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Man vs Machine: Juicio, Ética e IA en Inversiones

La decisión final sigue siendo humana. Aprende a gobernar la IA sin ser gobernado por ella.
📅 Inicio: 2 de noviembre de 2026 ⏱ 2 meses intensivo 📍 En linea en vivo + on-demand - intensivo 🎓 Practitioners FIC - lideres de la industria financiera
💳 Pago seguro con PayPal (acceso inmediato) — o pagar con tarjeta vía Stripe. Precio + IVA 16%.
El programa

Descripción

La IA no elimina la responsabilidad humana en la gestión de capital; la vuelve más exigente. Este capstone forma la capacidad de diseñar y gobernar un proceso human-in-the-loop, integrando riesgo de modelo (SR 11-7), explicabilidad, copilotos de IA y deberes fiduciarios. Sales capaz de decidir con criterio cuándo el modelo manda y cuándo lo anulas —y de defender ese diseño ante un regulador o un cliente.

La pregunta ya no es si la IA participará en las decisiones de inversión, sino cómo se gobierna esa participación sin diluir la responsabilidad humana. Este programa capstone forma al participante para diseñar y dirigir un proceso human-in-the-loop: uno donde los modelos y los copilotos de IA amplifican el análisis, pero el juicio, la ética y la decisión final permanecen en manos de una persona que rinde cuentas. El curso integra riesgo de modelo bajo marcos regulatorios reales (SR 11-7), técnicas de explicabilidad como SHAP, el uso controlado de modelos de lenguaje en research, y los deberes fiduciarios que emergen cuando un algoritmo influye sobre patrimonio ajeno. Se estudia con igual rigor cuándo confiar en el modelo y cuándo anularlo. El entregable final es el diseño defendible de un proceso de inversión asistido por IA, con su gobernanza, controles y protocolos de override.

Hacia dónde llegas

Objetivo general

Diseñar y gobernar un proceso de inversión human-in-the-loop que integre modelos e IA sin ceder la responsabilidad, el criterio ético ni la decisión final humana.
Diseñado para ti

¿Quién debe asistir?

Contenido

Temario

  1. La frontera hombre-máquina en inversiones: Mapear qué partes del proceso de inversión conviene automatizar, aumentar o reservar al juicio humano, con criterios de decisión explícitos.
  2. Riesgo de modelo y sus modos de falla: Identificar y clasificar los riesgos de modelo (especificación, datos, régimen, feedback) y su gobierno según marcos regulatorios (SR 11-7).
  3. Explicabilidad y la caja negra: Evaluar técnicas de interpretabilidad (SHAP, importancia de variables) para auditar decisiones de modelos y comunicarlas a stakeholders.
  4. Copilotos de IA para research: potencia y trampas: Integrar modelos de lenguaje en flujos de análisis financiero controlando alucinaciones, fuga de datos y sesgo de automatización.
  5. Cuándo anular al modelo (override): Definir protocolos de override disciplinados que eviten tanto la sobre-confianza humana como la sumisión ciega al algoritmo.
  6. Ética, fiducia y responsabilidad algorítmica: Analizar dilemas éticos y deberes fiduciarios cuando la IA participa en decisiones que afectan patrimonio de terceros.
  7. Sesgos en los datos y en los modelos: Detectar cómo los sesgos históricos se codifican en datos y modelos, y su efecto en recomendaciones de inversión.
  8. Gobernanza de un proceso humano+IA: Diseñar la gobernanza —roles, controles y documentación— de un proceso de inversión asistido por IA.
  9. Proyecto: proceso de inversión human-in-the-loop: Diseñar y defender un proceso completo que combine modelos, copilotos de IA y juicio humano con controles de riesgo y ética.
Información práctica

Detalles del curso

FechasInicio: 2 de noviembre de 2026
Duración2 meses intensivo
ModalidadEn linea en vivo + on-demand - intensivo
InstructorPractitioners FIC - lideres de la industria financiera
Inversión$4450 USD
$4450 USD

[email protected] - WhatsApp +52 55 2265 4459