Inteligencia Artificial, Ética y Regulación

Inteligencia Artificial, Ética y Regulación

Duración total

12 horas (2 días)

Modalidad

Virtual en vivo / Presencial

Resumen del curso

La rápida adopción de soluciones basadas en Inteligencia Artificial (IA) trae consigo nuevos desafíos éticos y regulatorios. Este curso ofrece una comprensión integral de los principios éticos aplicados a la IA, y los marcos normativos existentes y emergentes a nivel global. Los participantes aprenderán a identificar dilemas éticos, aplicar buenas prácticas de diseño responsable y navegar los nuevos requisitos legales europeos y de otros organismos internacionales.

objetivo General

Comprender los principios éticos y las regulaciones clave relacionadas con el desarrollo, implementación y gobernanza de sistemas de Inteligencia Artificial, para promover el uso responsable y conforme a la ley de esta tecnología.

Temario

Módulo 1: Panorama de la Inteligencia Artificial Responsable

1.1. ¿Qué es IA responsable?
1.2. Impacto social y económico de la IA.
1.3. Riesgos y oportunidades.

Módulo 2: Ética en Inteligencia Artificial

2.1. Principios éticos aplicados a la IA (justicia, transparencia, privacidad, responsabilidad).
2.2. Sesgos algorítmicos: causas, efectos y mitigación.
2.3. Transparencia y explicabilidad en modelos de IA.
2.4. Toma de decisiones automatizada y responsabilidad.

Módulo 3: Regulación y Gobernanza de IA

3.1. Principales organismos y marcos regulatorios globales.
3.2. Unión Europea: Reglamento de IA (AI Act).
3.3. Marco de gestión de riesgos del NIST.
3.4. Normas ISO relevantes (como ISO/IEC 23894).
3.5. Políticas públicas y estados nacionales (ej: Estados Unidos, Canadá, China).

Módulo 4: Privacidad y Protección de Datos en IA

4.1. Relación entre IA y privacidad (PD, GDPR, LGPD, etc.)
4.2. Tratamiento de datos sensibles y personales.
4.3. Técnicas de IA para preservar la privacidad (Anonimización, Federated Learning, etc.).

Módulo 5: Integración Ética y Regulatoria en el Ciclo de Vida de la IA

5.1. Diseño ético desde la fase de desarrollo.
5.2. Auditoría y validación de modelos.
5.3. Documentación y explicabilidad para cumplimiento normativo.

Módulo 6: Casos de Uso y Taller Práctico

6.1. Análisis de incidentes reales de IA mal aplicada.
6.2. Evaluación de impacto ético y regulatorio (EIA / AIA).
6.3. Diseño de un marco de gobernanza ética para IA.

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