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Diplomado en Gobierno, Ética y Gestión de Riesgos de Inteligencia Artificial

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Acerca de este curso

La incorporación acelerada de la inteligencia artificial en organizaciones públicas y privadas plantea desafíos que trascienden la dimensión tecnológica. Privacidad, transparencia, sesgos, seguridad, responsabilidad, cumplimiento normativo y supervisión humana se han convertido en componentes esenciales para una adopción sostenible de la IA.

El Diplomado en Gobierno, Ética y Gestión de Riesgos de Inteligencia Artificial proporciona una visión integral para comprender, evaluar y gestionar los riesgos asociados al diseño, adquisición, implementación y utilización de sistemas de inteligencia artificial dentro de las organizaciones.

A lo largo del programa, el participante estudiará principios de IA responsable, estructuras de gobernanza, identificación y evaluación de riesgos, controles organizacionales, gestión del ciclo de vida, supervisión humana, auditoría y cumplimiento. Asimismo, conocerá marcos internacionales relevantes para estructurar programas corporativos de gobierno de IA.

El enfoque del diplomado es eminentemente organizacional y aplicado: no busca formar programadores, sino profesionales capaces de participar en la toma de decisiones, establecer controles y promover una utilización de la inteligencia artificial alineada con los objetivos, valores y responsabilidades de la organización.

Al finalizar, el participante contará con criterios y herramientas para contribuir al diseño de un modelo de gobernanza de IA, elaborar matrices de riesgos, definir responsabilidades, establecer controles y construir una hoja de ruta para una adopción responsable de inteligencia artificial.

Modalidad: 100 % en línea y autodirigida.

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¿Qué aprenderás?

  • Comprender los fundamentos del gobierno y la ética de la inteligencia artificial.
  • Aplicar principios de IA responsable: transparencia, equidad, privacidad, seguridad y responsabilidad.
  • Comprender marcos de referencia como NIST AI RMF e ISO/IEC 42001.
  • Identificar, clasificar y evaluar riesgos asociados a sistemas de IA.
  • Elaborar y utilizar una matriz de riesgos de inteligencia artificial.
  • Analizar riesgos relacionados con datos, privacidad, sesgos y equidad algorítmica.
  • Establecer mecanismos de transparencia, explicabilidad, trazabilidad y rendición de cuentas.
  • Diseñar controles de seguridad, monitoreo y gestión de incidentes.
  • Comprender procesos de cumplimiento, auditoría y gestión de proveedores de IA.
  • Diseñar un sistema organizacional de gobierno de IA y su hoja de ruta de implementación.

Contenido del curso

TEMA 1. Fundamentos del Gobierno y la Ética de la Inteligencia Artificial
Introducción a los fundamentos conceptuales del gobierno de la inteligencia artificial y su importancia en las organizaciones. Se analizan los principios de responsabilidad, transparencia, equidad, privacidad y supervisión humana como bases para una adopción ética y sostenible de sistemas de IA.

  • Lección 1.1. De la adopción tecnológica al gobierno de la IA
  • Lección 1.2. Principios fundamentales de una IA responsable
  • Lección 1.3. Ética aplicada a las decisiones automatizadas
  • Lección 1.4. Responsabilidad y supervisión humana

TEMA 2. Marcos y Estándares para el Gobierno Responsable de la IA
Estudio de los principales marcos internacionales que orientan la gestión responsable de la inteligencia artificial. Se abordan modelos basados en riesgo, principios regulatorios y estándares que permiten transformar los compromisos éticos en políticas, procesos y controles organizacionales.

TEMA 3. Identificación y Clasificación de Riesgos de Inteligencia Artificial
Análisis sistemático de los riesgos asociados al diseño, adquisición, implementación y utilización de sistemas de inteligencia artificial. Se estudian sus principales categorías, factores de impacto y criterios de clasificación para determinar los niveles de control y supervisión requeridos.

TEMA 4. Datos, Privacidad, Sesgos y Equidad Algorítmica
Estudio de los riesgos relacionados con los datos utilizados por los sistemas de inteligencia artificial. Se analizan calidad y gobernanza de datos, protección de información personal, sesgos algorítmicos y mecanismos para promover resultados más equitativos y responsables.

TEMA 5. Transparencia, Explicabilidad y Rendición de Cuentas
Análisis de los mecanismos que permiten comprender, comunicar y supervisar el funcionamiento de los sistemas de inteligencia artificial. Se estudian los conceptos de transparencia y explicabilidad, la documentación de decisiones, la trazabilidad y la asignación de responsabilidades como elementos fundamentales del gobierno responsable de IA.

TEMA 6. Seguridad, Robustez y Gestión de Incidentes de IA
Estudio de los riesgos de seguridad y confiabilidad asociados a los sistemas de inteligencia artificial. Se analizan amenazas específicas, robustez, controles preventivos, monitoreo continuo y procedimientos para identificar, responder y aprender de incidentes relacionados con IA.

TEMA 7. Cumplimiento, Auditoría y Gestión de Terceros en IA
Análisis de los mecanismos organizacionales necesarios para gestionar requisitos legales, regulatorios y contractuales relacionados con inteligencia artificial. Se estudian el cumplimiento durante el ciclo de vida, las auditorías de sistemas de IA, la gestión de proveedores y la conservación de evidencias para demostrar una gobernanza efectiva.

TEMA 8. Diseño e Implementación de un Sistema de Gobierno de IA
Desarrollo práctico de una estructura organizacional para gobernar la inteligencia artificial. Se estudian el inventario de sistemas y casos de uso, definición de políticas, asignación de roles y responsabilidades, establecimiento de controles y creación de mecanismos de seguimiento que permitan integrar la gobernanza de IA en la gestión empresarial.

TEMA 9. Estrategia, Cultura y Hoja de Ruta para una IA Responsable
Integración del gobierno, la ética y la gestión de riesgos de IA dentro de la estrategia organizacional. Se estudian la cultura de uso responsable, formación de los colaboradores, definición de indicadores y construcción de una hoja de ruta que permita evolucionar desde iniciativas aisladas hacia un modelo sostenible de gobernanza de inteligencia artificial.

Valoraciones y reseñas de los estudiantes

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