Ética y Gobernanza de la Inteligencia Artificial en las Organizaciones
Lección 5 de 18
Sesgo, equidad y datos: de dónde viene el daño y cómo se detecta
Duración estimada: 40 minutos
0/3 lecciones
Más allá del hype: los riesgos reales de la IA en la empresa
Mapa de riesgos de IA: del código a la cuenta de resultados
Autopsia de un fallo de IA: lecciones de casos de negocio
El origen del sesgo: datos, algoritmos y personas
Métricas de equidad: cómo medir la injusticia de un modelo
Técnicas de mitigación de sesgo: antes, durante y después
GDPR y LFPDPPP en IA: minimización y limitación de finalidad
Evaluación de Impacto (DPIA) para un sistema de IA de alto riesgo
Privacidad por diseño: anonimización y privacidad diferencial
Transparencia y Explicabilidad (XAI): qué, cómo y para quién
Propiedad intelectual y IA: ¿de quién es el contenido generado?
Detección de contenido sintético: deepfakes, texto y procedencia
El NIST AI RMF: un mapa para gobernar, medir y gestionar riesgos
ISO/IEC 42001: el estándar para un sistema de gestión de IA
El AI Act de la UE: obligaciones según el nivel de riesgo
Cómo redactar una política de uso aceptable de IA para tu equipo
El comité de ética y el inventario de sistemas de IA
Gobernanza en acción: del piloto a la operación continua