Nivel 3: AI Governance & LLMOps Specialist

Presentación

Gobernar, operar y proteger la IA enterprise con controles y evidencia.

Las organizaciones que adoptan IA generativa necesitan personas capaces de diseñar su gobierno, operar los modelos de forma segura y gestionar sus riesgos. Este programa entrega los fundamentos de AI Governance, AI Risk Management, Responsible AI y LLMOps en contexto enterprise, junto con los controles nativos de Anthropic.

Incluye: clases en vivo · asesoría 1 a 1 · soporte 24/7 · laboratorio de matriz de riesgos · laboratorio de guardrails a la entrada y a la salida · Certificado de Participación.

Descripción del curso

El programa parte de un principio: el control se diseña desde el plano, no se audita después. Los participantes clasifican casos de uso según el EU AI Act, gestionan el riesgo con el NIST AI RMF, identifican las amenazas del OWASP Top 10 para LLM y construyen su propia matriz de riesgos con controles arquitectónicos.

Luego bajan a la operación: pipelines de datos con privacidad nativa, detección y enmascaramiento de PII, cumplimiento de RGPD, HIPAA y FedRAMP, defensa contra prompt injection y jailbreaks, y gobierno de agentes con mínimo privilegio y aprobación humana. Configuran los controles nativos de Anthropic —managed settings, permisos, retención de datos y control de conectores MCP— y usan los evals como gate de despliegue, con observabilidad, detección de drift y respuesta a incidentes.

Cierran con las decisiones que toma la dirección: qué producto y qué modelo usar como política, cómo autorizar una migración de modelo, cómo desplegar Claude Enterprise en la organización y cómo comunicar riesgos y resultados a los stakeholders.

Objetivos de aprendizaje

Al terminar el curso, los participantes podrán:

✓Clasificar casos de uso según el riesgo del EU AI Act y gestionarlos con el NIST AI RMF
✓Identificar y mitigar las amenazas del OWASP Top 10 para LLM
✓Diseñar arquitecturas de datos con privacidad nativa: PII, RGPD, HIPAA y RAG con control de permisos
✓Diseñar guardrails de entrada y salida y mecanismos de contingencia
✓Configurar los controles nativos de Anthropic: managed settings, permisos, retención de datos y conectores MCP
✓Usar evals como gate de despliegue, y monitorear calidad, costo y drift
✓Decidir producto y modelo como política, con su costo, datos y control
✓Planificar el despliegue de Claude Enterprise: identidad, acceso, connectors, gasto y visibilidad
✓Gestionar incidentes, versionado y rollback, y comunicarlos a los stakeholders

¿Quién debería asistir?

Este programa es para cualquier rol que participe en decisiones sobre iniciativas de IA:

✓CIOs y líderes digitales
✓PMOs, Scrum Masters y Product Owners
✓Consultores y arquitectos
✓Equipos de gobierno y de ciberseguridad

Programa detallado

6 módulos · 53 lecciones

Módulo 1 · Gobernanza por Diseño y Modelado de Riesgos

Gobernanza por Diseño
Control desde el plano, no auditoría post-hoc
EU AI Act y clasificación de riesgos
Inaceptable, Alto, Limitado, Mínimo
NIST AI RMF (Govern, Map, Measure, Manage)
Framework integral de gestión de riesgo
Bias, fairness y explicabilidad
Métricas cuantitativas en lugar de buenas intenciones
OWASP Top 10 LLM (LLM01–LLM10)
Inyección, manejo inseguro, poisoning, DoS...
Fronteras de confianza y cadena de suministro
Dónde termina el control, dónde comienza el riesgo
Laboratorio práctico: Matriz de Riesgos
Dibuja amenazas, asigna controles arquitectónicos
HIPAA y FedRAMP
Salud en EE. UU. y sector público federal, además del RGPD

Módulo 2 · Arquitectura de Datos y Privacidad (Vibe Coding)

Pipelines de ingesta con privacidad nativa
Detección y enmascaramiento de PII antes del LLM
El derecho al olvido (RGPD)
Dónde persisten los datos en modelos y memoria
Contratos de Datos (Data Contracts)
Calidad, esquema, versionado controlado
Anatomía de una arquitectura RAG
Chunks → embeddings → vector DB → contexto
RBAC vectorial (Zero Trust RAG)
Pre-filtrado y post-filtrado por permisos
Mitigación de alucinaciones desde la infraestructura
Temperatura, system prompts, validación de salida

Módulo 3 · Defensa Perimetral y Diseño de Guardrails

Filosofía de Defensa en Profundidad
Separación absoluta entre app y modelo
Prompt Injection y Jailbreaking
Inyección directa e indirecta, patrones de ataque
Microservicios de validación
Nodos de inspección antes y después del LLM
Mitigación de jailbreaks (Anthropic)
Harmlessness screens, validación, throttling
Frameworks de Guardrails
NeMo, Guardrails AI, Llama Guard
Barreras de entrada y salida
Bloqueo de temas, detección de código/secretos
Mecanismos de contingencia (Fallback)
Respuestas seguras, alertas, degradación elegante
Gobernanza de agentes y herramientas
Mínimo privilegio, aprobación humana, sandbox
Controles nativos de Anthropic
Managed settings, reglas allow/deny, modos de permiso y sandbox de Claude Code
Datos y política de uso
Retención de datos y zero data retention; política de uso; qué entra y qué no en un prompt
Controles de organización sobre MCP y conectores
Servidores aprobados, ask y blocked por herramienta, secretos fuera del .mcp.json
Laboratorio: el Governor a la entrada y a la salida
Prompt injection bloqueada antes de llamar al modelo; verificación afirmación por afirmación contra el documento
Exceso de herramientas
Quitar al agente las capacidades que su rol no necesita, en vez de vigilarlas
Brechas de autenticación y autorización
Quién puede invocar al agente y con qué permisos llega a cada sistema

