DiplomadoInteligencia artificial y datos
Inteligencia artificial y ética profesional
El diplomado Inteligencia Artificial y Ética Profesional aborda los fundamentos técnicos de la inteligencia artificial (IA) y su relación con los principios éticos, normativos y profesionales en contextos organizacionales y sociales. El diplomado analiza el funcionamiento básico de sistemas de IA, aprendizaje automático y modelos generativos, así como los riesgos asociados a sesgos algorítmicos, privacidad, transparencia, responsabilidad y toma de decisiones automatizada. A través de estudios de caso, debates, análisis normativo y diseño de lineamientos éticos, los estudiantes desarrollarán criterios para la implementación responsable de tecnologías basadas en IA en su campo profesional.
Objetivos
✓Comprender los fundamentos técnicos básicos de la inteligencia artificial.
✓Analizar los riesgos éticos asociados al uso de sistemas automatizados.
✓Evaluar marcos normativos y principios internacionales sobre IA responsable.
✓Diseñar lineamientos éticos para la implementación profesional de IA.
✓Argumentar críticamente sobre dilemas éticos derivados del uso de tecnologías emergentes.
Plan de estudios por sesión
1
Presentación de contenidos del diplomadoLecturas dirigidas por el docente
2
Conceptos fundamentales de inteligencia artificialHistoria y evolución de la inteligencia artificial
3
Aprendizaje supervisado y no supervisadoClases magistrales interactivas
4
Aprendizaje automático y redes neuronalesIA generativa y procesamiento del lenguaje natural
5
Aplicaciones actuales en sectores productivosClase magistral interactiva
6
Sesgos algorítmicos y discriminaciónPrivacidad y protección de datos
7
Privacidad de datos y vigilanciaResponsabilidad profesional y automatización
8
Automatización laboral y equidadInvitación a expertos en ética digital
9
Dilemas éticos de la inteligencia artificialDebate estructurado sobre dilemas éticos · Análisis de caso real de sesgo algorítmico
10
Marco legal internacional y local (RGPD, leyes de IA)Simulación de comité de ética para evaluar un proyecto de IA
11
Matriz de riesgos éticosElaboración de matriz de riesgos éticos · Análisis crítico de política pública sobre IA
12
Gobernanza de datos y responsabilidad profesionalTrabajo colaborativo para redactar código de conducta
13
Diseño de lineamientos éticosRevisión de códigos de ética de IEEE y UNESCO
14
Diseño de lineamientos éticosUso de plantillas de política organizacional
15
Diseño de lineamientos éticosRevisión de normativas éticas internacionales
16
Presentación finalEvaluación integral
Evaluación
Inicial30%Lecturas dirigidas y ensayo corto sobre el impacto de la IA en su profesión; exploración práctica de una herramienta de IA generativa.
Intermedio30%Análisis de sesgos, privacidad y automatización laboral; debate estructurado sobre dilemas éticos y análisis de caso real de sesgo algorítmico.
Final40%Simulación de comité de ética, matriz de riesgos éticos, código de conducta y presentación final con lineamientos éticos para el uso de IA.