Curso de Uso Seguro y Ético de la IA - Cumplimiento RGPD, LOPDGDD y Reglamento Europeo de IA
Aprende con el curso de Uso Seguro y Ético de la IA - Cumplimiento RGPD, LOPDGDD y Reglamento Europeo de IA para empresas hasta 100% bonificado, a medida para tu organización.
Totalmente práctico y aplicable
Formación en Uso Seguro y Ético de la IA - Cumplimiento RGPD, LOPDGDD y Reglamento Europeo de IA a medida
Forma a tu equipo sin coste para tu empresa. Este curso de Uso Seguro y Ético de la IA - Cumplimiento RGPD, LOPDGDD y Reglamento Europeo de IA es hasta 100% bonificable a través de FUNDAE.
Potencia las competencias clave de tus profesionales.
Accede a una formación práctica, actualizada y orientada a resultados.
Prepara a tu equipo para los retos del entorno laboral actual.
Nos ocupamos de la gestión con FUNDAE si tu empresa lo necesita.
A medida
Formación en Uso Seguro y Ético de la IA - Cumplimiento RGPD, LOPDGDD y Reglamento Europeo de IA a medida
Descubre el mejor curso de Uso Seguro y Ético de la IA - Cumplimiento RGPD, LOPDGDD y Reglamento Europeo de IA para empresas con nuestra Aula Virtual Personalizada:
Sesiones en vivo por videoconferencia.
Temario totalmente personalizado.
Fechas y horarios adaptados a tu empresa.
Acceso a grabaciones.
Aprende practicando
Totalmente Práctico y Aplicable
Formación diseñada para que apliques cada concepto en situaciones reales de tu trabajo, con enfoque práctico y útil desde el primer momento.
Aprendizaje 100% práctico, enfocado en lo que realmente necesitas.
Casos reales y ejercicios adaptados a tu entorno profesional.
Aplica cada conocimiento directamente en tus tareas diarias.
Mejora tu rendimiento y el de tu equipo desde el primer día.
¿Por qué un curso en Uso Seguro y Ético de la IA - Cumplimiento RGPD, LOPDGDD y Reglamento Europeo de IA?
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.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
¿A quién va dirigida esta formación en Uso Seguro y Ético de la IA - Cumplimiento RGPD, LOPDGDD y Reglamento Europeo de IA?
Pensado para quienes deben dominar Uso Seguro y Ético de la IA - Cumplimiento RGPD, LOPDGDD y Reglamento Europeo de IA en su día a día
Personal administrativo y de gestión
Este curso encaja con equipos que trabajan a diario con datos de clientes, proveedores, empleados, documentos internos, hojas de cálculo, correos, contratos, informes o expedientes. Aprenderán qué información puede introducirse en herramientas de IA, qué datos deben protegerse y cómo evitar errores cotidianos que pueden generar brechas de seguridad o incumplimientos.
Equipos de RRHH, formación y selección
Los departamentos de personas tratan datos especialmente sensibles en muchos procesos: currículums, evaluaciones, bajas, nóminas, desempeño, comunicaciones internas o expedientes laborales. La formación les ayuda a usar IA sin exponer datos personales, sin introducir sesgos en decisiones y sin delegar responsabilidades profesionales en sistemas automatizados.
Equipos de marketing, ventas y atención al cliente
Estos perfiles suelen usar IA para redactar emails, campañas, respuestas, argumentarios, resúmenes de reuniones o análisis de clientes. El curso les permite aprovechar estas herramientas sin revelar información comercial sensible, sin vulnerar derechos de usuarios y sin generar comunicaciones engañosas, invasivas o no supervisadas.
Mandos intermedios y responsables de equipo
Los responsables de área necesitan saber qué pueden permitir, qué deben prohibir, cómo detectar usos de riesgo y cómo reforzar la cultura de cumplimiento. El curso les proporciona criterios claros para supervisar el uso de IA en sus equipos, resolver dudas frecuentes y actuar ante incidentes o usos indebidos.
Equipos técnicos, sistemas y soporte
Los perfiles tecnológicos podrán entender los riesgos de integrar IA en procesos internos, agentes, APIs, conectores, RAG, bases vectoriales y herramientas corporativas. La formación les ayuda a aplicar controles de acceso, trazabilidad, minimización de datos, validación de salidas, revisión de proveedores y seguridad desde el diseño.
Delegados de Protección de Datos, compliance y legal
El curso aporta una base útil para DPO, compliance y asesoría jurídica, porque estructura contenidos formativos acreditables, medidas de concienciación, criterios de uso responsable, evidencias, controles y pautas para alinear RGPD, LOPDGDD, Reglamento Europeo de IA, políticas internas y gestión de riesgos.
Proveedor con 16 años de experiencia en formación empresarial
Sobre
En Imagina Formación llevamos más de 16 años ayudando a profesionales y empresas a mejorar sus habilidades con formación práctica y totalmente adaptada a sus necesidades. Durante este tiempo, hemos formado a más de 480.000 personas y colaborado con más de 3.500 empresas, convirtiéndonos en un referente en el sector.
16
Años de liderazgo
+480.000
Alumnos formados en Imagina
¿Tienes dudas?
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Uso Seguro y Ético de la IA - Cumplimiento RGPD, LOPDGDD y Reglamento Europeo de IA
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Sí. El curso está diseñado para servir como acción formativa y de concienciación en privacidad, seguridad e IA, generando evidencias como temario, asistencia, evaluación y certificado. No sustituye una auditoría legal completa, pero ayuda a acreditar medidas organizativas y formación del personal.
Sí. El contenido conecta protección de datos, medidas de seguridad, responsabilidad activa, derechos de las personas, uso responsable de IA, alfabetización en IA y gestión de riesgos. El Reglamento Europeo de IA exige alfabetización en IA desde febrero de 2025 para personal que usa sistemas de IA en nombre de la organización.
No es necesario saber programar ni conocer modelos de IA en profundidad. El curso está pensado para personal de empresa que usa herramientas digitales o IA. Incluye conceptos técnicos solo cuando son necesarios para entender riesgos como RAG, agentes, prompt injection, datos vectoriales o conectores.
Es recomendable para cualquier persona que trate datos personales, información de clientes, documentación interna o herramientas de IA. También es especialmente útil para RRHH, administración, legal, marketing, ventas, soporte, finanzas, IT, mandos intermedios, compliance y DPO.
Sí. Es uno de los objetivos centrales. Se trabaja con ejemplos de datos personales, datos sensibles, información confidencial, secretos empresariales, documentos laborales, contratos, facturas, CV, tickets, grabaciones y bases de datos para distinguir usos permitidos, restringidos y prohibidos.
Sí. El temario incorpora situaciones habituales: resumir documentos, redactar emails, analizar CV, revisar contratos, preparar campañas, usar CRM, transcribir reuniones, responder tickets, crear prompts y actuar ante una fuga accidental. La formación busca cambiar hábitos, no solo explicar teoría.
La formación puede acompañarse de registro de asistencia, temario, objetivos, evaluación, certificado y recomendaciones internas. Estas evidencias ayudan a demostrar acciones de concienciación y formación ante auditorías, revisiones internas o requerimientos de cumplimiento.
No. El curso puede ayudar a crear, comunicar o reforzar una política interna, pero la empresa debe contar con normas propias adaptadas a sus herramientas, riesgos, departamentos y tipos de datos. La formación facilita que la plantilla entienda y aplique esas normas.
Sí. De hecho, es especialmente útil antes de desplegar herramientas corporativas, porque permite fijar criterios de uso seguro, evitar shadow AI, preparar políticas, formar a la plantilla y reducir riesgos antes de que el uso se extienda de forma desordenada.
Sí. Al tratarse de una formación corporativa orientada a competencias digitales, protección de datos, seguridad y uso responsable de IA, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, según el crédito disponible y cumpliendo los requisitos administrativos aplicables.
Sí. El curso está diseñado para servir como acción formativa y de concienciación en privacidad, seguridad e IA, generando evidencias como temario, asistencia, evaluación y certificado. No sustituye una auditoría legal completa, pero ayuda a acreditar medidas organizativas y formación del personal.
Sí. El contenido conecta protección de datos, medidas de seguridad, responsabilidad activa, derechos de las personas, uso responsable de IA, alfabetización en IA y gestión de riesgos. El Reglamento Europeo de IA exige alfabetización en IA desde febrero de 2025 para personal que usa sistemas de IA en nombre de la organización.
No es necesario saber programar ni conocer modelos de IA en profundidad. El curso está pensado para personal de empresa que usa herramientas digitales o IA. Incluye conceptos técnicos solo cuando son necesarios para entender riesgos como RAG, agentes, prompt injection, datos vectoriales o conectores.
Es recomendable para cualquier persona que trate datos personales, información de clientes, documentación interna o herramientas de IA. También es especialmente útil para RRHH, administración, legal, marketing, ventas, soporte, finanzas, IT, mandos intermedios, compliance y DPO.
Sí. Es uno de los objetivos centrales. Se trabaja con ejemplos de datos personales, datos sensibles, información confidencial, secretos empresariales, documentos laborales, contratos, facturas, CV, tickets, grabaciones y bases de datos para distinguir usos permitidos, restringidos y prohibidos.
Sí. El temario incorpora situaciones habituales: resumir documentos, redactar emails, analizar CV, revisar contratos, preparar campañas, usar CRM, transcribir reuniones, responder tickets, crear prompts y actuar ante una fuga accidental. La formación busca cambiar hábitos, no solo explicar teoría.
La formación puede acompañarse de registro de asistencia, temario, objetivos, evaluación, certificado y recomendaciones internas. Estas evidencias ayudan a demostrar acciones de concienciación y formación ante auditorías, revisiones internas o requerimientos de cumplimiento.
No. El curso puede ayudar a crear, comunicar o reforzar una política interna, pero la empresa debe contar con normas propias adaptadas a sus herramientas, riesgos, departamentos y tipos de datos. La formación facilita que la plantilla entienda y aplique esas normas.
Sí. De hecho, es especialmente útil antes de desplegar herramientas corporativas, porque permite fijar criterios de uso seguro, evitar shadow AI, preparar políticas, formar a la plantilla y reducir riesgos antes de que el uso se extienda de forma desordenada.
Sí. Al tratarse de una formación corporativa orientada a competencias digitales, protección de datos, seguridad y uso responsable de IA, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, según el crédito disponible y cumpliendo los requisitos administrativos aplicables.
Relación entre el uso cotidiano de IA y las obligaciones de protección de datos, seguridad, responsabilidad activa, confidencialidad y diligencia profesional.
Explicación práctica de por qué una simple consulta a un chatbot puede convertirse en un tratamiento de datos personales o en una fuga de información.
Conexión entre RGPD, LOPDGDD, Reglamento Europeo de IA, políticas internas, deber de confidencialidad y medidas organizativas de seguridad.
Interpretación de la formación del personal como una medida preventiva, acreditable y alineada con la gestión del riesgo en tratamientos de datos.
Revisión del papel del DPO, compliance, seguridad, dirección y mandos intermedios en la concienciación del personal.
Diferenciación entre cumplir formalmente y generar hábitos reales de uso seguro en empleados que trabajan con herramientas digitales todos los días.
Análisis de incidentes típicos: copiar datos personales en una IA pública, subir contratos confidenciales, pegar listados de clientes o usar outputs sin revisar.
Identificación de áreas especialmente expuestas: RRHH, legal, ventas, soporte, marketing, administración, finanzas, IT, formación y dirección.
Introducción al concepto de evidencia formativa: asistencia, temario, evaluación, certificados, políticas comunicadas y trazabilidad de acciones.
Creación de una visión común para que todos los empleados entiendan que la IA puede ayudar, pero no elimina obligaciones legales ni responsabilidad individual.
Relación entre el uso cotidiano de IA y las obligaciones de protección de datos, seguridad, responsabilidad activa, confidencialidad y diligencia profesional.
Explicación práctica de por qué una simple consulta a un chatbot puede convertirse en un tratamiento de datos personales o en una fuga de información.
Conexión entre RGPD, LOPDGDD, Reglamento Europeo de IA, políticas internas, deber de confidencialidad y medidas organizativas de seguridad.
Interpretación de la formación del personal como una medida preventiva, acreditable y alineada con la gestión del riesgo en tratamientos de datos.
