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 Duración 7 horas

Temario del curso

Fundamentos de la IA Responsable

  • Qué es la IA responsable y por qué es importante en el desarrollo de software
  • Principios: equidad, rendición de cuentas, transparencia y privacidad
  • Ejemplos de fallos éticos y mal uso de la IA en bases de código

Sesgo y Equidad en el Código Generado por IA

  • Cómo los LLM pueden reforzar el sesgo a través de los datos de entrenamiento
  • Detección y corrección de sugerencias de código sesgadas o inseguras
  • Alucinación de la IA y el riesgo de introducir errores a gran escala

Consideraciones de Licenciamiento, Atribución y PI

  • Comprensión de las licencias de código abierto (MIT, GPL, Copyleft)
  • ¿Los resultados generados por LLM requieren atribución?
  • Auditoría del código asistido por IA en busca de problemas de licenciamiento de terceros

Seguridad y Cumplimiento en el Desarrollo Asistido por IA

  • Garantizar la seguridad del código y evitar patrones inseguros de los LLM
  • Cumplimiento de las pautas de seguridad internas y las regulaciones de la industria
  • Documentación auditable de la toma de decisiones asistida por IA

Política y Gobernanza para Equipos de Desarrollo

  • Creación de políticas internas de uso de la IA para equipos de software
  • Definición de usos aceptables y señales de alerta
  • Selección de herramientas y incorporación responsable de asistentes de IA

Evaluación y Auditoría de la Salida de la IA

  • Uso de listas de verificación para evaluar la confiabilidad del contenido generado
  • Realización de revisiones manuales y automatizadas del código generado por IA
  • Mejores prácticas para procesos de revisión entre pares y aprobación

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de los flujos de trabajo de desarrollo de software
  • Familiaridad con las prácticas de proyectos de software, Agile, DevOps o en general

Audiencia

  • Equipos de cumplimiento
  • Desarrolladores
  • Gerentes de proyectos de software

Número de participantes


Precio por participante

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