Desarrolla proyectos de IA responsable, éticos y rentables a la vez. Este módulo del Máster en Inteligencia Artificial de la UCM te enseña a detectar sesgos, a poner a las personas en el centro con human in the loop y a aplicar metodologías ágiles para implantar la IA en tu organización de forma justa y sostenible.
Ética de la inteligencia artificial: más allá del cumplimiento
Actúa con responsabilidad desde el primer proyecto de IA que desarrolles: entiende la diferencia entre ética y simple cumplimiento normativo y analiza qué implica la automatización para los equipos humanos que conviven con ella cada día, incluidas las nuevas desigualdades que puede generar en el empleo.
Sesgos en la IA y dilemas éticos
Identifica los sesgos y dilemas éticos más comunes en los proyectos de IA, sus causas y sus consecuencias, apoyándote en ejemplos reales y en marcos éticos internacionales de referencia.
Human-Centered AI: las personas en el centro
Pon a las personas en el centro del desarrollo aplicando el enfoque Human-Centered AI y el diseño centrado en el usuario.
Metodologías ágiles y Ethical AI by design
Planifica proyectos de IA éticos y rentables a la vez: aplica metodologías ágiles y la filosofía de Ethical AI by design para priorizar iniciativas y detectar riesgos éticos a tiempo.
Human in the loop y monitorización continua
Mantén siempre a una persona supervisando el proceso (human in the loop) y monitoriza los modelos de forma continua una vez en producción.
Gestión del cambio: una hoja de ruta para adoptar la IA
Forma equipos multidisciplinares que garanticen una transición justa y gestiona el cambio necesario para que la IA se implemente de forma equitativa y sostenible en tu organización. Cuida tanto la eficiencia técnica como el impacto humano de cada decisión, y acompaña el cambio de paradigma hacia nuevas metodologías de trabajo con IA. Completa la visión legal con el módulo de Normativa en IA generativa.
Contenidos del módulo de ética, equipos y metodologías ágiles para una IA responsable
- Ética e inteligencia artificial.
- Ética vs cumplimiento. Conceptos básicos e introducción.
- Implicaciones de la automatización con IA en equipos humanos.
- Fundamentos éticos de la IA. Sesgos y dilemas éticos.
- Tipos de sesgos: causas y consecuencias.
- Ejemplos mediáticos y ejemplos reales de IA sesgada.
- Marcos éticos internacionales.
- Personas en el centro del desarrollo de la IA.
- Human-Centered AI y diseño centrado en el usuario.
- Definición de MVP y propuesta de valor de la IA.
- Automatización y empleabilidad. Nuevas desigualdades y agentes.
- Definición y priorización de proyectos éticos y rentables en la organización.
- Ethical AI by design: desarrollo de proyectos de IA responsables.
- Dinámicas de priorización de iniciativas y detección de riesgos éticos.
- Evaluación de modelos y puesta en producción.
- Human in the loop y monitorización continua.
- Cambio de paradigma: de metodologías ML a AI Ops.
- Gestión del cambio: definición de una hoja de ruta para la adopción de la IA.