Revisión del papel del DPO, compliance, seguridad, dirección y mandos intermedios en la concienciación del personal.
Diferenciación entre cumplir formalmente y generar hábitos reales de uso seguro en empleados que trabajan con herramientas digitales todos los días.
Análisis de incidentes típicos: copiar datos personales en una IA pública, subir contratos confidenciales, pegar listados de clientes o usar outputs sin revisar.
Identificación de áreas especialmente expuestas: RRHH, legal, ventas, soporte, marketing, administración, finanzas, IT, formación y dirección.
Introducción al concepto de evidencia formativa: asistencia, temario, evaluación, certificados, políticas comunicadas y trazabilidad de acciones.
Creación de una visión común para que todos los empleados entiendan que la IA puede ayudar, pero no elimina obligaciones legales ni responsabilidad individual.
Tema 1: Contexto normativo: por qué la formación en IA, privacidad y seguridad ya es una necesidad empresarial
Relación entre el uso cotidiano de IA y las obligaciones de protección de datos, seguridad, responsabilidad activa, confidencialidad y diligencia profesional.
Explicación práctica de por qué una simple consulta a un chatbot puede convertirse en un tratamiento de datos personales o en una fuga de información.
Conexión entre RGPD, LOPDGDD, Reglamento Europeo de IA, políticas internas, deber de confidencialidad y medidas organizativas de seguridad.
Interpretación de la formación del personal como una medida preventiva, acreditable y alineada con la gestión del riesgo en tratamientos de datos.
Revisión del papel del DPO, compliance, seguridad, dirección y mandos intermedios en la concienciación del personal.
Diferenciación entre cumplir formalmente y generar hábitos reales de uso seguro en empleados que trabajan con herramientas digitales todos los días.
Análisis de incidentes típicos: copiar datos personales en una IA pública, subir contratos confidenciales, pegar listados de clientes o usar outputs sin revisar.
Identificación de áreas especialmente expuestas: RRHH, legal, ventas, soporte, marketing, administración, finanzas, IT, formación y dirección.
Introducción al concepto de evidencia formativa: asistencia, temario, evaluación, certificados, políticas comunicadas y trazabilidad de acciones.
Creación de una visión común para que todos los empleados entiendan que la IA puede ayudar, pero no elimina obligaciones legales ni responsabilidad individual.
Tema 2: Conceptos esenciales de IA generativa para personal no técnico
Diferenciación entre IA tradicional, IA generativa, LLMs, asistentes conversacionales, copilotos, agentes IA, automatizaciones y modelos multimodales.
Comprensión sencilla de cómo un modelo genera respuestas a partir de patrones, contexto e instrucciones, sin asumir que “sabe” o “comprende” como una persona.
Revisión de herramientas habituales: ChatGPT, Microsoft 365 Copilot, Gemini, Claude, Perplexity, asistentes integrados en CRM, herramientas de diseño o automatización.
Identificación de capacidades útiles: resumir, redactar, clasificar, traducir, explicar, extraer información, comparar documentos o ayudar a preparar comunicaciones.
Reconocimiento de limitaciones importantes: alucinaciones, errores seguros, sesgos, falta de contexto, datos desactualizados o invención de fuentes.
Diferenciación entre usar una herramienta autorizada por la empresa y usar una cuenta personal sin garantías corporativas.
Explicación de qué son prompts, contexto, archivos adjuntos, historial de conversación, conectores y memoria del sistema.
Análisis de por qué un resultado bien escrito no significa que sea correcto, legal, seguro o adecuado para enviarlo a un cliente.
Revisión de ejemplos de uso prudente y uso imprudente en tareas habituales de oficina.
Creación de una regla básica de actuación: la IA propone, la persona verifica, contextualiza, corrige y asume la responsabilidad final.
Tema 3: RGPD aplicado al uso diario de herramientas digitales e IA
Repaso de los principios del RGPD aplicados a IA: licitud, lealtad, transparencia, minimización, exactitud, limitación, integridad y responsabilidad proactiva.
Traducción de la minimización de datos a decisiones cotidianas: no copiar más información de la necesaria, no subir documentos completos sin motivo y ocultar datos identificativos.
Explicación de cuándo hay datos personales en un prompt, archivo, email, listado, transcripción, factura, CV, ticket, grabación o conversación.
Identificación de categorías especiales de datos que requieren mayor cautela: salud, biometría, afiliación sindical, religión, orientación sexual o información especialmente sensible.
Aplicación de la exactitud: no usar respuestas de IA para actualizar expedientes, informes o decisiones sin verificar fuentes y datos originales.
Revisión del principio de transparencia cuando se usa IA para elaborar comunicaciones, tomar decisiones o interactuar con usuarios.
Conexión entre responsabilidad activa y obligación de demostrar que la empresa adopta medidas preventivas, formativas y organizativas.
Reconocimiento de tratamientos de alto riesgo donde puede ser necesaria evaluación de impacto, consulta al DPO o revisión legal previa.
Identificación de usos que deben prohibirse o escalarse antes de ejecutarse con herramientas de IA.
Preparación de pautas prácticas para que cualquier empleado sepa cuándo puede usar IA y cuándo debe pedir validación.
Tema 4: LOPDGDD y responsabilidad de la empresa en el contexto español
Revisión del papel de la LOPDGDD como norma española que complementa el RGPD y concreta determinados aspectos de protección de datos.
Comprensión de la importancia de adoptar medidas técnicas y organizativas adecuadas, especialmente cuando la empresa introduce herramientas digitales o IA.
Relación entre falta de diligencia, ausencia de formación, uso descontrolado de herramientas y riesgo de infracciones o reclamaciones.
Identificación de evidencias que pueden ayudar a demostrar esfuerzo preventivo: políticas, formación, comunicaciones internas, registros y protocolos.
Revisión de derechos digitales relevantes en el entorno laboral y su conexión con herramientas de monitorización, productividad e IA.
Análisis de situaciones de riesgo en empresas españolas: uso de datos de empleados, videovigilancia, selección, control laboral y comunicaciones internas.
Diferenciación entre uso individual de herramientas y uso corporativo autorizado, con implicaciones distintas para la empresa.
Preparación de criterios para que mandos intermedios no pidan a sus equipos prácticas que vulneren confidencialidad o protección de datos.
Coordinación entre DPO, RRHH, IT, seguridad y dirección para que las pautas de IA no queden dispersas en documentos inconexos.
Creación de un checklist de cumplimiento interno adaptado a la realidad española y al uso cotidiano de herramientas de IA.
Tema 5: Reglamento Europeo de IA: alfabetización, riesgos y obligaciones para empresas
Explicación del enfoque basado en riesgo del Reglamento Europeo de IA y su impacto en empresas que usan, integran o desarrollan sistemas de IA.
Comprensión de la obligación de alfabetización en IA para personas que usan sistemas de IA en nombre de una organización.
Diferenciación entre proveedor, implementador o usuario empresarial de IA, porque las responsabilidades cambian según el rol de la entidad.
Revisión de prácticas prohibidas, sistemas de alto riesgo, modelos de propósito general, transparencia y supervisión humana.
Identificación de casos en los que una empresa puede estar usando IA de alto riesgo, especialmente en empleo, educación, selección, evaluación o acceso a servicios.
Aplicación del concepto de “suficiente nivel de alfabetización” al puesto de trabajo real, no como una formación idéntica para toda la plantilla.
Análisis de por qué una política escrita no basta si los empleados no saben reconocer riesgos, límites y usos indebidos.
Preparación de contenidos formativos mínimos por perfil: usuario general, responsable de equipo, perfil técnico, comprador de herramientas y área sensible.
Documentación de acciones de alfabetización en IA mediante asistencia, temario, evaluación, comunicaciones y materiales entregados.
Conexión entre AI Act, RGPD, ética, ciberseguridad y gobierno corporativo en un único marco práctico de actuación.
Tema 6: Información que nunca debe introducirse en herramientas de IA no autorizadas
Identificación de datos personales directos: nombres, DNI, NIE, teléfonos, emails, direcciones, matrículas, firmas, imágenes o identificadores internos.
Reconocimiento de datos personales indirectos que pueden identificar a alguien al combinarse con contexto, cargo, empresa, ubicación o historial.
Prohibición práctica de introducir datos de salud, bajas médicas, discapacidad, afiliación sindical, sanciones, evaluaciones o conflictos laborales.
Protección de información de clientes: contratos, propuestas, precios, reclamaciones, datos comerciales, tickets, incidencias y comunicaciones privadas.
Cuidado con información de proveedores: condiciones económicas, acuerdos, accesos, documentación técnica, incidencias o negociaciones en curso.
Identificación de secretos empresariales: estrategia, márgenes, roadmap, código, credenciales, diseños, campañas no publicadas o información financiera.
Riesgo de subir documentos completos cuando solo se necesita resumir una parte sin datos identificativos.
Pautas para anonimizar, seudonimizar o sustituir datos antes de pedir ayuda a una herramienta autorizada.
Ejemplos de prompts inseguros y su versión corregida para mantener utilidad sin exponer información sensible.
Creación de una regla sencilla: si no se enviaría por email a un proveedor externo desconocido, tampoco debe pegarse en una IA no aprobada.
Tema 7: Clasificación de la información antes de usar IA
Creación de una taxonomía comprensible: información pública, interna, confidencial, restringida, personal, sensible y crítica.
Aplicación de la clasificación a documentos reales de empresa: facturas, contratos, informes, CV, nóminas, expedientes, tickets y actas.
Diferenciación entre datos de bajo riesgo y datos que requieren autorización, anonimización o revisión del DPO antes de usarse con IA.
Uso de etiquetas visuales o metadatos para que los empleados sepan si un documento puede tratarse con herramientas autorizadas.
Identificación de información que parece inofensiva pero revela estrategia, clientes, pricing, incidencias o vulnerabilidades.
Preparación de criterios para decidir si una tarea puede hacerse con una IA pública, IA corporativa, entorno privado o no debe hacerse con IA.
Revisión de errores habituales al copiar tablas enteras, exportaciones de CRM, listados de asistentes o historiales de soporte.
Aplicación de minimización: convertir datos reales en ejemplos ficticios, rangos, categorías o descripciones no identificativas.
Integración de la clasificación en procesos de trabajo: antes de resumir, redactar, traducir, analizar o compartir con una IA.
Creación de una tabla de decisión para que cualquier empleado pueda actuar sin depender siempre de consulta legal.
Tema 8: Uso seguro de ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude y asistentes similares
Diferenciación entre versiones personales, gratuitas, profesionales y corporativas desde el punto de vista de privacidad, control, historial y administración.
Revisión de riesgos de iniciar sesión con cuentas personales para tratar documentos de empresa, incluso si la herramienta parece útil.
Aplicación de reglas de uso seguro: no introducir datos sensibles, revisar respuestas, no aceptar fuentes inventadas y no delegar decisiones.
Configuración básica de privacidad cuando la herramienta lo permite, incluyendo historial, memoria, conectores y opciones de entrenamiento.
Uso de prompts seguros que describen el problema sin revelar datos reales, usando ejemplos ficticios o información parcial.
Revisión de outputs antes de enviarlos a clientes, empleados, proveedores, administración pública o dirección.
Identificación de contenido generado que puede ser incorrecto, discriminatorio, desactualizado, demasiado contundente o legalmente arriesgado.
Uso prudente de herramientas de transcripción, resumen de reuniones y análisis de documentos cuando hay datos personales o confidenciales.
Separación entre borradores internos generados con IA y comunicaciones finales aprobadas por una persona responsable.
Elaboración de un decálogo de uso diario para empleados que trabajan con asistentes de IA.
Tema 9: Prompting responsable: pedir ayuda sin revelar datos sensibles
Diseño de prompts que expliquen el objetivo sin copiar información confidencial o datos identificativos del caso real.
Sustitución de nombres, importes, direcciones, empresas y datos concretos por variables, ejemplos ficticios o rangos genéricos.
Uso de contexto suficiente para obtener una respuesta útil sin aportar documentos completos innecesarios.
Redacción de instrucciones que pidan al modelo señalar incertidumbres, supuestos, límites y necesidad de revisión humana.