Módulo 4 · Observabilidad, Auditoría y Supervisión Continua

Arquitectura de logging inmutable
Append-only, centralizado, trazabilidad E2E
Telemetría crítica de LLMOps
TTFT, tasa de errores, costos, tokens
Herramientas de observabilidad
Arize Phoenix, Langfuse, TruLens, Datadog
Pipelines de evaluación y LLM-as-a-Judge
Faithfulness, relevancia, criterios automatizados
Monitoreo de deriva (Drift)
Data drift, model drift, degradación silenciosa
Human-in-the-Loop
Tableros, aprobación humana, auditoría de decisiones
Respuesta a incidentes y gestión de cambios
Runbooks, contención, versionado, rollback
Evals como gate de despliegue (método Anthropic)
Construir el conjunto de casos: casos de control, casos extremos y de derivación a humano
Calificación de un eval
Por código, por modelo juez o por humano; cuándo cada uno y el umbral que autoriza el despliegue
Informes de uso y costo (Admin API)
Consumo por workspace y por API key como telemetría de gobierno
Pruebas A/B de prompts y modelos
Comparar dos versiones sobre los mismos casos antes de cambiar en producción
Muestreo estratificado y confianza por campo
Un 97 % de precisión global puede esconder un tipo de documento que falla
Depurar con trazas
Leer la traza de una llamada para saber si el fallo está en la integración o en lo que devolvió el modelo
Parseo defensivo de la salida
Validar y rechazar lo que el modelo devuelve mal formado, sin fiarse de que suene seguro

Módulo 5 · Selección de Producto y Modelo, y Ciclo de Vida

Claude.ai, Claude Code, API o Managed Agents
Qué implica cada uno en costo, datos y control
Opus, Sonnet y Haiku
Capacidad, precio, ventana de contexto y effort: la decisión como política, no como preferencia
Migración entre modelos y versionado de prompts
El eval que autoriza el cambio; rollback
Comunicar riesgos y resultados a stakeholders
Qué se reporta, con qué evidencia y con qué frecuencia

Módulo 6 · Desplegar Claude Enterprise

Estructura e identidad
Una organización o varias, y los grupos de usuarios
Acceso
Qué superficie recibe cada grupo: Claude.ai, Claude Code, Cowork o API
Connectors
Qué fuentes de datos se abren y para quién
Gobierno de personalizaciones
Skills, plugins y proyectos compartidos: quién los crea y quién los aprueba
Gasto
Topes de consumo por organización y por grupo
Visibilidad y adopción
Qué se mide y qué señales indican que la herramienta se usa
Cuando llega un producto nuevo
Cómo afecta a cada decisión y qué cuesta revertirla

Alineación con las certificaciones de Anthropic

Este programa cubre los dominios de gobierno, seguridad, evaluación y ciclo de vida de los exámenes de Anthropic:

✓ Claude Certified Associate, Foundations: Gobierno, riesgo y uso responsable · Evaluación y validación de salidas
✓ Claude Certified Architect, Professional: Gobierno, seguridad y riesgo · Evaluación, testing y optimización · Comunicación con stakeholders y ciclo de vida
✓ Claude Certified Architect, Foundations: Gestión de contexto y confiabilidad

Por qué DiscoveryFast y CortexGovernor

Por qué tomar este curso con nosotros

✓Se aprende haciendo. Los prompts se ejecutan contra la API real, el curso de Claude Code trabaja sobre el repositorio del propio equipo y el curso de Scrum corre sobre un caso completo con entregables.
✓Temario alineado con Anthropic. Los programas cubren los temas de los cursos de Anthropic Academy y de los dominios de los exámenes Claude Certified: prompting, evaluación, Claude Code, Agent SDK, MCP, arquitectura agéntica y gobierno.
✓Diseñado para equipos, no para individuos. Cada curso deja estándares compartidos, de modo que todo el equipo trabaja igual después de la formación.
✓Evidencia por encima de la afirmación. Todos los cursos enseñan a verificar el trabajo de la IA —evals, Definition of Done, controles— antes de que llegue a producción o al cliente.
✓Experiencia en Scrum y en IA enterprise. DiscoveryFast se presenta como la única empresa autorizada a entregar los cursos oficiales de Scrum.org en el Perú, y como especialista en Enterprise AI Transformation y certificaciones profesionales en IA.
✓Una ruta completa. Del primer prompt a la arquitectura y el gobierno: cada rol de la organización tiene su curso y su siguiente paso.

Nivel 3: AI Governance & LLMOps Specialist

Gobernar, operar y proteger la IA enterprise con controles y evidencia.

Descripción del curso

Objetivos de aprendizaje

¿Quién debería asistir?

6 módulos · 53 lecciones

Módulo 1 · Gobernanza por Diseño y Modelado de Riesgos

Módulo 2 · Arquitectura de Datos y Privacidad (Vibe Coding)

Módulo 3 · Defensa Perimetral y Diseño de Guardrails

Módulo 4 · Observabilidad, Auditoría y Supervisión Continua

Módulo 5 · Selección de Producto y Modelo, y Ciclo de Vida

Módulo 6 · Desplegar Claude Enterprise

Alineación con las certificaciones de Anthropic

Certificado de Participación

Todos los participantes reciben:

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