Temario del curso
Introducción
Módulo 1: Fundamentos de la inteligencia artificial
- Define la IA y el aprendizaje automático, presenta una visión general de los diferentes tipos de sistemas de IA y sus casos de uso, y sitúa los modelos de IA en un contexto socio-cultural más amplio. Al final de este módulo, usted podrá:
- Describir y explicar las diferencias entre los tipos de sistemas de IA.
- Describir y explicar la pila tecnológica de la IA.
- Describir y explicar la IA y la evolución de la ciencia de datos.
Módulo 2: Impactos de la IA en las personas y principios de una IA responsable
- Describe los riesgos y daños centrales planteados por los sistemas de IA, las características de los sistemas de IA confiables y los principios esenciales para una IA responsable y ética. Al final de este módulo, usted podrá:
- Describir y explicar los riesgos y daños centrales planteados por los sistemas de IA.
- Describir y explicar las características de los sistemas de IA confiables.
Módulo 3: Ciclo de vida del desarrollo de la IA
- Describe el ciclo de vida del desarrollo de la IA y el contexto amplio en el que se gestionan los riesgos de la IA. Al final de este módulo, usted podrá:
- Describir y explicar las similitudes y diferencias entre las directrices éticas existentes y emergentes sobre IA.
- Describir y explicar las leyes existentes que interactúan con el uso de la IA.
- Describir y explicar las intersecciones clave con el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).
- Describir y explicar las reformas en materia de responsabilidad civil.
Módulo 4: Implementación de una gobernanza responsable de la IA y gestión de riesgos
- Explica cómo los principales actores de la IA colaboran mediante un enfoque en capas para gestionar los riesgos de la IA, reconociendo al mismo tiempo los beneficios sociales potenciales de los sistemas de IA. Al final de este módulo, usted podrá:
- Describir y explicar los requisitos del Reglamento de IA de la Unión Europea (EU AI Act).
- Describir y explicar otras leyes globales emergentes.
- Describir y explicar las similitudes y diferencias entre los principales marcos y estándares de gestión de riesgos.
Módulo 5: Implementación de proyectos y sistemas de IA
- Describe el mapeo, la planificación y la delimitación de proyectos de IA, así como las pruebas y validaciones de sistemas de IA durante su desarrollo, y la gestión y monitoreo posterior a su implementación. Al final de este módulo, usted podrá:
- Describir y explicar los pasos clave en la fase de planificación del sistema de IA.
- Describir y explicar los pasos clave en la fase de diseño del sistema de IA.
- Describir y explicar los pasos clave en la fase de desarrollo del sistema de IA.
- Describir y explicar los pasos clave en la fase de implementación del sistema de IA.
Módulo 6: Leyes vigentes aplicables a los sistemas de IA
- Presenta un panorama de las leyes existentes que regulan el uso de la IA, describe las intersecciones clave con el GDPR y brinda conciencia sobre las reformas en materia de responsabilidad civil. Al final de este módulo, usted podrá:
- Asegurar la interoperabilidad de la gestión de riesgos de la IA con otras estrategias de riesgo operativo.
- Integrar los principios de gobernanza de la IA en la empresa.
- Establecer una infraestructura de gobernanza de la IA.
- Realizar el mapeo, planificación y delimitación del proyecto de IA.
- Probar y validar el sistema de IA durante su desarrollo.
- Gestionar y monitorear los sistemas de IA después de su implementación.
Módulo 7: Leyes y estándares existentes y emergentes para la IA
- Describe las leyes globales específicas para la IA y los principales marcos y estándares que ejemplifican cómo pueden gestionarse responsablemente los sistemas de IA. Al final de este módulo, usted podrá:
- Adquirir conciencia sobre las cuestiones legales.
- Adquirir conciencia sobre las preocupaciones de los usuarios.
- Adquirir conciencia sobre los problemas de auditoría y rendición de cuentas en la IA.
Módulo 8: Problemas y preocupaciones actuales e inherentes a la IA
- Presenta discusiones e ideas actuales sobre la gobernanza de la IA, incluyendo conciencia sobre cuestiones legales, preocupaciones de los usuarios y problemas de auditoría y rendición de cuentas en la IA.
Resumen y Siguientes Pasos
Requerimientos
No hay requisitos previos para este curso.
¿A quién va dirigido? ¿Quiénes deberían recibir capacitación?
Debemos seguir construyendo y perfeccionando los procesos de gobernanza a través de los cuales emergirá una IA confiable, e invertir en las personas que construirán una IA ética y responsable. Aquellos que trabajan en cumplimiento normativo, privacidad, seguridad, gestión de riesgos, áreas legales, recursos humanos y gobernanza, junto con científicos de datos, gerentes de proyectos de IA, analistas de negocio, propietarios de productos de IA, equipos de MLOps y otros, deben estar preparados para abordar las amplias cuestiones equitativas en juego en la gobernanza de la IA.
Incluye a cualquier profesional encargado de desarrollar la gobernanza de la IA y la gestión de riesgos en sus operaciones, y a cualquier persona que busque obtener la certificación de Profesional en Gobernanza de Inteligencia Artificial (AIGP) del IAPP.