Preparación de prompts para resumir, redactar, clasificar o traducir manteniendo confidencialidad y minimización.
Identificación de prompts peligrosos que piden decisiones laborales, legales, médicas, financieras o disciplinarias sin supervisión.
Uso de formatos de salida controlados para evitar respuestas largas, ambiguas o difíciles de revisar.
Verificación de que el prompt no incluya metadatos, nombres de archivo, rutas internas, referencias a clientes o detalles de proyectos sensibles.
Creación de una biblioteca de prompts seguros por departamento, revisada por DPO, legal, seguridad o responsables internos.
Entrenamiento de la plantilla para reformular consultas inseguras en consultas aceptables antes de usar una herramienta de IA.
Tema 10: Alucinaciones, errores y revisión humana obligatoria
Comprensión de por qué una IA puede inventar datos, normas, fuentes, jurisprudencia, precios, funcionalidades o argumentos inexistentes.
Detección de señales de alerta: respuestas excesivamente seguras, citas sin enlace, datos concretos no verificados o conclusiones sin evidencia.
Definición de tareas donde la revisión humana es siempre obligatoria: legal, laboral, sancionador, salud, financiero, seguridad o decisiones sobre personas.
Creación de criterios para revisar textos generados antes de publicarlos, enviarlos o usarlos como base de decisión.
Diferenciación entre usar IA para redactar un borrador y usar IA para decidir el contenido final de una comunicación sensible.
Aplicación de verificación cruzada con fuentes oficiales, documentación interna, expertos o sistemas corporativos.
Registro de casos donde una respuesta incorrecta de IA pueda tener impacto en clientes, empleados, contratos o reputación.
Preparación de una pauta clara: si la consecuencia del error es relevante, la respuesta de IA no puede ser la única base.
Uso de listas de comprobación para detectar errores de tono, datos, normativa, sesgos, promesas comerciales o información confidencial.
Desarrollo de cultura crítica para que la plantilla no confunda fluidez lingüística con fiabilidad profesional.
Tema 11: Ciberseguridad aplicada al uso de IA
Identificación de amenazas específicas: prompt injection, fuga de datos, suplantación, deepfakes, phishing asistido por IA y automatización maliciosa.
Revisión de OWASP Top 10 for LLM Applications como referencia para riesgos de aplicaciones con modelos de lenguaje, incluyendo prompt injection e insecure output handling.
Detección de correos, mensajes o documentos generados con IA que intentan manipular al empleado para revelar información o ejecutar acciones.
Aplicación de pautas de verificación ante instrucciones sospechosas: transferencias, cambios de cuenta bancaria, envío de documentos o urgencias falsas.
Protección de credenciales, tokens, contraseñas, claves API, enlaces internos y capturas de sistemas antes de pedir ayuda a una IA.
Reconocimiento de riesgos en extensiones de navegador, plugins, aplicaciones no autorizadas y herramientas de IA conectadas al correo o archivos.
Revisión de salidas generadas por IA antes de copiarlas en sistemas, scripts, hojas de cálculo, código, bases de datos o herramientas internas.
Gestión de incidentes cuando se ha pegado información sensible en una herramienta no autorizada o se sospecha fuga de datos.
Coordinación con IT y seguridad para bloquear herramientas no aprobadas, revisar accesos y establecer alternativas corporativas seguras.
Creación de hábitos de ciberhigiene específicos para IA: desconfiar, verificar, minimizar, consultar y reportar.
Tema 12: Confidencialidad profesional y secreto empresarial
Diferenciación entre dato personal, información confidencial, secreto empresarial, propiedad intelectual y conocimiento interno estratégico.
Protección de propuestas comerciales, precios, márgenes, estrategias, clientes, contratos, diseños, código, documentación técnica y planes no publicados.
Análisis de riesgos al usar IA para redactar ofertas, responder licitaciones, preparar informes o resumir reuniones con información sensible.
Preparación de ejemplos seguros para obtener ayuda sin revelar nombres de clientes, importes, negociaciones o condiciones contractuales.
Revisión de obligaciones de confidencialidad en contratos laborales, acuerdos con clientes, NDAs y políticas internas.
Identificación de situaciones donde la IA puede generar fugas indirectas al combinar datos aparentemente aislados.
Cuidado con herramientas de grabación, transcripción y resumen automático en reuniones internas o con terceros.
Creación de criterios para usar IA en documentos confidenciales: autorización, anonimización, herramienta corporativa, registro y revisión.
Responsabilidad individual del empleado cuando comparte información con sistemas no aprobados o cuentas personales.
Desarrollo de un protocolo de consulta rápida ante dudas sobre confidencialidad antes de usar IA.
Tema 13: Uso de IA en RRHH, selección y gestión de personas
Revisión de riesgos específicos al usar IA con CV, entrevistas, evaluaciones, desempeño, absentismo, bajas, expedientes o comunicaciones laborales.
Identificación de posibles sesgos en cribado, ranking, análisis de perfiles, redacción de informes o recomendaciones sobre personas.
Prohibición de delegar decisiones laborales relevantes en una IA sin base legal, supervisión humana y controles adecuados.
Uso prudente de IA para preparar borradores de comunicaciones internas, guías de entrevista o materiales formativos sin datos reales sensibles.
Protección de datos de candidatos y empleados, especialmente cuando se usan herramientas externas no autorizadas.
Aplicación de transparencia cuando proceda informar del uso de sistemas automatizados en procesos laborales.
Revisión de outputs para evitar lenguaje discriminatorio, inferencias indebidas o conclusiones no justificadas.
Separación entre apoyo documental y decisión profesional en selección, promoción, evaluación, sanciones o reestructuraciones.
Creación de pautas internas para RRHH sobre qué usos son aceptables, cuáles requieren DPO y cuáles deben prohibirse.
Preparación de evidencias formativas para equipos de RRHH por su especial exposición a datos personales y decisiones sensibles.
Tema 14: Uso de IA en marketing, comunicación y ventas
Uso seguro de IA para idear campañas, redactar emails, adaptar textos, preparar posts, argumentarios, propuestas y materiales comerciales.
Protección de bases de datos de clientes, segmentos, leads, precios, conversaciones, objeciones, estrategias y condiciones comerciales.
Revisión de mensajes generados para evitar promesas falsas, claims no verificables, información engañosa o tonos inadecuados.
Control de datos personales en campañas, personalización, scoring, segmentación y análisis de comportamiento.
Identificación de límites en el uso de imágenes generadas, deepfakes, voces sintéticas, testimonios ficticios o representación de personas.
Aplicación de revisión humana antes de publicar contenidos generados, especialmente si afectan a reputación, cumplimiento o derechos de terceros.
Uso responsable de IA para analizar llamadas, emails o interacciones con clientes sin vulnerar confidencialidad ni consentimiento.
Coordinación con legal y DPO antes de automatizar comunicaciones masivas, perfiles comerciales o decisiones de segmentación sensible.
Preparación de prompts seguros para redactar mensajes comerciales sin pegar datos reales de clientes o negociaciones.
Creación de criterios de aprobación de contenidos IA para campañas internas, externas y materiales de venta.
Tema 15: Uso de IA en legal, compliance y documentación contractual
Uso de IA como apoyo para resumir, comparar, estructurar o revisar borradores, sin sustituir criterio jurídico profesional.
Protección de contratos, cláusulas, expedientes, reclamaciones, litigios, informes internos y comunicaciones con asesoría externa.
Detección de riesgos cuando una IA inventa normativa, jurisprudencia, plazos, obligaciones o interpretaciones legales.
Aplicación de verificación obligatoria con fuentes oficiales, documentación jurídica autorizada y profesionales responsables.
Uso de IA para preparar matrices de riesgos, checklists, resúmenes ejecutivos o comparativas de versiones con datos saneados.
Identificación de datos personales y secretos empresariales en contratos antes de subirlos a cualquier herramienta.
Revisión de outputs para evitar recomendaciones legales automáticas no validadas.
Preparación de pautas para documentar cuándo una herramienta de IA se usó solo como apoyo y quién aprobó el resultado final.
Coordinación entre legal, DPO, compras y seguridad al evaluar proveedores de IA o cláusulas de tratamiento de datos.
Diseño de un protocolo específico para áreas legales por su exposición a documentación confidencial de alto impacto.
Tema 16: Uso de IA en finanzas, administración y datos económicos
Identificación de riesgos al introducir facturas, nóminas, IBAN, datos fiscales, presupuestos, informes financieros o datos de proveedores en IA.
Uso seguro de IA para explicar desviaciones, estructurar informes, preparar comunicaciones, clasificar conceptos o revisar textos financieros.
Prohibición de confiar en cálculos generados por IA sin validación en sistemas oficiales, hojas controladas o revisión de personas responsables.
Protección de información económica sensible, márgenes, condiciones de pago, deuda, inversiones, previsiones y datos contables internos.
Revisión de riesgos de fraude asistido por IA: cambios de cuenta bancaria, órdenes urgentes, suplantación de dirección o facturas manipuladas.
Aplicación de doble verificación humana ante instrucciones generadas o recibidas que impliquen pagos, transferencias o cambios de datos bancarios.
Uso de datos agregados o anonimizados para análisis preliminares sin exponer clientes, empleados o proveedores.
Preparación de prompts seguros para interpretar informes financieros sin pegar información identificativa o confidencial.
Coordinación con auditoría, compliance y seguridad ante automatizaciones de conciliación, reporting o aprobación de gastos.
Creación de pautas para que finanzas use IA como apoyo analítico, no como fuente única de decisión económica.
Tema 17: Uso de IA en soporte, atención al cliente y operaciones
Uso de IA para resumir tickets, proponer respuestas, clasificar incidencias, detectar urgencias o preparar guías de resolución.
Protección de datos de clientes en conversaciones, grabaciones, tickets, adjuntos, reclamaciones, historiales y evidencias.
Revisión de respuestas generadas antes de enviarlas a clientes, evitando revelar información de terceros o prometer acciones no autorizadas.
Gestión de automatizaciones de soporte con supervisión humana en casos sensibles, reclamaciones, conflictos, incidencias graves o datos personales.
Identificación de riesgos al conectar IA con CRM, helpdesk, chat, correo, WhatsApp, telefonía o sistemas de ticketing.
Aplicación de reglas para que la IA no cierre casos, modifique datos o responda reclamaciones sin criterios definidos.
Uso de plantillas seguras para convertir respuestas de IA en comunicaciones claras, prudentes y alineadas con la empresa.
Control de calidad de resúmenes de conversaciones para evitar omitir detalles relevantes o interpretar mal la intención del cliente.
Registro de decisiones automatizadas o asistidas que afecten a SLA, prioridad, escalado o resolución de incidencias.
Preparación de un protocolo de escalado al DPO o seguridad ante reclamaciones relacionadas con datos personales.
Tema 18: Agentes IA: riesgos, permisos y supervisión humana
Diferenciación entre chatbot, asistente, copiloto, agente IA y automatización con capacidad de ejecutar acciones.
Identificación de riesgos cuando un agente puede leer documentos, enviar correos, modificar registros, consultar CRM o lanzar procesos.
Aplicación del principio de mínimo privilegio a agentes, conectores, herramientas y cuentas técnicas.
Definición de acciones que siempre requieren confirmación humana: pagos, envíos externos, cambios de permisos, bajas, sanciones o decisiones críticas.
Registro de trazas de agente para saber qué instrucciones recibió, qué datos consultó, qué herramientas usó y qué resultado produjo.
Prevención de prompt injection en agentes conectados a documentos, emails, páginas web, tickets o fuentes externas.
Diseño de límites de tiempo, coste, número de pasos, fuentes permitidas y acciones máximas por ejecución.
Supervisión de agentes con revisiones periódicas de errores, acciones inesperadas, sesgos, datos tratados y resultados obtenidos.
Creación de inventario de agentes autorizados, propietarios, finalidad, permisos, usuarios y nivel de riesgo.
Procedimiento de desconexión o parada de emergencia si un agente actúa fuera de lo previsto o genera riesgo.
Tema 19: RAG, documentos internos y bases de datos vectoriales
Explicación sencilla de RAG como técnica para que una IA responda usando documentación corporativa recuperada como contexto.
Identificación de riesgos al indexar documentos sin revisar permisos, versiones, vigencia, confidencialidad o datos personales.
