Temario del curso
Introducción
Módulo 1: Fundamentos de la inteligencia artificial
- Se define qué es la IA y el aprendizaje automático, se describen sus distintos tipos y aplicaciones en contextos sociales. Al finalizar este módulo, los participantes podrán;
- Identificar y explicar las diferencias entre diversas clases de sistemas de IA.
- Describir el entorno tecnológico que sustenta la creación de dichos sistemas.
- Explicar la relación histórica y técnica entre la IA y las ciencias de datos.
Módulo 2: Impacto de la IA en el entorno social y principios éticos
- Se analizan los peligros potenciales asociados a estas tecnologías, sus características esenciales para garantizar confianza y los criterios básicos que sustentan una gobernanza responsable. Al finalizar este módulo, los participantes podrán;
- Exponer con claridad los riesgos e inconvenientes derivados de la utilización no ética de IA.
- Definir las cualidades que determinan un sistema de IA seguro y confiable.
Módulo 3: Ciclo de desarrollo de sistemas de IA
- Se describe el procedimiento completo para crear sistemas de IA, junto a los elementos normativos vinculados a la minimización y mitigación de sus posibles peligros. Al finalizar este módulo, los participantes podrán;
- Distinguir similitudes y diferencias entre distintas directrices éticas aplicables al campo.
- Enumerar las principales disposiciones legales vigentes relacionadas con el uso de IA.
- Identificar aspectos clave del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) que se aplican a la materia.
- Sintetizar los cambios recientes propuestos en materia de responsabilidad legal frente a accidentes tecnológicos.
Módulo 4: Implementación de normativas éticas y gestión del riesgo
- Se explica cómo distintas partes implicadas interactúan para garantizar un manejo óptimo y respetuoso de la IA. Al finalizar este módulo, los participantes podrán;
- Aplicar correctamente disposiciones del futuro Reglamento UE sobre IA.
- Exponer otras legislaciones globales en desarrollo vinculadas a las tecnologías digitales.
- Distinguir puntos de acuerdo y divergencia entre estándares internacionales actualmente en discusión.
Módulo 5: Implementación práctica de proyectos de IA
- Se detalla la planificación, diseño y evaluación técnica de soluciones de IA antes y después de su puesta en marcha. Al finalizar este módulo, los participantes podrán;
- Diseñar planes operativos y viables para desarrollar tecnologías inteligentes.
- Formular especificaciones detalladas durante la etapa de diseño del proyecto.
- Determinar parámetros críticos en las fases de creación del código fuente y configuración.
- Gestionar seguimientos continuos post-despliegue para optimizar rendimiento sostenible.
Módulo 6: Legislación vigente referente a la IA
- Se examinan en detalle las normas actuales que regulan su uso comercial y técnico, enfatizando relaciones clave con políticas de privacidad. Al finalizar este módulo, los participantes podrán;
- Asegurar la coherencia entre planes propios de gestión del riesgo tecnológico y objetivos corporativos.
- Integrar principios éticos en políticas institucionales.
- Constituir infraestructura necesaria para una supervisión rigurosa.
- Planificar escenarios prácticos orientados al desarrollo tecnológico propuesto.
- Ejecutar análisis de calidad en etapas tempranas del proceso de creación.
- Realizar monitoreos continuos durante la fase operativa para asegurar transparencia y fiabilidad.
Módulo 7: Legislaciones emergentes y estándares internacionales
- Se describen reglamentos específicos adoptados por naciones e instituciones globales para regular su desarrollo responsable. Al finalizar este módulo, los participantes podrán;
- Tomar conciencia de cuestiones legales vinculadas a patentes y derechos de autor.
- Poner atención a expectativas sociales respecto al uso correcto de la IA.
- Prepararse para auditorías técnicas y verificaciones institucionales requeridas en operaciones complejas.
Módulo 8: Desafíos presentes y futuros en gobernanza tecnológica
- Se examinan tópicos de actualidad relacionados con transparencia, responsabilidad algorítmica e impacto cultural.
Síntesis final y próximos pasos a seguir
Requerimientos
No se requieren prerrequisitos para participar en este curso.
¿A quién va dirigido?
Es imprescindible construir y perfeccionar procesos de gobernanza que permitan el desarrollo de sistemas de IA confiables. Por ello, debemos invertir en capacitar a los profesionales dedicados a crear tecnologías éticas. Aquellos que laboran en áreas como cumplimiento normativo, privacidad, seguridad, gestión de riesgos, derecho, recursos humanos y gobernanza, así como científicos de datos, gerentes de proyectos de IA, analistas empresariales y responsables del desarrollo de productos basados en IA, deben estar preparados para abordar los desafíos emergentes vinculados a la regulación tecnológica.
El programa beneficia asimismo a quienes participan en el diseño de políticas y estrategias de gestión del riesgo relacionadas con IA, además de todos aquellos interesados en obtener la certificación IAPP de Profesional en Gobernanza de Inteligencia Artificial (AIGP).
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