Temario del curso
Introducción
Módulo 1: Fundamentos de la inteligencia artificial
- Define la inteligencia artificial 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 el contexto sociocultural más amplio. Al final de este módulo, podrás:
- 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 IA responsable
- Describe los riesgos y daños principales que plantean 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, podrás:
- Describir y explicar los riesgos y daños principales que plantean 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, podrás:
- Describir y explicar las similitudes y diferencias entre las orientaciones éticas existentes y emergentes sobre la IA.
- Describir y explicar las leyes vigentes 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 la reforma de la responsabilidad legal.
Módulo 4: Implementación de la gobernanza responsable de la IA y gestión de riesgos
- Explica cómo los principales interesados en la IA colaboran mediante un enfoque escalonado 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, podrás:
- Describir y explicar los requisitos de la Ley de IA de la Unión Europea.
- Describir y explicar otras leyes globales emergentes.
- Describir y explicar las similitudes y diferencias entre los principales marcos y normas de gestión de riesgos.
Módulo 5: Implementación de proyectos y sistemas de IA
- Describe la mapeación, planificación y definición del alcance de proyectos de IA, la prueba y validación de sistemas de IA durante el desarrollo, así como la gestión y supervisión de sistemas de IA después del despliegue. Al final de este módulo, podrás:
- 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 actuales que se aplican a los sistemas de IA
- Analiza las leyes vigentes que regulan el uso de la IA, describe las intersecciones clave con el GDPR y proporciona conciencia sobre la reforma de la responsabilidad legal. Al final de este módulo, podrás:
- Garantizar la interoperabilidad de la gestión de riesgos de la IA con otras estrategias de riesgo operacional.
- Integrar los principios de gobernanza de la IA en la empresa.
- Establecer una infraestructura de gobernanza de la IA.
- Mapear, planificar y definir el alcance del proyecto de IA.
- Probar y validar el sistema de IA durante el desarrollo.
- Gestionar y supervisar los sistemas de IA después del despliegue.
Módulo 7: Leyes y estándares existentes y emergentes de IA
- Describe las leyes globales específicas de la IA y los principales marcos y estándares que ejemplifican cómo pueden ser gobernados de manera responsable los sistemas de IA. Al final de este módulo, podrás:
- Adquirir conciencia de los problemas legales.
- Adquirir conciencia de las preocupaciones de los usuarios.
- Adquirir conciencia de los temas de auditoría y responsabilidad en la IA.
Módulo 8: Problemas y preocupaciones actuales sobre la IA
- Presenta las discusiones e ideas actuales sobre la gobernanza de la IA, incluida la conciencia de los problemas legales, las preocupaciones de los usuarios y los temas de auditoría y responsabilidad en la IA.
Resumen y siguiente paso
Requerimientos
No existen requisitos previos para este curso.
¿Quién debe capacitarse?
Debemos seguir construyendo y perfeccionando los procesos de gobernanza mediante los cuales surgirá una IA confiable, y debemos invertir en las personas que desarrollarán una IA ética y responsable. Aquellos que trabajan en cumplimiento, privacidad, seguridad, gestión de riesgos, legal, recursos humanos y gobernanza, junto con científicos de datos, gestores de proyectos de IA, analistas de negocio, responsables de productos de IA, equipos de operaciones de modelos y otros, deben estar preparados para abordar las equidades ampliadas que surgen en la gobernanza de la IA.
Incluye a cualquier profesional encargado de desarrollar la gobernanza y la gestión de riesgos de la IA en sus operaciones, así como a cualquier persona que busque la certificación de Profesional en Gobernanza de la Inteligencia Artificial (AIGP) de la IAPP.