Comprensión de qué es una base de datos vectorial y por qué puede localizar información por similitud semántica.
Aplicación de minimización al preparar documentos: eliminar datos innecesarios, duplicados, versiones antiguas y anexos sensibles.
Control de permisos para que una persona no reciba respuestas basadas en documentos a los que no debería acceder.
Revisión de respuestas con fuentes citadas, evitando aceptar afirmaciones no respaldadas por documentos recuperados.
Gestión de documentos obsoletos que podrían provocar respuestas incorrectas o contrarias a políticas vigentes.
Identificación de riesgos de fuga interna cuando un asistente documental mezcla información de departamentos, clientes o proyectos distintos.
Preparación de pautas para pedir búsquedas internas con IA sin revelar más contexto del necesario.
Definición de responsabilidades sobre calidad documental, actualización, propietarios y retirada de información indexada.
Tema 20: Decisiones automatizadas, perfiles y supervisión humana
Diferenciación entre asistencia a la decisión, recomendación automatizada, scoring, perfilado y decisión automatizada con efectos relevantes.
Revisión de riesgos cuando la IA evalúa personas, clientes, candidatos, empleados, estudiantes, pacientes o usuarios vulnerables.
Identificación de procesos donde puede existir perfilado: marketing, scoring comercial, selección, rendimiento, fraude, soporte o priorización.
Aplicación de revisión humana significativa cuando una recomendación puede afectar derechos, oportunidades, acceso a servicios o trato recibido.
Evitar automatismos opacos que no permitan explicar por qué se ha tomado una decisión o qué datos se han utilizado.
Preparación de criterios de transparencia hacia personas afectadas cuando proceda informar del uso de sistemas automatizados.
Revisión de sesgos en datos históricos, variables de entrada, etiquetas, criterios de éxito y outputs generados.
Documentación de decisiones asistidas por IA: fuente, versión, revisión humana, responsable y resultado final.
Prohibición de usar IA para inferir información sensible sin base legal clara y controles reforzados.
Diseño de un circuito de reclamación o revisión cuando una persona cuestione una decisión influida por IA.
Tema 21: Propiedad intelectual, contenidos generados y derechos de terceros
Diferenciación entre usar IA para inspiración, borrador, edición, generación final o publicación externa.
Revisión de riesgos al pedir a la IA que imite estilos, marcas, autores, competidores, personas reales o materiales protegidos.
Protección de documentos propios antes de subirlos a herramientas que puedan procesar, almacenar o reutilizar información.
Identificación de riesgos en imágenes, música, vídeo, voz sintética, logos, diseños, cursos, manuales, código y materiales comerciales.
Pautas para revisar si un contenido generado puede publicarse, comercializarse, enviarse a cliente o incorporarse a una propuesta.
Uso responsable de citas, fuentes, referencias y atribución cuando se trabaja con información externa.
Control de outputs que contienen afirmaciones, datos, tablas o textos que deben verificarse antes de publicarse.
Coordinación con legal o propiedad intelectual antes de usar IA en campañas, materiales formativos, productos o entregables a cliente.
Documentación del uso de IA en procesos creativos cuando sea necesario para trazabilidad o cumplimiento contractual.
Creación de reglas internas sobre qué contenidos generados por IA requieren aprobación previa.
Tema 22: Deepfakes, identidad, voz e imagen generada por IA
Comprensión de qué son deepfakes, clonación de voz, imágenes sintéticas, avatares, vídeos generados y manipulación de identidad.
Identificación de riesgos reputacionales, legales, laborales y de fraude asociados a suplantación mediante IA.
Prohibición de crear imágenes, audios o vídeos de personas reales sin autorización y finalidad legítima.
Revisión de escenarios de fraude empresarial: llamada falsa de dirección, audio manipulado, vídeo aparente de proveedor o email reforzado con IA.
Aplicación de procedimientos de verificación ante solicitudes urgentes, cambios bancarios, instrucciones confidenciales o decisiones económicas.
Uso responsable de avatares, voces sintéticas o imágenes generadas en formación, marketing, comunicación interna y atención al cliente.
Transparencia cuando se usa contenido sintético en comunicaciones donde el receptor puede confundirlo con una persona real.
Coordinación con legal, comunicación y RRHH antes de usar imagen o voz de empleados, clientes, formadores o directivos.
Preparación de ejemplos de contenido sintético aceptable y contenido de riesgo para facilitar criterio a la plantilla.
Creación de un protocolo de reporte ante sospecha de deepfake, suplantación o manipulación audiovisual.
Tema 23: Proveedores de IA, licencias y uso de herramientas autorizadas
Diferenciación entre herramienta autorizada, herramienta tolerada, herramienta en evaluación y herramienta prohibida dentro de la empresa.
Revisión de criterios mínimos antes de aprobar un proveedor: privacidad, seguridad, términos, residencia, soporte, auditoría y uso de datos.
Identificación de riesgos de herramientas gratuitas, extensiones de navegador, apps móviles, plugins no revisados y servicios sin contrato corporativo.
Comprensión de por qué una licencia empresarial puede ofrecer controles que no existen en una cuenta personal.
Evaluación de subprocesadores, transferencias internacionales, retención, entrenamiento con datos y eliminación de información.
Reglas para solicitar una nueva herramienta IA: finalidad, datos tratados, usuarios, riesgos, alternativa existente y aprobación interna.
Control de uso de APIs, claves, conectores y automatizaciones que pueden exponer datos sin que el usuario lo perciba.
Preparación de un catálogo de herramientas aprobadas con usos permitidos y límites claros por departamento.
Revisión periódica de herramientas porque condiciones, modelos, precios y políticas pueden cambiar con rapidez.
Coordinación entre compras, IT, seguridad, DPO y negocio antes de implantar nuevas soluciones de IA.
Tema 24: Políticas internas de uso de IA y normas de conducta
Creación o revisión de una política corporativa de uso de IA clara, práctica y comprensible para toda la plantilla.
Definición de usos permitidos: borradores, resúmenes, ideación, traducción, clasificación, apoyo interno y mejora de productividad.
Definición de usos restringidos: datos personales, información confidencial, decisiones sobre personas, comunicaciones externas o procesos críticos.
Definición de usos prohibidos: subir datos sensibles no autorizados, compartir credenciales, generar deepfakes o automatizar decisiones críticas sin control.
Incorporación de obligaciones del empleado: verificar, minimizar, revisar, reportar incidentes y respetar confidencialidad.
Adaptación de la política por perfiles, porque RRHH, legal, finanzas, soporte, IT o marketing no tienen los mismos riesgos.
Preparación de ejemplos concretos para que la política no sea un documento abstracto difícil de aplicar.
Comunicación interna de la política con registro de recepción, aceptación, formación y actualización periódica.
Integración de la política IA con normas de seguridad, protección de datos, código ético, teletrabajo y uso de sistemas.
Definición de consecuencias y canales de consulta ante incumplimientos, dudas o incidentes.
Tema 25: Gestión de brechas, incidentes y errores cometidos con IA
Identificación de qué puede considerarse incidente: dato pegado en herramienta no autorizada, archivo subido, respuesta enviada o acceso indebido.
Diferenciación entre error menor, posible brecha de datos, incidente de seguridad, incumplimiento interno y riesgo reputacional.
Actuación inmediata ante un error: no ocultarlo, recopilar información, avisar al canal interno y evitar seguir difundiendo los datos.
Información mínima que debe comunicarse: herramienta usada, datos afectados, fecha, usuario, contenido aproximado y posible destinatario.
Coordinación con DPO, seguridad, IT, legal y responsable de área para valorar impacto y medidas correctoras.
Registro de incidentes para cumplir trazabilidad, aprendizaje, mejora de medidas y posible notificación si procede.
Revisión de por qué ocurrió el incidente: falta de formación, herramienta inadecuada, presión operativa, política confusa o ausencia de alternativa segura.
Definición de medidas posteriores: bloqueo, borrado, revocación, comunicación, actualización de política o refuerzo formativo.
Creación de una cultura de reporte sin miedo cuando el aviso temprano reduce el daño.
Preparación de simulaciones de incidentes para que los empleados practiquen respuesta antes de que ocurra un caso real.
Tema 26: Evidencias de formación, acreditación y defensa de cumplimiento
Definición de qué evidencias debe conservar la empresa: temario, fechas, asistentes, pruebas, materiales, certificados y comunicaciones internas.
Creación de evaluaciones breves para acreditar comprensión de conceptos clave, datos prohibidos, uso seguro y escalado de dudas.
Registro de la formación por colectivos, puestos, departamentos y nivel de riesgo asociado a los tratamientos que realizan.
Preparación de actas o informes para DPO, compliance o dirección que demuestren acciones de concienciación y formación.
Integración de la formación en onboarding de nuevas incorporaciones, cambios de puesto y revisión anual de políticas.
Diferenciación entre asistencia formal y evidencia de aprendizaje mediante casos prácticos, test y aceptación de normas internas.
Conservación de certificados y resultados de evaluación en sistemas internos de formación o expediente formativo.
Revisión periódica del contenido para actualizarlo ante cambios normativos, nuevas herramientas, incidentes o criterios internos.
Uso de la formación como medida organizativa dentro del marco de responsabilidad activa y seguridad del tratamiento.
Preparación de un paquete documental que pueda presentarse ante auditorías, revisiones internas o solicitudes de cumplimiento.
Tema 27: Casos prácticos por perfil: decidir qué hacer ante situaciones reales
Análisis de un caso donde un empleado quiere resumir una hoja con datos de clientes usando una herramienta externa.
Resolución de una situación en RRHH donde se pretende usar IA para comparar candidatos y redactar valoraciones.
Revisión de un caso comercial donde se quiere personalizar una campaña con datos de CRM y segmentación avanzada.
Evaluación de un supuesto legal donde se sube un contrato confidencial para pedir un resumen de riesgos.
Simulación de un incidente en finanzas con una instrucción urgente generada por posible suplantación de dirección.
Análisis de un ticket de soporte que contiene datos personales y se quiere usar para entrenar respuestas automáticas.
Revisión de una reunión grabada con clientes donde se activa una herramienta de transcripción y resumen.
Evaluación de un agente IA conectado a correo y calendario con capacidad para enviar mensajes en nombre del usuario.
Discusión sobre una imagen generada con IA que representa a empleados o clientes sin consentimiento claro.
Elaboración de respuestas correctas, incorrectas y recomendadas para cada caso, con criterio de escalado interno.
Tema 28: Checklist diario de uso seguro de IA para empleados
Verificación previa de si la herramienta está aprobada por la empresa para el tipo de información que se quiere tratar.
Revisión de si el contenido contiene datos personales, información confidencial, secretos empresariales o datos especialmente sensibles.
Aplicación de minimización antes de pegar texto, subir documentos, adjuntar imágenes o compartir transcripciones.
Confirmación de que el objetivo de uso es legítimo, proporcionado y relacionado con la tarea profesional.
Uso de prompts seguros, sin identificadores reales ni información que permita reconocer personas, clientes o proyectos sensibles.
Revisión crítica de la respuesta antes de copiarla, enviarla, publicarla, archivarla o usarla como base de decisión.
Verificación de fuentes cuando la respuesta contiene normativa, cifras, datos técnicos, argumentos legales o recomendaciones profesionales.
Consulta al DPO, seguridad, legal o responsable interno ante cualquier duda razonable.
Registro o documentación del uso cuando el proceso, cliente, política interna o nivel de riesgo lo exija.
Reporte inmediato de errores, fugas o usos accidentales para limitar impacto y activar medidas correctoras.
Tema 29: Implantación de cultura corporativa de IA segura y ética
Diseño de una cultura donde la IA se usa con criterio profesional, no como atajo para evitar responsabilidades o controles internos.
Comunicación clara desde dirección sobre oportunidades, límites, herramientas autorizadas y consecuencias de usos indebidos.
Creación de referentes internos por área para resolver dudas y detectar necesidades de formación adicional.
Incorporación de mensajes periódicos de concienciación sobre privacidad, ciberseguridad, datos y ética de IA.
Actualización de contenidos tras incidentes, nuevas herramientas, cambios legales o decisiones internas del comité de IA.
Integración del uso seguro de IA en onboarding, evaluaciones, procesos de calidad y formación recurrente.
