Programas
IA Eficiente y Sostenible
Formato: Virtual y en vivo · 2 sesiones
Aprende a medir y reducir la huella ambiental y el coste operativo de sistemas de IA.
Detalle del programa
¿Sabes cuánta agua, energía y carbono consume hoy la IA de tu organización? En IA Eficiente y Sostenible vas a medirlo, vas a diagnosticar tu gobernanza de datos con estándares internacionales, y vas a salir con una hoja de ruta propia para reducir ese impacto en los próximos 12 meses. Todo en una masterclass y un taller 100% prácticos, en solo 3 horas.
Sesión 1
Martes 24 de noviembre
Fundamentos de huella ambiental de la IA y gobernanza de datos soberanos
En esta primera sesión conocerás los fundamentos de la huella ambiental de la IA (carbono, agua y energía) y de la gobernanza de datos soberanos bajo marcos como CARE, OCAP y KDSov, con una demo en vivo de la calculadora de huella y el checklist de gobernanza. Luego, en una práctica guiada, medirás tú mismo la huella de tu propia organización. Sales con una cifra de referencia: la línea base de la huella ambiental (y/o de carbono) de los sistemas de IA de tu organización.
Sesión 2
Jueves 26 de noviembre
Aplicación práctica: Checklist de gobernanza
En este taller completarás e interpretarás tu checklist de gobernanza de datos para IA, identificando en qué nivel de madurez está tu organización. A partir de ahí, priorizarás brechas y revisarás una hoja de ruta de referencia para tu estrategia de mitigación a 12 meses. Sales con el checklist de gobernanza completo, un inventario de las prácticas que ya tiene implementadas tu organización, y el compromiso de poner en marcha una o dos acciones concretas (quick wins) como primer paso.
Profesor: WarīNkwī Flores – Fundador Kinray Hub
Investigador y especialista en justicia algorítmica e IA responsable, con raíces en las naciones Kara y Kichwa y trayectoria en enfoques interculturales y bioculturales vinculados a datos, tecnología y comunidades tradicionalmente invisibilizadas. Su trabajo integra perspectivas ancestrales y contemporáneas para analizar cómo la IA reproduce o excluye realidades culturales, lingüísticas y territoriales, y para proponer marcos de diseño y gobernanza más justos y contextualizados.