DiscoverISACA AAIA – Preparação para a Certificação Advanced in AI Audit (pt-br)
ISACA AAIA – Preparação para a Certificação Advanced in AI Audit (pt-br)
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ISACA AAIA – Preparação para a Certificação Advanced in AI Audit (pt-br)

Author: Fabiano Castello

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Description

A série AAIA Exam Prep é um podcast educacional para profissionais de auditoria, risco e tecnologia que estão se preparando para a certificação Advanced in AI Audit (AAIA) da ISACA. A certificação aborda governança, risco, operações e auditoria de sistemas de inteligência artificial. Os episódios cobrem os três domínios do exame: AI Governance and Risk, AI Operations e AI Auditing Tools and Techniques. Mais informações em https://www.isaca.org/credentialing/aaia. Esse podcast não é produzido ou endossado pelo ISACA.
9 Episodes
Reverse
No episódio final da série, os apresentadores discutem como aplicar os conhecimentos dos episódios anteriores na execução de uma auditoria de IA.A conversa percorre todo o processo de auditoria, incluindo planejamento, definição de escopo, metodologias de teste, coleta de evidências e uso de data analytics.Também são abordadas boas práticas para comunicar resultados de auditoria, elaborar relatórios claros e apresentar recomendações para melhoria dos controles.Este episódio integra os três domínios do exame e fecha a série reforçando os principais conceitos necessários para a certificação.Nota: esse episódio não é produzido nem endossado pela ISACA.
Neste episódio, os hosts exploram como as organizações testam e protegem sistemas de inteligência artificial contra falhas e ataques.A conversa aborda técnicas de testes específicos para IA, além de ameaças emergentes como manipulação de dados, ataques adversariais e vulnerabilidades em modelos generativos.Também é discutida a importância de programas de gestão de incidentes relacionados a IA, incluindo identificação, resposta e aprendizado pós-incidente.O episódio encerra o Domain 2 mostrando como segurança, testes e resposta a incidentes contribuem para a confiabilidade operacional da IA.Nota: esse episódio não é produzido nem endossado pela ISACA.
Neste episódio, a conversa aborda dois aspectos essenciais da operação de sistemas de IA: gestão de mudanças e supervisão contínua.Os apresentadores discutem como alterações em dados, parâmetros de modelos ou ambiente operacional podem impactar o desempenho de sistemas de IA.Também são explicados conceitos como monitoramento de outputs, métricas de desempenho, model drift e governança operacional.A partir de exemplos práticos, o episódio mostra como organizações podem implementar controles eficazes para manter a confiabilidade das soluções de IA ao longo do tempo.Nota: esse episódio não é produzido nem endossado pela ISACA.
Neste episódio, os hosts explicam como as soluções de inteligência artificial são projetadas, desenvolvidas e implantadas dentro das organizações.A conversa percorre as principais etapas do ciclo de vida de uma solução de IA, desde a definição do caso de uso até o desenvolvimento, testes, implantação, monitoramento e eventual descontinuação.Os apresentadores também destacam como o desenvolvimento de IA difere do desenvolvimento tradicional de software, especialmente devido à dependência de dados e à natureza iterativa do treinamento de modelos.Para auditores, compreender esse ciclo de vida é fundamental para identificar riscos e avaliar controles ao longo das diferentes fases.Nota: esse episódio não é produzido nem endossado pela ISACA.
Neste episódio começa a exploração do Domain 2: AI Operations, com foco no papel central dos dados nas soluções de inteligência artificial.Os apresentadores discutem como a qualidade, diversidade e representatividade dos dados influenciam diretamente o desempenho dos modelos de IA.A conversa aborda práticas essenciais de coleta, classificação, segurança, qualidade e governança de dados, além de desafios comuns como viés, dados insuficientes ou conjuntos de dados desbalanceados.O episódio também explica como problemas nos dados podem impactar diretamente a confiabilidade das decisões tomadas por sistemas de IA.Nota: esse episódio não é produzido nem endossado pela ISACA.
Neste episódio, a discussão se concentra nos riscos associados ao uso de inteligência artificial e na forma como eles devem ser gerenciados.Os apresentadores explicam categorias comuns de risco em IA, incluindo viés, discriminação, decisões automatizadas incorretas e impactos sociais das tecnologias inteligentes.Também são explorados os papéis da governança de dados, programas de privacidade, frameworks regulatórios e padrões internacionais relacionados ao uso responsável de IA.O episódio conclui o Domain 1 do exame, conectando governança, risco, ética e compliance dentro do contexto da auditoria.Nota: esse episódio não é produzido nem endossado pela ISACA.
Este episódio aborda como as organizações estruturam governança e gestão de programas de inteligência artificial.Os apresentadores discutem a importância de políticas, comitês de governança, definição de responsabilidades e integração entre áreas de negócio, tecnologia, risco, segurança e auditoria interna.Também são explorados temas como estratégia de IA, políticas organizacionais, métricas de acompanhamento, treinamento e conscientização.Ao longo da conversa, exemplos práticos mostram como falhas de governança podem gerar riscos relevantes para as organizações.Nota: esse episódio não é produzido nem endossado pela ISACA.
Neste episódio, a conversa explora os fundamentos técnicos que um auditor precisa entender para avaliar soluções de inteligência artificial.Os apresentadores explicam conceitos essenciais como tipos de inteligência artificial, machine learning, algoritmos, modelos e o ciclo de vida da IA. Também discutem a diferença entre modelos supervisionados, não supervisionados e de aprendizado por reforço.O episódio aborda ainda as principais considerações para adoção de IA nas organizações, incluindo dependência de dados, limitações técnicas e alinhamento com objetivos de negócio.Ao final, o ouvinte terá uma base sólida para compreender como as soluções de IA funcionam — conhecimento essencial para avaliar seus riscos e controles.Nota: esse episódio não é produzido nem endossado pela ISACA.
Neste episódio inicial, os apresentadores introduzem a certificação Advanced in AI Audit (AAIA) e explicam por que ela se tornou uma das credenciais mais relevantes para auditores de tecnologia e profissionais de risco.A conversa aborda o propósito da certificação, o perfil dos profissionais que buscam essa credencial e como a auditoria precisa evoluir para lidar com sistemas baseados em inteligência artificial.Também são apresentados os três domínios do exame, a estrutura geral da prova e uma estratégia prática para estudar utilizando o manual oficial, o glossário e os exercícios de autoavaliação.Este episódio serve como guia de navegação para toda a série, ajudando o ouvinte a entender o que esperar dos próximos episódios e como organizar sua preparação.Nota: esse episódio não é produzido nem endossado pela ISACA.
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