Medición de madurez mediante encuestas, test, consultas recibidas, incidentes reportados y calidad de uso.
Reconocimiento de buenas prácticas para reforzar comportamientos seguros, no solo sancionar errores.
Coordinación entre DPO, IT, RRHH, formación y responsables de negocio para mantener coherencia de mensajes.
Construcción de una cultura donde preguntar antes de usar IA con datos sensibles se perciba como diligencia profesional.
Tema 30: Proyecto final integrador: protocolo corporativo de uso seguro y ético de IA
Elaboración de una política interna resumida de uso seguro de IA, adaptada a una empresa ficticia o a un contexto corporativo autorizado.
Clasificación de diez ejemplos de información según si pueden usarse, deben anonimizarse, requieren autorización o están prohibidos.
Redacción de prompts seguros para casos de administración, RRHH, marketing, soporte, finanzas y legal.
Diseño de un flujo de escalado ante dudas: empleado, mando, DPO, seguridad, legal y responsable de herramienta.
Creación de una checklist de revisión antes de introducir datos en sistemas de IA.
Definición de un procedimiento de reporte de incidentes por uso indebido, fuga o exposición accidental de información.
Preparación de un registro de evidencias formativas con asistentes, objetivos, contenidos, evaluación y certificado.
Diseño de una matriz de riesgos por herramienta, tipo de dato, departamento, finalidad y nivel de supervisión humana.
Elaboración de una comunicación interna breve para explicar a la plantilla las normas esenciales de uso de IA.
Presentación final del protocolo justificando cómo ayuda a reducir riesgos legales, organizativos, reputacionales y de seguridad.
Curso de Uso Seguro y Ético de la IA - Cumplimiento RGPD, LOPDGDD y Reglamento Europeo de IA
Aprende con el curso de Uso Seguro y Ético de la IA - Cumplimiento RGPD, LOPDGDD y Reglamento Europeo de IA para empresas hasta 100% bonificado, a medida para tu organización.
Totalmente práctico y aplicable
Formación en Uso Seguro y Ético de la IA - Cumplimiento RGPD, LOPDGDD y Reglamento Europeo de IA a medida
Forma a tu equipo sin coste para tu empresa. Este curso de Uso Seguro y Ético de la IA - Cumplimiento RGPD, LOPDGDD y Reglamento Europeo de IA es hasta 100% bonificable a través de FUNDAE.
Potencia las competencias clave de tus profesionales.
Accede a una formación práctica, actualizada y orientada a resultados.
Prepara a tu equipo para los retos del entorno laboral actual.
Nos ocupamos de la gestión con FUNDAE si tu empresa lo necesita.
A medida
Formación en Uso Seguro y Ético de la IA - Cumplimiento RGPD, LOPDGDD y Reglamento Europeo de IA a medida
Descubre el mejor curso de Uso Seguro y Ético de la IA - Cumplimiento RGPD, LOPDGDD y Reglamento Europeo de IA para empresas con nuestra Aula Virtual Personalizada:
Sesiones en vivo por videoconferencia.
Temario totalmente personalizado.
Fechas y horarios adaptados a tu empresa.
Acceso a grabaciones.
Aprende practicando
Totalmente Práctico y Aplicable
Formación diseñada para que apliques cada concepto en situaciones reales de tu trabajo, con enfoque práctico y útil desde el primer momento.
Aprendizaje 100% práctico, enfocado en lo que realmente necesitas.
Casos reales y ejercicios adaptados a tu entorno profesional.
Aplica cada conocimiento directamente en tus tareas diarias.
Mejora tu rendimiento y el de tu equipo desde el primer día.
¿Por qué un curso en Uso Seguro y Ético de la IA - Cumplimiento RGPD, LOPDGDD y Reglamento Europeo de IA?
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.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Relación entre el uso cotidiano de IA y las obligaciones de protección de datos, seguridad, responsabilidad activa, confidencialidad y diligencia profesional.
Explicación práctica de por qué una simple consulta a un chatbot puede convertirse en un tratamiento de datos personales o en una fuga de información.
Conexión entre RGPD, LOPDGDD, Reglamento Europeo de IA, políticas internas, deber de confidencialidad y medidas organizativas de seguridad.
Interpretación de la formación del personal como una medida preventiva, acreditable y alineada con la gestión del riesgo en tratamientos de datos.
Revisión del papel del DPO, compliance, seguridad, dirección y mandos intermedios en la concienciación del personal.
Diferenciación entre cumplir formalmente y generar hábitos reales de uso seguro en empleados que trabajan con herramientas digitales todos los días.
Análisis de incidentes típicos: copiar datos personales en una IA pública, subir contratos confidenciales, pegar listados de clientes o usar outputs sin revisar.
Identificación de áreas especialmente expuestas: RRHH, legal, ventas, soporte, marketing, administración, finanzas, IT, formación y dirección.
Introducción al concepto de evidencia formativa: asistencia, temario, evaluación, certificados, políticas comunicadas y trazabilidad de acciones.
Creación de una visión común para que todos los empleados entiendan que la IA puede ayudar, pero no elimina obligaciones legales ni responsabilidad individual.
Relación entre el uso cotidiano de IA y las obligaciones de protección de datos, seguridad, responsabilidad activa, confidencialidad y diligencia profesional.
Explicación práctica de por qué una simple consulta a un chatbot puede convertirse en un tratamiento de datos personales o en una fuga de información.
Conexión entre RGPD, LOPDGDD, Reglamento Europeo de IA, políticas internas, deber de confidencialidad y medidas organizativas de seguridad.
Interpretación de la formación del personal como una medida preventiva, acreditable y alineada con la gestión del riesgo en tratamientos de datos.
Revisión del papel del DPO, compliance, seguridad, dirección y mandos intermedios en la concienciación del personal.
Diferenciación entre cumplir formalmente y generar hábitos reales de uso seguro en empleados que trabajan con herramientas digitales todos los días.
Análisis de incidentes típicos: copiar datos personales en una IA pública, subir contratos confidenciales, pegar listados de clientes o usar outputs sin revisar.
Identificación de áreas especialmente expuestas: RRHH, legal, ventas, soporte, marketing, administración, finanzas, IT, formación y dirección.
Introducción al concepto de evidencia formativa: asistencia, temario, evaluación, certificados, políticas comunicadas y trazabilidad de acciones.
Creación de una visión común para que todos los empleados entiendan que la IA puede ayudar, pero no elimina obligaciones legales ni responsabilidad individual.
Tema 1: Contexto normativo: por qué la formación en IA, privacidad y seguridad ya es una necesidad empresarial
Relación entre el uso cotidiano de IA y las obligaciones de protección de datos, seguridad, responsabilidad activa, confidencialidad y diligencia profesional.
Explicación práctica de por qué una simple consulta a un chatbot puede convertirse en un tratamiento de datos personales o en una fuga de información.
Conexión entre RGPD, LOPDGDD, Reglamento Europeo de IA, políticas internas, deber de confidencialidad y medidas organizativas de seguridad.
Interpretación de la formación del personal como una medida preventiva, acreditable y alineada con la gestión del riesgo en tratamientos de datos.
Revisión del papel del DPO, compliance, seguridad, dirección y mandos intermedios en la concienciación del personal.
Diferenciación entre cumplir formalmente y generar hábitos reales de uso seguro en empleados que trabajan con herramientas digitales todos los días.
Análisis de incidentes típicos: copiar datos personales en una IA pública, subir contratos confidenciales, pegar listados de clientes o usar outputs sin revisar.
Identificación de áreas especialmente expuestas: RRHH, legal, ventas, soporte, marketing, administración, finanzas, IT, formación y dirección.
Introducción al concepto de evidencia formativa: asistencia, temario, evaluación, certificados, políticas comunicadas y trazabilidad de acciones.
Creación de una visión común para que todos los empleados entiendan que la IA puede ayudar, pero no elimina obligaciones legales ni responsabilidad individual.
Tema 2: Conceptos esenciales de IA generativa para personal no técnico
Diferenciación entre IA tradicional, IA generativa, LLMs, asistentes conversacionales, copilotos, agentes IA, automatizaciones y modelos multimodales.
Comprensión sencilla de cómo un modelo genera respuestas a partir de patrones, contexto e instrucciones, sin asumir que “sabe” o “comprende” como una persona.
Revisión de herramientas habituales: ChatGPT, Microsoft 365 Copilot, Gemini, Claude, Perplexity, asistentes integrados en CRM, herramientas de diseño o automatización.
Identificación de capacidades útiles: resumir, redactar, clasificar, traducir, explicar, extraer información, comparar documentos o ayudar a preparar comunicaciones.
Reconocimiento de limitaciones importantes: alucinaciones, errores seguros, sesgos, falta de contexto, datos desactualizados o invención de fuentes.
Diferenciación entre usar una herramienta autorizada por la empresa y usar una cuenta personal sin garantías corporativas.
Explicación de qué son prompts, contexto, archivos adjuntos, historial de conversación, conectores y memoria del sistema.
Análisis de por qué un resultado bien escrito no significa que sea correcto, legal, seguro o adecuado para enviarlo a un cliente.
Revisión de ejemplos de uso prudente y uso imprudente en tareas habituales de oficina.
Creación de una regla básica de actuación: la IA propone, la persona verifica, contextualiza, corrige y asume la responsabilidad final.
Tema 3: RGPD aplicado al uso diario de herramientas digitales e IA
Repaso de los principios del RGPD aplicados a IA: licitud, lealtad, transparencia, minimización, exactitud, limitación, integridad y responsabilidad proactiva.
Traducción de la minimización de datos a decisiones cotidianas: no copiar más información de la necesaria, no subir documentos completos sin motivo y ocultar datos identificativos.
Explicación de cuándo hay datos personales en un prompt, archivo, email, listado, transcripción, factura, CV, ticket, grabación o conversación.
Identificación de categorías especiales de datos que requieren mayor cautela: salud, biometría, afiliación sindical, religión, orientación sexual o información especialmente sensible.
Aplicación de la exactitud: no usar respuestas de IA para actualizar expedientes, informes o decisiones sin verificar fuentes y datos originales.
Revisión del principio de transparencia cuando se usa IA para elaborar comunicaciones, tomar decisiones o interactuar con usuarios.
Conexión entre responsabilidad activa y obligación de demostrar que la empresa adopta medidas preventivas, formativas y organizativas.
Reconocimiento de tratamientos de alto riesgo donde puede ser necesaria evaluación de impacto, consulta al DPO o revisión legal previa.
Identificación de usos que deben prohibirse o escalarse antes de ejecutarse con herramientas de IA.
Preparación de pautas prácticas para que cualquier empleado sepa cuándo puede usar IA y cuándo debe pedir validación.
Tema 4: LOPDGDD y responsabilidad de la empresa en el contexto español
Revisión del papel de la LOPDGDD como norma española que complementa el RGPD y concreta determinados aspectos de protección de datos.
Comprensión de la importancia de adoptar medidas técnicas y organizativas adecuadas, especialmente cuando la empresa introduce herramientas digitales o IA.
Relación entre falta de diligencia, ausencia de formación, uso descontrolado de herramientas y riesgo de infracciones o reclamaciones.
Identificación de evidencias que pueden ayudar a demostrar esfuerzo preventivo: políticas, formación, comunicaciones internas, registros y protocolos.
Revisión de derechos digitales relevantes en el entorno laboral y su conexión con herramientas de monitorización, productividad e IA.
Análisis de situaciones de riesgo en empresas españolas: uso de datos de empleados, videovigilancia, selección, control laboral y comunicaciones internas.
Diferenciación entre uso individual de herramientas y uso corporativo autorizado, con implicaciones distintas para la empresa.
Preparación de criterios para que mandos intermedios no pidan a sus equipos prácticas que vulneren confidencialidad o protección de datos.
Coordinación entre DPO, RRHH, IT, seguridad y dirección para que las pautas de IA no queden dispersas en documentos inconexos.
Creación de un checklist de cumplimiento interno adaptado a la realidad española y al uso cotidiano de herramientas de IA.
Tema 5: Reglamento Europeo de IA: alfabetización, riesgos y obligaciones para empresas
Explicación del enfoque basado en riesgo del Reglamento Europeo de IA y su impacto en empresas que usan, integran o desarrollan sistemas de IA.
