Este curso enseña el cumplimiento del Reglamento de IA de la UE, la gobernanza ética de la IA, la clasificación de riesgos de IA, los requisitos aplicables a los sistemas de IA de alto riesgo, las normas sobre IA de propósito general (GPAI), las obligaciones de transparencia, los riesgos de aplicación normativa y los deberes jurídicos específicos sobre IA en España.
IA y Analítica del Aprendizaje para la Formación Corporativa
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Resumen
¿Qué es la IA y la Analítica de Aprendizaje para la Formación Corporativa?
Esta certificación brinda a los profesionales de L&D, líderes de RR. HH. y arquitectos de formación un dominio práctico de la inteligencia artificial y el análisis de datos aplicados al entorno de aprendizaje corporativo. El curso va más allá de la teoría introductoria y se centra directamente en la implementación:
- xAPI y Learning Record Stores (LRS): Captura de datos granulares del comportamiento del alumno más allá de lo que SCORM puede rastrear.
- Analítica Predictiva: Uso de modelos de aprendizaje automático para pronosticar brechas de habilidades, riesgo de rotación y el ROI de la formación antes de que se conviertan en problemas comerciales.
- Rutas de Aprendizaje Personalizadas: Despliegue de motores de recomendación de IA dentro de su LMS para ofrecer contenido adaptativo a escala.
- ISO 29993 y Gobernanza de Datos: Alineación de las prácticas analíticas con los estándares internacionales de servicios de aprendizaje y el manejo de datos conforme al RGPD.
Resultados de Aprendizaje
Información sobre la Certificación
Plan de Estudios
1
Módulo 1: Introducción a la Regulación de IA de la UE
- 1.1 Orígenes y Estructura Legislativa de la Ley de IA de la UE
- 1.2 Definiciones Clave y Terminología Regulatoria
- 1.3 Estrategia Digital de la UE y Alineación con Otras Leyes
- 1.4 Obligaciones para Proveedores, Implementadores, Importadores y Distribuidores
2
Módulo 2: Categorías de Riesgo de la Ley de IA de la UE
- 2.1 Prácticas de IA Prohibidas y Riesgo Inaceptable
- 2.2 Casos de Uso de IA de Alto Riesgo y Criterios de Clasificación
- 2.3 Normas de Transparencia para IA de Riesgo Limitado
- 2.4 IA de Riesgo Mínimo y Mejores Prácticas Voluntarias
3
Módulo 3: Requisitos para Sistemas de IA de Alto Riesgo
- 3.1 Gobernanza y Gestión de Riesgos del Ciclo de Vida
- 3.2 Calidad de Datos, Prácticas de Entrenamiento y Control de Sesgos
- 3.3 Documentación, Evaluación de Conformidad y Marcado CE
- 3.4 Supervisión Humana, Monitoreo y Confiabilidad del Sistema
4
Módulo 4: Gobernanza de la IA de Propósito General y Generativa
- 4.1 Modelos de IA de Propósito General y Alcance Regulatorio
- 4.2 Obligaciones Sistémicas de la IA de Propósito General y Requisitos de Pruebas
- 4.3 Transparencia, Marcas de Agua y Normas sobre Contenido Sintético
- 4.4 Responsabilidades en Ajuste Fino y Despliegue Posterior
5
Módulo 5: Marcos de Aplicación, Riesgo y Responsabilidad
- 5.1 Supervisión del Mercado, Auditorías y Facultades Regulatorias
- 5.2 Sanciones, Multas y Consecuencias por Incumplimiento
- 5.3 Responsabilidad Civil y de Producto en Sistemas Impulsados por IA
- 5.4 Controles Contractuales y Gestión de Riesgos de Terceros
6
Módulo 6: Principios Éticos de la IA y Estructuras de Gobernanza
- 6.1 Equidad, No Discriminación y Alineación con Derechos Humanos
- 6.2 Transparencia, Explicabilidad y Confiabilidad
- 6.3 Evaluación de Riesgos Éticos y Técnicas de Mitigación
- 6.4 Gobernanza Organizacional de IA, Supervisión y Responsabilidad
7
Módulo 7: Marco Legal y Regulatorio de la IA en España
- 7.1 Implementación en España de la Ley de IA de la UE
- 7.2 RGPD, LOPDGDD y Obligaciones Nacionales de Protección de Datos
- 7.3 Regulaciones Laborales, de Trabajo e Igualdad en España
- 7.4 Estrategia Nacional de IA, Normas del Sector Público y Organismos de Supervisión
8
Examen Final
- Examen Final de la Formación sobre el Reglamento de IA de la UE
