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Diplomado en Ciberseguridad para Inteligencia Artificial y Sistemas Agénticos

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Acerca de este curso

Este diplomado proporciona una formación especializada para comprender, evaluar y gestionar los riesgos de ciberseguridad asociados con la adopción de inteligencia artificial, sistemas generativos y arquitecturas agénticas en las organizaciones.

El programa aborda las nuevas superficies de ataque que surgen con la incorporación de IA, la protección de datos y bases de conocimiento, la seguridad de agentes inteligentes, la gestión de identidades y permisos, los riesgos vinculados con sistemas RAG, la fuga de información, el uso no autorizado de herramientas de IA (Shadow AI), el monitoreo y la respuesta ante incidentes relacionados con sistemas inteligentes. Estos ejes corresponden al enfoque que habíamos definido para este diplomado.

Desde una perspectiva empresarial, el participante desarrollará criterios para identificar vulnerabilidades, evaluar riesgos, establecer controles y fortalecer la gobernanza de seguridad en organizaciones que incorporan inteligencia artificial en sus procesos.

El diplomado integra aspectos tecnológicos, organizacionales y de gestión, con especial énfasis en la supervisión humana, la protección del conocimiento corporativo y la utilización responsable y segura de sistemas de inteligencia artificial.

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¿Qué aprenderás?

  • Identificar amenazas y riesgos de ciberseguridad asociados con sistemas de inteligencia artificial.
  • Proteger datos, modelos, bases de conocimiento y activos utilizados por soluciones de IA.
  • Comprender los riesgos de seguridad específicos de agentes inteligentes y sistemas agénticos.
  • Aplicar principios de identidad, autenticación, autorización y mínimo privilegio.
  • Reconocer riesgos asociados con RAG, instrucciones, contexto y fuentes externas.
  • Gestionar riesgos derivados de Shadow AI, proveedores e integraciones tecnológicas.
  • Establecer mecanismos de monitoreo, trazabilidad y respuesta ante incidentes relacionados con IA.
  • Integrar la ciberseguridad de IA dentro del gobierno y la gestión de riesgos organizacionales.
  • Diseñar una hoja de ruta empresarial para fortalecer la seguridad de sistemas inteligentes.

Contenido del curso

MÓDULO 1 — Fundamentos de Ciberseguridad para Inteligencia Artificial
Introducción a los principios de ciberseguridad aplicados a sistemas de inteligencia artificial y arquitecturas agénticas. Se estudian los activos que deben protegerse, las nuevas superficies de riesgo y la relación entre seguridad, datos, modelos, agentes y procesos organizacionales.

  • Lección 1.1 — La ciberseguridad en la era de la inteligencia artificial
  • Lección 1.2 — Activos críticos en los sistemas de IA
  • Lección 1.3 — Superficie de riesgo de un ecosistema inteligente
  • Lección 1.4 — Seguridad por diseño y defensa en profundidad

MÓDULO 2 — Amenazas y Riesgos de Seguridad en Sistemas de IA
Análisis de las principales amenazas que pueden afectar a sistemas de inteligencia artificial, considerando datos, modelos, aplicaciones, integraciones y comportamiento de los usuarios. Se introduce un enfoque sistemático para reconocer escenarios de riesgo y establecer prioridades de protección.

MÓDULO 3 — Protección de Datos y Conocimiento Organizacional
Estudio de los mecanismos para proteger los datos y el conocimiento utilizados por sistemas de inteligencia artificial. Se abordan clasificación de información, control del ciclo de vida de los datos, prevención de exposición y protección de bases de conocimiento empleadas por soluciones de IA y RAG. La clasificación de datos es especialmente relevante para identificar información sensible y reducir su pérdida o uso inadecuado.

MÓDULO 4 — Seguridad de Agentes de Inteligencia Artificial
Estudio de los riesgos particulares de los agentes de IA capaces de utilizar herramientas, consultar información y ejecutar acciones. Se analizan identidad digital, autenticación, autorización, privilegios, credenciales, supervisión y trazabilidad como componentes fundamentales para una arquitectura agéntica segura. NIST destaca precisamente identidad, autorización, auditoría y control de privilegios entre los retos centrales de seguridad de los agentes de IA.

MÓDULO 5 — Seguridad de Sistemas RAG, Instrucciones y Contexto
Análisis de los riesgos asociados con las instrucciones, el contexto y las fuentes externas utilizadas por sistemas de IA generativa y RAG. Se estudian la separación entre información confiable y no confiable, la manipulación de instrucciones y los controles defensivos necesarios para proteger datos y procesos organizacionales. NIST reconoce la inyección directa e indirecta de instrucciones como riesgos relevantes en sistemas generativos y RAG.

MÓDULO 6 — Shadow AI, Aplicaciones Externas y Gestión de Proveedores
Análisis de los riesgos derivados del uso no autorizado de herramientas de IA, servicios externos y soluciones suministradas por terceros. Se estudian políticas de uso aceptable, evaluación de proveedores, protección de información corporativa y controles para gestionar servicios de IA durante todo su ciclo de vida. NIST contempla expresamente los riesgos derivados de modelos, sistemas, datos y proveedores externos dentro de la gestión organizacional de IA.

MÓDULO 7 — Monitoreo, Detección y Respuesta a Incidentes de IA
Desarrollo de capacidades para supervisar sistemas de inteligencia artificial, identificar comportamientos anómalos y responder oportunamente ante incidentes de seguridad. Se estudian registros de actividad, indicadores de alerta, procedimientos de respuesta y mecanismos de recuperación aplicados a entornos de IA y sistemas agénticos.

MÓDULO 8 — Gobierno y Gestión de Riesgos de Ciberseguridad en IA
Integración de la ciberseguridad de inteligencia artificial dentro del sistema de gobierno organizacional. Se estudian responsabilidades, políticas, evaluación de riesgos, controles, indicadores y mecanismos de supervisión necesarios para mantener sistemas de IA seguros y alineados con los objetivos institucionales.

MÓDULO 9 — Arquitectura Segura y Estrategia Empresarial de Ciberseguridad para IA
Integración de los conocimientos desarrollados durante el diplomado para diseñar una estrategia empresarial de ciberseguridad aplicada a inteligencia artificial y sistemas agénticos. Se abordan arquitectura segura, modelo de confianza, hoja de ruta de implementación y mejora continua.

Valoraciones y reseñas de los estudiantes

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