Comprensión de la obligación de alfabetización en IA para personas que usan sistemas de IA en nombre de una organización.
Diferenciación entre proveedor, implementador o usuario empresarial de IA, porque las responsabilidades cambian según el rol de la entidad.
Revisión de prácticas prohibidas, sistemas de alto riesgo, modelos de propósito general, transparencia y supervisión humana.
Identificación de casos en los que una empresa puede estar usando IA de alto riesgo, especialmente en empleo, educación, selección, evaluación o acceso a servicios.
Aplicación del concepto de “suficiente nivel de alfabetización” al puesto de trabajo real, no como una formación idéntica para toda la plantilla.
Análisis de por qué una política escrita no basta si los empleados no saben reconocer riesgos, límites y usos indebidos.
Preparación de contenidos formativos mínimos por perfil: usuario general, responsable de equipo, perfil técnico, comprador de herramientas y área sensible.
Documentación de acciones de alfabetización en IA mediante asistencia, temario, evaluación, comunicaciones y materiales entregados.
Conexión entre AI Act, RGPD, ética, ciberseguridad y gobierno corporativo en un único marco práctico de actuación.
Tema 6: Información que nunca debe introducirse en herramientas de IA no autorizadas
Identificación de datos personales directos: nombres, DNI, NIE, teléfonos, emails, direcciones, matrículas, firmas, imágenes o identificadores internos.
Reconocimiento de datos personales indirectos que pueden identificar a alguien al combinarse con contexto, cargo, empresa, ubicación o historial.
Prohibición práctica de introducir datos de salud, bajas médicas, discapacidad, afiliación sindical, sanciones, evaluaciones o conflictos laborales.
Protección de información de clientes: contratos, propuestas, precios, reclamaciones, datos comerciales, tickets, incidencias y comunicaciones privadas.
Cuidado con información de proveedores: condiciones económicas, acuerdos, accesos, documentación técnica, incidencias o negociaciones en curso.
Identificación de secretos empresariales: estrategia, márgenes, roadmap, código, credenciales, diseños, campañas no publicadas o información financiera.
Riesgo de subir documentos completos cuando solo se necesita resumir una parte sin datos identificativos.
Pautas para anonimizar, seudonimizar o sustituir datos antes de pedir ayuda a una herramienta autorizada.
Ejemplos de prompts inseguros y su versión corregida para mantener utilidad sin exponer información sensible.
Creación de una regla sencilla: si no se enviaría por email a un proveedor externo desconocido, tampoco debe pegarse en una IA no aprobada.
Tema 7: Clasificación de la información antes de usar IA
Creación de una taxonomía comprensible: información pública, interna, confidencial, restringida, personal, sensible y crítica.
Aplicación de la clasificación a documentos reales de empresa: facturas, contratos, informes, CV, nóminas, expedientes, tickets y actas.
Diferenciación entre datos de bajo riesgo y datos que requieren autorización, anonimización o revisión del DPO antes de usarse con IA.
Uso de etiquetas visuales o metadatos para que los empleados sepan si un documento puede tratarse con herramientas autorizadas.
Identificación de información que parece inofensiva pero revela estrategia, clientes, pricing, incidencias o vulnerabilidades.
Preparación de criterios para decidir si una tarea puede hacerse con una IA pública, IA corporativa, entorno privado o no debe hacerse con IA.
Revisión de errores habituales al copiar tablas enteras, exportaciones de CRM, listados de asistentes o historiales de soporte.
Aplicación de minimización: convertir datos reales en ejemplos ficticios, rangos, categorías o descripciones no identificativas.
Integración de la clasificación en procesos de trabajo: antes de resumir, redactar, traducir, analizar o compartir con una IA.
Creación de una tabla de decisión para que cualquier empleado pueda actuar sin depender siempre de consulta legal.
Tema 8: Uso seguro de ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude y asistentes similares
Diferenciación entre versiones personales, gratuitas, profesionales y corporativas desde el punto de vista de privacidad, control, historial y administración.
Revisión de riesgos de iniciar sesión con cuentas personales para tratar documentos de empresa, incluso si la herramienta parece útil.
Aplicación de reglas de uso seguro: no introducir datos sensibles, revisar respuestas, no aceptar fuentes inventadas y no delegar decisiones.
Configuración básica de privacidad cuando la herramienta lo permite, incluyendo historial, memoria, conectores y opciones de entrenamiento.
Uso de prompts seguros que describen el problema sin revelar datos reales, usando ejemplos ficticios o información parcial.
Revisión de outputs antes de enviarlos a clientes, empleados, proveedores, administración pública o dirección.
Identificación de contenido generado que puede ser incorrecto, discriminatorio, desactualizado, demasiado contundente o legalmente arriesgado.
Uso prudente de herramientas de transcripción, resumen de reuniones y análisis de documentos cuando hay datos personales o confidenciales.
Separación entre borradores internos generados con IA y comunicaciones finales aprobadas por una persona responsable.
Elaboración de un decálogo de uso diario para empleados que trabajan con asistentes de IA.
Tema 9: Prompting responsable: pedir ayuda sin revelar datos sensibles
Diseño de prompts que expliquen el objetivo sin copiar información confidencial o datos identificativos del caso real.
Sustitución de nombres, importes, direcciones, empresas y datos concretos por variables, ejemplos ficticios o rangos genéricos.
Uso de contexto suficiente para obtener una respuesta útil sin aportar documentos completos innecesarios.
Redacción de instrucciones que pidan al modelo señalar incertidumbres, supuestos, límites y necesidad de revisión humana.
Preparación de prompts para resumir, redactar, clasificar o traducir manteniendo confidencialidad y minimización.
Identificación de prompts peligrosos que piden decisiones laborales, legales, médicas, financieras o disciplinarias sin supervisión.
Uso de formatos de salida controlados para evitar respuestas largas, ambiguas o difíciles de revisar.
Verificación de que el prompt no incluya metadatos, nombres de archivo, rutas internas, referencias a clientes o detalles de proyectos sensibles.
Creación de una biblioteca de prompts seguros por departamento, revisada por DPO, legal, seguridad o responsables internos.
Entrenamiento de la plantilla para reformular consultas inseguras en consultas aceptables antes de usar una herramienta de IA.
Tema 10: Alucinaciones, errores y revisión humana obligatoria
Comprensión de por qué una IA puede inventar datos, normas, fuentes, jurisprudencia, precios, funcionalidades o argumentos inexistentes.
Detección de señales de alerta: respuestas excesivamente seguras, citas sin enlace, datos concretos no verificados o conclusiones sin evidencia.
Definición de tareas donde la revisión humana es siempre obligatoria: legal, laboral, sancionador, salud, financiero, seguridad o decisiones sobre personas.
Creación de criterios para revisar textos generados antes de publicarlos, enviarlos o usarlos como base de decisión.
Diferenciación entre usar IA para redactar un borrador y usar IA para decidir el contenido final de una comunicación sensible.
Aplicación de verificación cruzada con fuentes oficiales, documentación interna, expertos o sistemas corporativos.
Registro de casos donde una respuesta incorrecta de IA pueda tener impacto en clientes, empleados, contratos o reputación.
Preparación de una pauta clara: si la consecuencia del error es relevante, la respuesta de IA no puede ser la única base.
Uso de listas de comprobación para detectar errores de tono, datos, normativa, sesgos, promesas comerciales o información confidencial.
Desarrollo de cultura crítica para que la plantilla no confunda fluidez lingüística con fiabilidad profesional.
Tema 11: Ciberseguridad aplicada al uso de IA
Identificación de amenazas específicas: prompt injection, fuga de datos, suplantación, deepfakes, phishing asistido por IA y automatización maliciosa.
Revisión de OWASP Top 10 for LLM Applications como referencia para riesgos de aplicaciones con modelos de lenguaje, incluyendo prompt injection e insecure output handling.
Detección de correos, mensajes o documentos generados con IA que intentan manipular al empleado para revelar información o ejecutar acciones.
Aplicación de pautas de verificación ante instrucciones sospechosas: transferencias, cambios de cuenta bancaria, envío de documentos o urgencias falsas.
Protección de credenciales, tokens, contraseñas, claves API, enlaces internos y capturas de sistemas antes de pedir ayuda a una IA.
Reconocimiento de riesgos en extensiones de navegador, plugins, aplicaciones no autorizadas y herramientas de IA conectadas al correo o archivos.
Revisión de salidas generadas por IA antes de copiarlas en sistemas, scripts, hojas de cálculo, código, bases de datos o herramientas internas.
Gestión de incidentes cuando se ha pegado información sensible en una herramienta no autorizada o se sospecha fuga de datos.
Coordinación con IT y seguridad para bloquear herramientas no aprobadas, revisar accesos y establecer alternativas corporativas seguras.
Creación de hábitos de ciberhigiene específicos para IA: desconfiar, verificar, minimizar, consultar y reportar.
Tema 12: Confidencialidad profesional y secreto empresarial
Diferenciación entre dato personal, información confidencial, secreto empresarial, propiedad intelectual y conocimiento interno estratégico.
Protección de propuestas comerciales, precios, márgenes, estrategias, clientes, contratos, diseños, código, documentación técnica y planes no publicados.
Análisis de riesgos al usar IA para redactar ofertas, responder licitaciones, preparar informes o resumir reuniones con información sensible.
Preparación de ejemplos seguros para obtener ayuda sin revelar nombres de clientes, importes, negociaciones o condiciones contractuales.
Revisión de obligaciones de confidencialidad en contratos laborales, acuerdos con clientes, NDAs y políticas internas.
Identificación de situaciones donde la IA puede generar fugas indirectas al combinar datos aparentemente aislados.
Cuidado con herramientas de grabación, transcripción y resumen automático en reuniones internas o con terceros.
Creación de criterios para usar IA en documentos confidenciales: autorización, anonimización, herramienta corporativa, registro y revisión.
Responsabilidad individual del empleado cuando comparte información con sistemas no aprobados o cuentas personales.
Desarrollo de un protocolo de consulta rápida ante dudas sobre confidencialidad antes de usar IA.
Tema 13: Uso de IA en RRHH, selección y gestión de personas
Revisión de riesgos específicos al usar IA con CV, entrevistas, evaluaciones, desempeño, absentismo, bajas, expedientes o comunicaciones laborales.
Identificación de posibles sesgos en cribado, ranking, análisis de perfiles, redacción de informes o recomendaciones sobre personas.
Prohibición de delegar decisiones laborales relevantes en una IA sin base legal, supervisión humana y controles adecuados.
Uso prudente de IA para preparar borradores de comunicaciones internas, guías de entrevista o materiales formativos sin datos reales sensibles.
Protección de datos de candidatos y empleados, especialmente cuando se usan herramientas externas no autorizadas.
Aplicación de transparencia cuando proceda informar del uso de sistemas automatizados en procesos laborales.
Revisión de outputs para evitar lenguaje discriminatorio, inferencias indebidas o conclusiones no justificadas.
Separación entre apoyo documental y decisión profesional en selección, promoción, evaluación, sanciones o reestructuraciones.
Creación de pautas internas para RRHH sobre qué usos son aceptables, cuáles requieren DPO y cuáles deben prohibirse.
Preparación de evidencias formativas para equipos de RRHH por su especial exposición a datos personales y decisiones sensibles.
Tema 14: Uso de IA en marketing, comunicación y ventas
Uso seguro de IA para idear campañas, redactar emails, adaptar textos, preparar posts, argumentarios, propuestas y materiales comerciales.
Protección de bases de datos de clientes, segmentos, leads, precios, conversaciones, objeciones, estrategias y condiciones comerciales.
Revisión de mensajes generados para evitar promesas falsas, claims no verificables, información engañosa o tonos inadecuados.
Control de datos personales en campañas, personalización, scoring, segmentación y análisis de comportamiento.
Identificación de límites en el uso de imágenes generadas, deepfakes, voces sintéticas, testimonios ficticios o representación de personas.
Aplicación de revisión humana antes de publicar contenidos generados, especialmente si afectan a reputación, cumplimiento o derechos de terceros.
Uso responsable de IA para analizar llamadas, emails o interacciones con clientes sin vulnerar confidencialidad ni consentimiento.
