Curso de Privacidad en el Diseño de Soluciones de IA para empresas
Aprende con el curso de Privacidad en el Diseño de Soluciones de Inteligencia Artificial para empresas hasta 100% bonificado, a medida para tu organización.
Totalmente práctico y aplicable
Formación en Privacidad en el Diseño de Soluciones de Inteligencia Artificial a medida
Curso de Privacidad en el Diseño de Soluciones de Inteligencia Artificial hasta 100% Bonificable a través de FUNDAE
Tu bonificación paso a paso
Forma a tu equipo sin costes mediante la bonificación estatal. Este programa de Privacidad en el Diseño de Soluciones de Inteligencia Artificialpara empresas es subvencionable hasta el 100%.
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Cumplimiento normativo integrado Alinea IA y protección de datos desde el diseño.
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Innovación responsable Permite avanzar sin frenar proyectos.
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Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Tema 1: Introducción a la privacidad desde el diseño en IA
Qué es la privacidad desde el diseño
Origen del principio en protección de datos
Diferencia entre privacidad reactiva y preventiva
Por qué la IA requiere este enfoque
Impacto en empresas
Riesgos de no aplicar el principio
Beneficios operativos
Relación con innovación responsable
Enfoque práctico del curso
Visión a largo plazo
Tema 2: Privacidad por defecto en sistemas de inteligencia artificial
Qué significa privacidad por defecto
Configuraciones iniciales seguras
Minimización automática de datos
Limitación de accesos
Uso mínimo necesario
Evitar configuraciones abiertas
Impacto en usuarios y empleados
Responsabilidad de la empresa
Ejemplos reales
Buenas prácticas
Tema 3: Ciclo de vida de una solución de IA y la privacidad
Fase de ideación
Análisis de requisitos
Diseño funcional
Diseño técnico
Desarrollo del modelo
Entrenamiento y validación
Puesta en producción
Explotación del sistema
Retirada y borrado
Control continuo
Tema 4: Identificación temprana de datos personales
Qué datos intervienen en la IA
Datos directos e indirectos
Datos inferidos por algoritmos
Datos sensibles
Datos de empleados
Datos de clientes y usuarios
Fuentes internas y externas
Riesgos de reidentificación
Evaluación de necesidad
Documentación inicial
Tema 5: Análisis de necesidad y proporcionalidad
Qué problema se quiere resolver
Justificación del uso de IA
Alternativas menos intrusivas
Proporcionalidad del tratamiento
Minimización de variables
Impacto en las personas
Riesgos evitables
Decisiones justificadas
Evidencias de análisis
Buenas prácticas
Tema 6: Principios del RGPD aplicados desde el diseño
Licitud del tratamiento
Limitación de finalidad
Minimización de datos
Exactitud y calidad
Limitación del plazo
Integridad y confidencialidad
Responsabilidad proactiva
Aplicación práctica en IA
Errores habituales
Cumplimiento sostenible
Tema 7: Diseño de arquitecturas de IA respetuosas con la privacidad
Separación de entornos
Segmentación de datos
Control de accesos
Uso de identificadores indirectos
Seudonimización
Anonimización cuando sea posible
Reducción de superficies de riesgo
Arquitecturas seguras
Decisiones técnicas clave
Buenas prácticas
Tema 8: Privacidad en el entrenamiento de modelos de IA
Selección de datos de entrenamiento
Calidad y relevancia del dato
Exclusión de datos innecesarios
Uso de datos históricos
Riesgos de sobreexposición
Documentación de fuentes
Control del reentrenamiento
Gestión de versiones del modelo
Trazabilidad
Enfoque responsable
Tema 9: Privacidad en la fase de producción y uso
Uso real del sistema
Accesos en producción
Control de usuarios
Registro de actividades
Limitación de usos secundarios
Prevención de usos indebidos
Monitorización continua
Gestión de incidencias
Revisión periódica
Uso seguro
Tema 10: Decisiones automatizadas y supervisión humana
Qué son decisiones automatizadas
Impacto en los derechos
Riesgos de automatización total
Intervención humana efectiva
Procedimientos de revisión
Explicación de resultados
Gestión de errores
Documentación de decisiones
Garantías adicionales
Uso responsable
Tema 11: Evaluaciones de impacto integradas en el diseño
Cuándo realizar una evaluación de impacto
Integración en el ciclo de desarrollo
Identificación temprana de riesgos
Medidas preventivas
Documentación continua
Coordinación entre áreas
Revisión por el DPD
Actualización de la evaluación
Evidencias de cumplimiento
Buenas prácticas
Tema 12: IA generativa y privacidad desde el diseño
Uso empresarial de IA generativa
Introducción de datos en prompts
Riesgos de reutilización
Almacenamiento de conversaciones
Entrenamiento de modelos
Configuraciones seguras
Políticas internas de uso
Concienciación de empleados
Control del dato
Uso responsable
Tema 13: Proveedores de IA y diseño con privacidad
Selección de proveedores
Evaluación de riesgos previa
Encargados del tratamiento
Cláusulas contractuales
Transferencias internacionales
Control del uso del dato
Auditoría de proveedores
Responsabilidad compartida
Seguimiento continuo
Buenas prácticas
Tema 14: Roles y responsabilidades en el diseño de IA
Responsables de negocio
Equipos de IT y data
Responsables legales
Delegado de Protección de Datos
Seguridad de la información
Coordinación interna
Comité de decisiones
Documentación de responsabilidades
Gobernanza clara
Madurez organizativa
Tema 15: Seguridad de la información integrada desde el diseño
Confidencialidad del dato
Integridad de la información
Control de accesos
Gestión de credenciales
Seguridad en cloud
Prevención de fugas
Gestión de incidentes
Registro de actividades
Cultura de seguridad
Buenas prácticas
Tema 16: Documentación y evidencias de cumplimiento
Registro de decisiones de diseño
Justificación de tratamientos
Evidencias de minimización
Documentación técnica
Políticas internas
Procedimientos operativos
Evidencias ante inspecciones
Trazabilidad del cumplimiento
Actualización continua
Valor probatorio
Tema 17: Aplicación práctica en proyectos de IA
Análisis de un proyecto real
Identificación de datos personales
Evaluación de riesgos desde el inicio
Definición de medidas de diseño
Ajustes técnicos y organizativos
Integración de privacidad por defecto
Documentación del proceso
Revisión final
Reducción de riesgos
Transferencia al puesto
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Privacidad en el Diseño de Soluciones de Inteligencia Artificial en su día a día
Equipos de IT y data
Diseñan y desarrollan soluciones de inteligencia artificial.
Delegados de Protección de Datos
Supervisan el cumplimiento desde fases tempranas.
Departamentos legales y compliance
Necesitan prevenir riesgos antes de implantar IA.
Responsables de negocio
Impulsan proyectos de IA con impacto en personas.
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Privacidad en el Diseño de Soluciones de Inteligencia Artificial
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Sí, el curso es bonificable HASTA el 100% a través de FUNDAE, y la gestión administrativa la realiza Imagina.
Puede impartirse en modalidad online en directo o presencial, según las necesidades de la empresa.
Es un curso transversal con enfoque legal, técnico y organizativo.
Sí, se incluyen criterios específicos para IA generativa.
Sí, al integrar la privacidad desde el diseño.
Sí, está especialmente orientado a fases tempranas.
Sí, se integran dentro del diseño del proyecto.
Sí, es uno de los perfiles clave del curso.
Sí, los principios pueden aplicarse para mejorar soluciones ya implantadas.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Practica y mejora con nuestra plataforma
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
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