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- Qué es y qué no es un sistema de inteligencia artificial
- IA generativa, modelos de lenguaje y asistentes de uso cotidiano
- Herramientas de IA ya presentes en la empresa: asistentes, chatbots y automatizaciones
- Diferencia entre automatización, análisis de datos e inteligencia artificial
- Casos de uso habituales por área: administración, ventas, personas y operaciones
- El Reglamento (UE) 2024/1689 en cinco ideas clave
- El artículo 4: qué exige, a quién obliga y desde cuándo
- El concepto de nivel suficiente y el principio de proporcionalidad
- Proveedor y responsable del despliegue: quién es quién en la organización
- Papel de la AESIA y calendario de aplicación del Reglamento
- Alucinaciones: por qué se producen y cómo detectarlas
- Sesgo algorítmico y riesgo de discriminación en decisiones automatizadas
- Límites de fiabilidad según el tipo de tarea encomendada
- Situaciones en las que no debe utilizarse una respuesta generada por IA
- Supervisión humana efectiva frente a validación aparente
- Qué información puede introducirse en una herramienta de IA y cuál no
- Datos personales, RGPD y secreto profesional
- Información confidencial de clientes y de la propia organización
- Riesgo de fuga de información en herramientas de acceso público
- Técnicas básicas de anonimización antes de realizar una consulta
- Cómo contrastar una respuesta antes de incorporarla a un trabajo
- Obligaciones de transparencia y etiquetado del contenido generado
- Autoría, propiedad intelectual y responsabilidad profesional
- Prácticas prohibidas por el Reglamento y por qué lo están
- Comunicación interna de incidentes y usos indebidos
- Elementos mínimos de una política interna de uso de inteligencia artificial
- Inventario de herramientas y de personas usuarias
- El registro de formación como evidencia ante una comprobación
- Revisión periódica y actualización del plan de alfabetización
- Taller final: aplicación a un caso real del propio puesto de trabajo