Coordinación con legal y DPO antes de automatizar comunicaciones masivas, perfiles comerciales o decisiones de segmentación sensible.
Preparación de prompts seguros para redactar mensajes comerciales sin pegar datos reales de clientes o negociaciones.
Creación de criterios de aprobación de contenidos IA para campañas internas, externas y materiales de venta.
Tema 15: Uso de IA en legal, compliance y documentación contractual
Uso de IA como apoyo para resumir, comparar, estructurar o revisar borradores, sin sustituir criterio jurídico profesional.
Protección de contratos, cláusulas, expedientes, reclamaciones, litigios, informes internos y comunicaciones con asesoría externa.
Detección de riesgos cuando una IA inventa normativa, jurisprudencia, plazos, obligaciones o interpretaciones legales.
Aplicación de verificación obligatoria con fuentes oficiales, documentación jurídica autorizada y profesionales responsables.
Uso de IA para preparar matrices de riesgos, checklists, resúmenes ejecutivos o comparativas de versiones con datos saneados.
Identificación de datos personales y secretos empresariales en contratos antes de subirlos a cualquier herramienta.
Revisión de outputs para evitar recomendaciones legales automáticas no validadas.
Preparación de pautas para documentar cuándo una herramienta de IA se usó solo como apoyo y quién aprobó el resultado final.
Coordinación entre legal, DPO, compras y seguridad al evaluar proveedores de IA o cláusulas de tratamiento de datos.
Diseño de un protocolo específico para áreas legales por su exposición a documentación confidencial de alto impacto.
Tema 16: Uso de IA en finanzas, administración y datos económicos
Identificación de riesgos al introducir facturas, nóminas, IBAN, datos fiscales, presupuestos, informes financieros o datos de proveedores en IA.
Uso seguro de IA para explicar desviaciones, estructurar informes, preparar comunicaciones, clasificar conceptos o revisar textos financieros.
Prohibición de confiar en cálculos generados por IA sin validación en sistemas oficiales, hojas controladas o revisión de personas responsables.
Protección de información económica sensible, márgenes, condiciones de pago, deuda, inversiones, previsiones y datos contables internos.
Revisión de riesgos de fraude asistido por IA: cambios de cuenta bancaria, órdenes urgentes, suplantación de dirección o facturas manipuladas.
Aplicación de doble verificación humana ante instrucciones generadas o recibidas que impliquen pagos, transferencias o cambios de datos bancarios.
Uso de datos agregados o anonimizados para análisis preliminares sin exponer clientes, empleados o proveedores.
Preparación de prompts seguros para interpretar informes financieros sin pegar información identificativa o confidencial.
Coordinación con auditoría, compliance y seguridad ante automatizaciones de conciliación, reporting o aprobación de gastos.
Creación de pautas para que finanzas use IA como apoyo analítico, no como fuente única de decisión económica.
Tema 17: Uso de IA en soporte, atención al cliente y operaciones
Uso de IA para resumir tickets, proponer respuestas, clasificar incidencias, detectar urgencias o preparar guías de resolución.
Protección de datos de clientes en conversaciones, grabaciones, tickets, adjuntos, reclamaciones, historiales y evidencias.
Revisión de respuestas generadas antes de enviarlas a clientes, evitando revelar información de terceros o prometer acciones no autorizadas.
Gestión de automatizaciones de soporte con supervisión humana en casos sensibles, reclamaciones, conflictos, incidencias graves o datos personales.
Identificación de riesgos al conectar IA con CRM, helpdesk, chat, correo, WhatsApp, telefonía o sistemas de ticketing.
Aplicación de reglas para que la IA no cierre casos, modifique datos o responda reclamaciones sin criterios definidos.
Uso de plantillas seguras para convertir respuestas de IA en comunicaciones claras, prudentes y alineadas con la empresa.
Control de calidad de resúmenes de conversaciones para evitar omitir detalles relevantes o interpretar mal la intención del cliente.
Registro de decisiones automatizadas o asistidas que afecten a SLA, prioridad, escalado o resolución de incidencias.
Preparación de un protocolo de escalado al DPO o seguridad ante reclamaciones relacionadas con datos personales.
Tema 18: Agentes IA: riesgos, permisos y supervisión humana
Diferenciación entre chatbot, asistente, copiloto, agente IA y automatización con capacidad de ejecutar acciones.
Identificación de riesgos cuando un agente puede leer documentos, enviar correos, modificar registros, consultar CRM o lanzar procesos.
Aplicación del principio de mínimo privilegio a agentes, conectores, herramientas y cuentas técnicas.
Definición de acciones que siempre requieren confirmación humana: pagos, envíos externos, cambios de permisos, bajas, sanciones o decisiones críticas.
Registro de trazas de agente para saber qué instrucciones recibió, qué datos consultó, qué herramientas usó y qué resultado produjo.
Prevención de prompt injection en agentes conectados a documentos, emails, páginas web, tickets o fuentes externas.
Diseño de límites de tiempo, coste, número de pasos, fuentes permitidas y acciones máximas por ejecución.
Supervisión de agentes con revisiones periódicas de errores, acciones inesperadas, sesgos, datos tratados y resultados obtenidos.
Creación de inventario de agentes autorizados, propietarios, finalidad, permisos, usuarios y nivel de riesgo.
Procedimiento de desconexión o parada de emergencia si un agente actúa fuera de lo previsto o genera riesgo.
Tema 19: RAG, documentos internos y bases de datos vectoriales
Explicación sencilla de RAG como técnica para que una IA responda usando documentación corporativa recuperada como contexto.
Identificación de riesgos al indexar documentos sin revisar permisos, versiones, vigencia, confidencialidad o datos personales.
Comprensión de qué es una base de datos vectorial y por qué puede localizar información por similitud semántica.
Aplicación de minimización al preparar documentos: eliminar datos innecesarios, duplicados, versiones antiguas y anexos sensibles.
Control de permisos para que una persona no reciba respuestas basadas en documentos a los que no debería acceder.
Revisión de respuestas con fuentes citadas, evitando aceptar afirmaciones no respaldadas por documentos recuperados.
Gestión de documentos obsoletos que podrían provocar respuestas incorrectas o contrarias a políticas vigentes.
Identificación de riesgos de fuga interna cuando un asistente documental mezcla información de departamentos, clientes o proyectos distintos.
Preparación de pautas para pedir búsquedas internas con IA sin revelar más contexto del necesario.
Definición de responsabilidades sobre calidad documental, actualización, propietarios y retirada de información indexada.
Tema 20: Decisiones automatizadas, perfiles y supervisión humana
Diferenciación entre asistencia a la decisión, recomendación automatizada, scoring, perfilado y decisión automatizada con efectos relevantes.
Revisión de riesgos cuando la IA evalúa personas, clientes, candidatos, empleados, estudiantes, pacientes o usuarios vulnerables.
Identificación de procesos donde puede existir perfilado: marketing, scoring comercial, selección, rendimiento, fraude, soporte o priorización.
Aplicación de revisión humana significativa cuando una recomendación puede afectar derechos, oportunidades, acceso a servicios o trato recibido.
Evitar automatismos opacos que no permitan explicar por qué se ha tomado una decisión o qué datos se han utilizado.
Preparación de criterios de transparencia hacia personas afectadas cuando proceda informar del uso de sistemas automatizados.
Revisión de sesgos en datos históricos, variables de entrada, etiquetas, criterios de éxito y outputs generados.
Documentación de decisiones asistidas por IA: fuente, versión, revisión humana, responsable y resultado final.
Prohibición de usar IA para inferir información sensible sin base legal clara y controles reforzados.
Diseño de un circuito de reclamación o revisión cuando una persona cuestione una decisión influida por IA.
Tema 21: Propiedad intelectual, contenidos generados y derechos de terceros
Diferenciación entre usar IA para inspiración, borrador, edición, generación final o publicación externa.
Revisión de riesgos al pedir a la IA que imite estilos, marcas, autores, competidores, personas reales o materiales protegidos.
Protección de documentos propios antes de subirlos a herramientas que puedan procesar, almacenar o reutilizar información.
Identificación de riesgos en imágenes, música, vídeo, voz sintética, logos, diseños, cursos, manuales, código y materiales comerciales.
Pautas para revisar si un contenido generado puede publicarse, comercializarse, enviarse a cliente o incorporarse a una propuesta.
Uso responsable de citas, fuentes, referencias y atribución cuando se trabaja con información externa.
Control de outputs que contienen afirmaciones, datos, tablas o textos que deben verificarse antes de publicarse.
Coordinación con legal o propiedad intelectual antes de usar IA en campañas, materiales formativos, productos o entregables a cliente.
Documentación del uso de IA en procesos creativos cuando sea necesario para trazabilidad o cumplimiento contractual.
Creación de reglas internas sobre qué contenidos generados por IA requieren aprobación previa.
Tema 22: Deepfakes, identidad, voz e imagen generada por IA
Comprensión de qué son deepfakes, clonación de voz, imágenes sintéticas, avatares, vídeos generados y manipulación de identidad.
Identificación de riesgos reputacionales, legales, laborales y de fraude asociados a suplantación mediante IA.
Prohibición de crear imágenes, audios o vídeos de personas reales sin autorización y finalidad legítima.
Revisión de escenarios de fraude empresarial: llamada falsa de dirección, audio manipulado, vídeo aparente de proveedor o email reforzado con IA.
Aplicación de procedimientos de verificación ante solicitudes urgentes, cambios bancarios, instrucciones confidenciales o decisiones económicas.
Uso responsable de avatares, voces sintéticas o imágenes generadas en formación, marketing, comunicación interna y atención al cliente.
Transparencia cuando se usa contenido sintético en comunicaciones donde el receptor puede confundirlo con una persona real.
Coordinación con legal, comunicación y RRHH antes de usar imagen o voz de empleados, clientes, formadores o directivos.
Preparación de ejemplos de contenido sintético aceptable y contenido de riesgo para facilitar criterio a la plantilla.
Creación de un protocolo de reporte ante sospecha de deepfake, suplantación o manipulación audiovisual.
Tema 23: Proveedores de IA, licencias y uso de herramientas autorizadas
Diferenciación entre herramienta autorizada, herramienta tolerada, herramienta en evaluación y herramienta prohibida dentro de la empresa.
Revisión de criterios mínimos antes de aprobar un proveedor: privacidad, seguridad, términos, residencia, soporte, auditoría y uso de datos.
Identificación de riesgos de herramientas gratuitas, extensiones de navegador, apps móviles, plugins no revisados y servicios sin contrato corporativo.
Comprensión de por qué una licencia empresarial puede ofrecer controles que no existen en una cuenta personal.
Evaluación de subprocesadores, transferencias internacionales, retención, entrenamiento con datos y eliminación de información.
Reglas para solicitar una nueva herramienta IA: finalidad, datos tratados, usuarios, riesgos, alternativa existente y aprobación interna.
Control de uso de APIs, claves, conectores y automatizaciones que pueden exponer datos sin que el usuario lo perciba.
Preparación de un catálogo de herramientas aprobadas con usos permitidos y límites claros por departamento.
Revisión periódica de herramientas porque condiciones, modelos, precios y políticas pueden cambiar con rapidez.
Coordinación entre compras, IT, seguridad, DPO y negocio antes de implantar nuevas soluciones de IA.
Tema 24: Políticas internas de uso de IA y normas de conducta
Creación o revisión de una política corporativa de uso de IA clara, práctica y comprensible para toda la plantilla.
Definición de usos permitidos: borradores, resúmenes, ideación, traducción, clasificación, apoyo interno y mejora de productividad.
Definición de usos restringidos: datos personales, información confidencial, decisiones sobre personas, comunicaciones externas o procesos críticos.
Definición de usos prohibidos: subir datos sensibles no autorizados, compartir credenciales, generar deepfakes o automatizar decisiones críticas sin control.
Incorporación de obligaciones del empleado: verificar, minimizar, revisar, reportar incidentes y respetar confidencialidad.
Adaptación de la política por perfiles, porque RRHH, legal, finanzas, soporte, IT o marketing no tienen los mismos riesgos.
Preparación de ejemplos concretos para que la política no sea un documento abstracto difícil de aplicar.
Comunicación interna de la política con registro de recepción, aceptación, formación y actualización periódica.
