GuíaAvanzado

Guía de Ética y Cumplimiento en IA

Aprende ética y compliance de IA: detección de sesgo, métricas de fairness, el EU AI Act y GDPR aplicado a sistemas de IA. Cierra este ecosistema de AI Engineering con el marco de responsabilidad que todo AI Engineer necesita. Domina la detección de sesgo y métricas de fairness, navega el EU AI Act (categorías de riesgo, requisitos high-risk, timelines de compliance), aplica GDPR a sistemas AI (derecho a explicación, consentimiento, minimización de datos), y construye un ethics checklist reutilizable. Esta guía transforma tus habilidades técnicas en práctica de AI responsable con entregables accionables.

64
lecciones
8
módulos
Inglés · Español
disponible en
certificado
Gratis
acceso
NIEVA

Resultados

Lo que vas a poder hacer

  • Analizar fallos éticos reales de AI (algoritmos de contratación, reconocimiento facial, scoring crediticio) y extraer lecciones accionables
  • Implementar métricas de fairness (demographic parity, equalized odds) y bias testing con técnicas concretas
  • Aplicar fundamentos de privacidad a AI: minimización de datos, anonimización, consentimiento para procesamiento AI
  • Clasificar sistemas AI según categorías de riesgo del EU AI Act (inaceptable, alto, limitado, mínimo)
  • Navegar requisitos del EU AI Act para high-risk AI y timelines de compliance 2025-2027
  • Implementar GDPR para AI: derecho a explicación, consentimiento, minimización de datos, documentación de decisiones automatizadas
  • Mapear tus sistemas a estándares industriales (NIST AI RMF, IEEE 7000, ISO 42001)
  • Construir un ethics checklist reutilizable de Responsible AI y procesos de revisión
  • Realizar una auditoría ética completa de un sistema AI usando tu framework

Antes de empezar

Qué necesitas traer

Es para ti si...

  • AI Engineers que completaron el path y necesitan el marco de responsabilidad y compliance
  • Tech leads y arquitectos que requieren documentación de governance y compliance para stakeholders
  • Startups y empresas que despliegan AI en o apuntan a la UE (EU AI Act aplica)
  • Desarrolladores que procesan datos personales con AI (GDPR aplica)
  • Profesionales que quieren diferenciarse con "responsible AI" en propuestas y trabajo con clientes

Requisitos y materiales

  • AI Engineering Path completado (o equivalente: RAG, agents, deployment, production practices)
  • Experiencia real construyendo y desplegando al menos un sistema AI
  • Familiaridad con conceptos de ML/LLM (entrenamiento, inferencia, evaluación)
  • Comprensión del ciclo de vida de software y decisiones de arquitectura

Contenido

El temario, módulo por módulo

Abre cualquiera para ver sus lecciones.

Dónde encaja

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Se estudia dentro de estos programas, con acompañamiento y fechas.

Dudas frecuentes

Lo que suele preguntarse

Empieza cuando quieras

Reseñas

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