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 ubica los modelos de IA en el contexto socio-cultural más amplio. Al finalizar este módulo, usted será capaz de:
- 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
- Esboza 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 finalizar este módulo, usted será capaz de:
- 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 finalizar este módulo, usted será capaz de:
- Describir y explicar las similitudes y diferencias entre las orientaciones éticas existentes y emergentes sobre la IA.
- Describir y explicar las leyes existentes que interactúan con el uso de la IA.
- Describir y explicar las intersecciones clave con el RGPD.
- Describir y explicar la reforma de la responsabilidad civil.
Módulo 4: Implementación de la gobernanza responsable de la IA y gestión de riesgos
- Explica cómo las principales partes interesadas en la IA colaboran mediante un enfoque por capas para gestionar los riesgos de la IA, reconociendo al mismo tiempo los beneficios sociales potenciales de los sistemas de IA. Al finalizar este módulo, usted será capaz de:
- Describir y explicar los requisitos de la Ley de IA de la UE.
- 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
- Esboza el mapeo, la planificación y el alcance de los proyectos de IA, la prueba y validación de los sistemas de IA durante el desarrollo, así como la gestión y supervisión de los sistemas de IA después del despliegue. Al finalizar este módulo, usted será capaz de:
- 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 aplicables a los sistemas de IA
- Realiza un repaso de las leyes existentes que rigen el uso de la IA, esboza las intersecciones clave con el RGPD y proporciona conciencia sobre la reforma de la responsabilidad civil. Al finalizar este módulo, usted será capaz de:
- Asegurar la interoperabilidad de la gestión de riesgos de la IA con otras estrategias de riesgos operativos.
- Integrar los principios de gobernanza de la IA en la empresa.
- Establecer una infraestructura de gobernanza de la IA.
- Mappear, 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 normas que ejemplifican cómo pueden ser gestionados de manera responsable los sistemas de IA. Al finalizar este módulo, usted será capaz de:
- Adquirir conciencia sobre los asuntos legales.
- Adquirir conciencia sobre las preocupaciones de los usuarios.
- Adquirir conciencia sobre los temas de auditoría y responsabilidad de la IA.
Módulo 8: Cuestiones y preocupaciones actuales sobre la IA
- Presenta los debates e ideas actuales sobre la gobernanza de la IA, incluida la conciencia sobre los asuntos legales, las preocupaciones de los usuarios y los temas de auditoría y responsabilidad de la IA.
Resumen y siguiente paso
Requerimientos
No hay requisitos previos para este curso.
¿Quién debe participar?
Debemos seguir construyendo y refinando 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, propietarios de productos de IA, equipos de operaciones de modelos y otros, deben estar preparados para abordar las equidades ampliadas que están en juego en la gobernanza de la IA.
Incluyendo a cualquier profesional encargado de desarrollar la gobernanza de la IA y la gestión de riesgos en sus operaciones, así como a cualquier persona que persiga la certificación de Profesional en Gobernanza de la Inteligencia Artificial (AIGP) de IAPP.