Inteligencia Artificial

En este módulo se abordan los pilares esenciales para una gestión responsable y eficiente de los datos en entornos de inteligencia artificial y sistemas digitales complejos.

• Fundamentos de la gobernanza del dato: Se explicarán los marcos normativos, principios y estrategias clave que permiten una gestión estructurada y coherente de los datos. Se estudiará cómo la gobernanza del dato facilita la toma de decisiones, mejora la transparencia y asegura el cumplimiento de regulaciones.

• Calidad, privacidad y trazabilidad de los datos: Se analizarán las técnicas y herramientas para garantizar la integridad y fiabilidad de los datos. También se profundizará en los mecanismos para proteger la privacidad de las personas y asegurar la trazabilidad a lo largo del ciclo de vida del dato.

• Buenas prácticas de gestión de datos: Se presentarán metodologías y procesos recomendados para el uso, almacenamiento y mantenimiento de datos, con especial atención a la sostenibilidad, seguridad y eficiencia.

• Riesgos legales y éticos en la gestión de datos: Se identificarán los principales riesgos asociados al uso de datos en contextos digitales y se desarrollarán estrategias para minimizar su impacto. Esto incluirá la elaboración de políticas internas que garanticen el cumplimiento legal y la protección de los derechos de las personas.

Este módulo explora el uso de la inteligencia artificial en el ámbito público desde una perspectiva crítica, ética y legal, con especial atención a la necesidad de transparencia y comprensión de los algoritmos.

• IA en la administración pública: Se analizarán casos concretos de aplicación de la inteligencia artificial en servicios públicos, identificando beneficios, limitaciones y riesgos para la ciudadanía.

• Principios de explicabilidad y uso justo: Se estudiarán enfoques y técnicas que permiten diseñar, auditar y supervisar algoritmos desde criterios de equidad, comprensibilidad y trazabilidad, fomentando una IA responsable.

• Impacto democrático de la IA: Se reflexionará sobre cómo los sistemas automatizados influyen en la toma de decisiones públicas, con una mirada crítica a sus implicaciones sobre la participación ciudadana, la transparencia institucional y la rendición de cuentas.

• Marcos regulatorios y sandboxes legales: Se examinarán los entornos de prueba y experimentación regulada de la IA —como los sandboxes—, prestando especial atención al contexto español y europeo, y a su papel en el desarrollo normativo y tecnológico.

En este módulo se abordan los retos y oportunidades que plantea la inteligencia artificial en el ámbito de la creación, la propiedad intelectual y los derechos de autor, en un contexto legal en constante evolución.

• Creación asistida por IA: Se estudiarán las nuevas formas de producción creativa en las que intervienen sistemas de inteligencia artificial, así como las tensiones que generan en torno a la autoría y la originalidad.

• Desafíos legales en la autoría: Se identificarán los principales conflictos jurídicos que surgen cuando las obras son generadas, total o parcialmente, por sistemas automatizados, incluyendo la atribución de derechos y la responsabilidad legal.

• Protección de obras generadas por IA: Se explorarán estrategias, precedentes y marcos normativos para la protección de creaciones derivadas del uso de inteligencia artificial, tanto a nivel nacional como internacional.

• Evolución de la propiedad intelectual: Se analizarán los cambios normativos en curso y las tendencias emergentes que están redefiniendo el campo de la propiedad intelectual, con el fin de preparar a los profesionales para anticiparse y adaptarse a este nuevo escenario.

Este módulo ofrece una visión integral de las implicaciones éticas y legales del uso de la inteligencia artificial, proporcionando herramientas para su aplicación responsable en distintos contextos profesionales y sociales.

• Principios éticos en inteligencia artificial: Se abordarán los valores fundamentales que deben orientar el diseño, desarrollo y aplicación de sistemas de IA, incluyendo la equidad, la autonomía, la transparencia y la no discriminación.

• Riesgos jurídicos emergentes: Se identificarán los nuevos desafíos legales asociados al uso de IA en sectores como la salud, la educación, la administración pública o las finanzas, poniendo el foco en la responsabilidad y el impacto social.

• Marcos regulatorios para una IA responsable: Se analizarán las normativas nacionales e internacionales más relevantes, como el Reglamento Europeo de IA, así como sus implicaciones para organizaciones y desarrolladores.

• Estrategias de cumplimiento ético y legal: Se propondrán mecanismos para implementar políticas internas que garanticen el uso justo, transparente y seguro de los sistemas de IA, integrando buenas prácticas, auditorías y supervisión continua.

Dirigido por Juan Pablo Mateos Abarca, Director de Desarrollo Evolutivo, EDITMAKER