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Temario del curso

Fundamentos de la Ética en Sistemas Autónomos

  • Definición de autonomía en agentes de IA
  • Principales teorías éticas aplicadas al comportamiento de máquinas
  • Perspectivas de las partes interesadas y diseño sensible a los valores

Riesgos Sociales y Casos de Uso de Alto Impacto

  • Agentes autónomos en seguridad pública, salud y defensa
  • Colaboración humano-IA y límites de confianza
  • Escenarios de consecuencias no deseadas y amplificación de riesgos

Panorama Legal y Regulatorio

  • Resumen de la legislación y tendencias políticas en IA (Ley de IA de la UE, NIST, OECD)
  • Responsabilidad, liability (responsabilidad legal) y personalidad jurídica de los agentes de IA
  • Iniciativas globales de gobernanza y vacíos existentes

Explicabilidad y Transparencia de las Decisiones

  • Desafíos de la toma de decisiones autónoma tipo 'caja negra'
  • Diseño para agentes explicables y auditables
  • Herramientas y marcos de transparencia (por ejemplo, tarjetas de modelo, hojas de datos)

Alineamiento, Control y Responsabilidad Moral

  • Estrategias de alineación de la IA para el comportamiento de los agentes
  • Paradigmas de control con humanos en el bucle ('human-in-the-loop') vs. humanos sobre el bucle ('human-on-the-loop')
  • Responsabilidad compartida entre diseñadores, usuarios e instituciones

Evaluación y Mitigación de Riesgos Éticos

  • Mapeo de riesgos y análisis de fallos críticos en el diseño de agentes
  • Salvaguardas y mecanismos de desconexión ('off-switch')
  • Auditoría de sesgo, discriminación e igualdad de trato

Diseño de Gobernanza y Supervisión Institucional

  • Principios de gobernanza responsable de la IA
  • Modelos de supervisión multisectorial y auditorías
  • Diseño de marcos de cumplimiento para agentes autónomos

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los sistemas de IA y los fundamentos del aprendizaje automático
  • Familiaridad con agentes autónomos y sus aplicaciones
  • Conocimiento de marcos éticos y legales en políticas tecnológicas

Público Objetivo

  • Éticos de la IA
  • Formuladores de políticas y reguladores
  • Profesionales e investigadores avanzados en IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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