Ética, equipos y metodologías ágiles aplicadas a IA responsable

En un mundo impulsado por la automatización, la implementación de la Inteligencia Artificial no solo requiere excelencia técnica, sino un compromiso profundo con la responsabilidad y la ética. Este módulo es esencial para asegurar que los proyectos de IA que desarrolles sean justos, transparentes y beneficiosos para la sociedad.

Explora los Fundamentos Éticos de la IA, distinguiendo entre la ética y el simple cumplimiento, y analizando las implicaciones de la automatización en los equipos humanos.

Profundiza en los Sesgos y Dilemas Éticos, identificando sus causas y consecuencias.

El núcleo del módulo integra el desarrollo ético con la eficiencia y la planificación de proyectos de Inteligencia Artificial rentables. Aprende a aplicar la filosofía Human-Centered AI y metodologías ágiles para desarrollar proyectos de forma responsable (Ethical AI by design).

Finalmente, aborda la composición de equipos multidisciplinares para una transición justa, y la gestión del cambio para garantizar que la Inteligencia Artificial se implemente de manera equitativa y sostenible en tu organización.

Contenido del módulo:

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/AI Ops.
  • Gestión del cambio: definición de una hoja de ruta para la adopción de la IA.