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
 7 Horas

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