Temario del curso
Fundamentos de la Inteligencia Artificial Responsable
- Qué es la IA responsable y por qué es importante en el desarrollo de software
- Principios: equidad, rendición de cuentas, transparencia y privacidad
- Ejemplos de fallas éticas y mal uso de la IA en los códigos fuente
Bias y Equidad en el Código Generado por AI
- Cómo las LLMs pueden reforzar el sesgo a través de datos de entrenamiento
- Detección y remediación de sugerencias de código sesgadas o inseguras
- Hallucinaciones de AI y el riesgo de introducir errores a gran escala
Licenciamiento, Atribución y Consideraciones de Propiedad Intelectual
- Comprender las licencias de código abierto (MIT, GPL, Copyleft)
- ¿Los resultados generados por LLM requieren atribución?
- Auditoría del código asistido por AI para problemas de licenciamiento de terceros
Seguridad y Cumplimiento en el Desarrollo Asistido por IA
- Garantizar la seguridad del código y evitar patrones inseguros de las LLMs
- Cumplir con los lineamientos internos de seguridad y regulaciones industriales
- Documentación auditora de la toma de decisiones asistida por AI
Política y GoGobierno para Equipos de Desarrollo
- Creación de políticas internas de uso de IA para equipos de software
- Definir el uso aceptable y las banderas rojas
- Selección de herramientas y encargue responsable de los asistentes AI
Evaluación y Auditoría del Output de la IA
- Uso de listas de verificación para evaluar la confiabilidad del contenido generado
- Realizar revisiones manuales y automatizadas del código generado por AI
- Mejores prácticas para los procesos de revisión por pares y aprobación
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los flujos de trabajo del desarrollo de software
- Familiaridad con Agile, DevOps o prácticas generales de proyectos de software
Publico Objetivo
- Equipos de cumplimiento normativo
- Desarrolladores
- Gerentes de proyectos de software
Formación Corporativa a Medida
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Testimonios (1)
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