Integración de la política IA con normas de seguridad, protección de datos, código ético, teletrabajo y uso de sistemas.
Definición de consecuencias y canales de consulta ante incumplimientos, dudas o incidentes.
Tema 25: Gestión de brechas, incidentes y errores cometidos con IA
Identificación de qué puede considerarse incidente: dato pegado en herramienta no autorizada, archivo subido, respuesta enviada o acceso indebido.
Diferenciación entre error menor, posible brecha de datos, incidente de seguridad, incumplimiento interno y riesgo reputacional.
Actuación inmediata ante un error: no ocultarlo, recopilar información, avisar al canal interno y evitar seguir difundiendo los datos.
Información mínima que debe comunicarse: herramienta usada, datos afectados, fecha, usuario, contenido aproximado y posible destinatario.
Coordinación con DPO, seguridad, IT, legal y responsable de área para valorar impacto y medidas correctoras.
Registro de incidentes para cumplir trazabilidad, aprendizaje, mejora de medidas y posible notificación si procede.
Revisión de por qué ocurrió el incidente: falta de formación, herramienta inadecuada, presión operativa, política confusa o ausencia de alternativa segura.
Definición de medidas posteriores: bloqueo, borrado, revocación, comunicación, actualización de política o refuerzo formativo.
Creación de una cultura de reporte sin miedo cuando el aviso temprano reduce el daño.
Preparación de simulaciones de incidentes para que los empleados practiquen respuesta antes de que ocurra un caso real.
Tema 26: Evidencias de formación, acreditación y defensa de cumplimiento
Definición de qué evidencias debe conservar la empresa: temario, fechas, asistentes, pruebas, materiales, certificados y comunicaciones internas.
Creación de evaluaciones breves para acreditar comprensión de conceptos clave, datos prohibidos, uso seguro y escalado de dudas.
Registro de la formación por colectivos, puestos, departamentos y nivel de riesgo asociado a los tratamientos que realizan.
Preparación de actas o informes para DPO, compliance o dirección que demuestren acciones de concienciación y formación.
Integración de la formación en onboarding de nuevas incorporaciones, cambios de puesto y revisión anual de políticas.
Diferenciación entre asistencia formal y evidencia de aprendizaje mediante casos prácticos, test y aceptación de normas internas.
Conservación de certificados y resultados de evaluación en sistemas internos de formación o expediente formativo.
Revisión periódica del contenido para actualizarlo ante cambios normativos, nuevas herramientas, incidentes o criterios internos.
Uso de la formación como medida organizativa dentro del marco de responsabilidad activa y seguridad del tratamiento.
Preparación de un paquete documental que pueda presentarse ante auditorías, revisiones internas o solicitudes de cumplimiento.
Tema 27: Casos prácticos por perfil: decidir qué hacer ante situaciones reales
Análisis de un caso donde un empleado quiere resumir una hoja con datos de clientes usando una herramienta externa.
Resolución de una situación en RRHH donde se pretende usar IA para comparar candidatos y redactar valoraciones.
Revisión de un caso comercial donde se quiere personalizar una campaña con datos de CRM y segmentación avanzada.
Evaluación de un supuesto legal donde se sube un contrato confidencial para pedir un resumen de riesgos.
Simulación de un incidente en finanzas con una instrucción urgente generada por posible suplantación de dirección.
Análisis de un ticket de soporte que contiene datos personales y se quiere usar para entrenar respuestas automáticas.
Revisión de una reunión grabada con clientes donde se activa una herramienta de transcripción y resumen.
Evaluación de un agente IA conectado a correo y calendario con capacidad para enviar mensajes en nombre del usuario.
Discusión sobre una imagen generada con IA que representa a empleados o clientes sin consentimiento claro.
Elaboración de respuestas correctas, incorrectas y recomendadas para cada caso, con criterio de escalado interno.
Tema 28: Checklist diario de uso seguro de IA para empleados
Verificación previa de si la herramienta está aprobada por la empresa para el tipo de información que se quiere tratar.
Revisión de si el contenido contiene datos personales, información confidencial, secretos empresariales o datos especialmente sensibles.
Aplicación de minimización antes de pegar texto, subir documentos, adjuntar imágenes o compartir transcripciones.
Confirmación de que el objetivo de uso es legítimo, proporcionado y relacionado con la tarea profesional.
Uso de prompts seguros, sin identificadores reales ni información que permita reconocer personas, clientes o proyectos sensibles.
Revisión crítica de la respuesta antes de copiarla, enviarla, publicarla, archivarla o usarla como base de decisión.
Verificación de fuentes cuando la respuesta contiene normativa, cifras, datos técnicos, argumentos legales o recomendaciones profesionales.
Consulta al DPO, seguridad, legal o responsable interno ante cualquier duda razonable.
Registro o documentación del uso cuando el proceso, cliente, política interna o nivel de riesgo lo exija.
Reporte inmediato de errores, fugas o usos accidentales para limitar impacto y activar medidas correctoras.
Tema 29: Implantación de cultura corporativa de IA segura y ética
Diseño de una cultura donde la IA se usa con criterio profesional, no como atajo para evitar responsabilidades o controles internos.
Comunicación clara desde dirección sobre oportunidades, límites, herramientas autorizadas y consecuencias de usos indebidos.
Creación de referentes internos por área para resolver dudas y detectar necesidades de formación adicional.
Incorporación de mensajes periódicos de concienciación sobre privacidad, ciberseguridad, datos y ética de IA.
Actualización de contenidos tras incidentes, nuevas herramientas, cambios legales o decisiones internas del comité de IA.
Integración del uso seguro de IA en onboarding, evaluaciones, procesos de calidad y formación recurrente.
Medición de madurez mediante encuestas, test, consultas recibidas, incidentes reportados y calidad de uso.
Reconocimiento de buenas prácticas para reforzar comportamientos seguros, no solo sancionar errores.
Coordinación entre DPO, IT, RRHH, formación y responsables de negocio para mantener coherencia de mensajes.
Construcción de una cultura donde preguntar antes de usar IA con datos sensibles se perciba como diligencia profesional.
Tema 30: Proyecto final integrador: protocolo corporativo de uso seguro y ético de IA
Elaboración de una política interna resumida de uso seguro de IA, adaptada a una empresa ficticia o a un contexto corporativo autorizado.
Clasificación de diez ejemplos de información según si pueden usarse, deben anonimizarse, requieren autorización o están prohibidos.
Redacción de prompts seguros para casos de administración, RRHH, marketing, soporte, finanzas y legal.
Diseño de un flujo de escalado ante dudas: empleado, mando, DPO, seguridad, legal y responsable de herramienta.
Creación de una checklist de revisión antes de introducir datos en sistemas de IA.
Definición de un procedimiento de reporte de incidentes por uso indebido, fuga o exposición accidental de información.
Preparación de un registro de evidencias formativas con asistentes, objetivos, contenidos, evaluación y certificado.
Diseño de una matriz de riesgos por herramienta, tipo de dato, departamento, finalidad y nivel de supervisión humana.
Elaboración de una comunicación interna breve para explicar a la plantilla las normas esenciales de uso de IA.
Presentación final del protocolo justificando cómo ayuda a reducir riesgos legales, organizativos, reputacionales y de seguridad.
Aulas Virtuales Personalizadas
¿Te imaginas tener un Temario 100% Personalizado para tu Empresa?
¿A quién va dirigida esta formación en Uso Seguro y Ético de la IA - Cumplimiento RGPD, LOPDGDD y Reglamento Europeo de IA?
Pensado para quienes deben dominar Uso Seguro y Ético de la IA - Cumplimiento RGPD, LOPDGDD y Reglamento Europeo de IA en su día a día
Personal administrativo y de gestión
Este curso encaja con equipos que trabajan a diario con datos de clientes, proveedores, empleados, documentos internos, hojas de cálculo, correos, contratos, informes o expedientes. Aprenderán qué información puede introducirse en herramientas de IA, qué datos deben protegerse y cómo evitar errores cotidianos que pueden generar brechas de seguridad o incumplimientos.
Equipos de RRHH, formación y selección
Los departamentos de personas tratan datos especialmente sensibles en muchos procesos: currículums, evaluaciones, bajas, nóminas, desempeño, comunicaciones internas o expedientes laborales. La formación les ayuda a usar IA sin exponer datos personales, sin introducir sesgos en decisiones y sin delegar responsabilidades profesionales en sistemas automatizados.
Equipos de marketing, ventas y atención al cliente
Estos perfiles suelen usar IA para redactar emails, campañas, respuestas, argumentarios, resúmenes de reuniones o análisis de clientes. El curso les permite aprovechar estas herramientas sin revelar información comercial sensible, sin vulnerar derechos de usuarios y sin generar comunicaciones engañosas, invasivas o no supervisadas.
Mandos intermedios y responsables de equipo
Los responsables de área necesitan saber qué pueden permitir, qué deben prohibir, cómo detectar usos de riesgo y cómo reforzar la cultura de cumplimiento. El curso les proporciona criterios claros para supervisar el uso de IA en sus equipos, resolver dudas frecuentes y actuar ante incidentes o usos indebidos.
Equipos técnicos, sistemas y soporte
Los perfiles tecnológicos podrán entender los riesgos de integrar IA en procesos internos, agentes, APIs, conectores, RAG, bases vectoriales y herramientas corporativas. La formación les ayuda a aplicar controles de acceso, trazabilidad, minimización de datos, validación de salidas, revisión de proveedores y seguridad desde el diseño.
Delegados de Protección de Datos, compliance y legal
El curso aporta una base útil para DPO, compliance y asesoría jurídica, porque estructura contenidos formativos acreditables, medidas de concienciación, criterios de uso responsable, evidencias, controles y pautas para alinear RGPD, LOPDGDD, Reglamento Europeo de IA, políticas internas y gestión de riesgos.
Proveedor con 16 años de experiencia en formación empresarial
Sobre
En Imagina Formación llevamos más de 16 años ayudando a profesionales y empresas a mejorar sus habilidades con formación práctica y totalmente adaptada a sus necesidades. Durante este tiempo, hemos formado a más de 480.000 personas y colaborado con más de 3.500 empresas, convirtiéndonos en un referente en el sector.
16
Años de liderazgo
+480.000
Alumnos formados en Imagina
¿Tienes dudas?
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Uso Seguro y Ético de la IA - Cumplimiento RGPD, LOPDGDD y Reglamento Europeo de IA
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Sí. El curso está diseñado para servir como acción formativa y de concienciación en privacidad, seguridad e IA, generando evidencias como temario, asistencia, evaluación y certificado. No sustituye una auditoría legal completa, pero ayuda a acreditar medidas organizativas y formación del personal.
Sí. El contenido conecta protección de datos, medidas de seguridad, responsabilidad activa, derechos de las personas, uso responsable de IA, alfabetización en IA y gestión de riesgos. El Reglamento Europeo de IA exige alfabetización en IA desde febrero de 2025 para personal que usa sistemas de IA en nombre de la organización.
No es necesario saber programar ni conocer modelos de IA en profundidad. El curso está pensado para personal de empresa que usa herramientas digitales o IA. Incluye conceptos técnicos solo cuando son necesarios para entender riesgos como RAG, agentes, prompt injection, datos vectoriales o conectores.
Es recomendable para cualquier persona que trate datos personales, información de clientes, documentación interna o herramientas de IA. También es especialmente útil para RRHH, administración, legal, marketing, ventas, soporte, finanzas, IT, mandos intermedios, compliance y DPO.
Sí. Es uno de los objetivos centrales. Se trabaja con ejemplos de datos personales, datos sensibles, información confidencial, secretos empresariales, documentos laborales, contratos, facturas, CV, tickets, grabaciones y bases de datos para distinguir usos permitidos, restringidos y prohibidos.
Sí. El temario incorpora situaciones habituales: resumir documentos, redactar emails, analizar CV, revisar contratos, preparar campañas, usar CRM, transcribir reuniones, responder tickets, crear prompts y actuar ante una fuga accidental. La formación busca cambiar hábitos, no solo explicar teoría.
La formación puede acompañarse de registro de asistencia, temario, objetivos, evaluación, certificado y recomendaciones internas. Estas evidencias ayudan a demostrar acciones de concienciación y formación ante auditorías, revisiones internas o requerimientos de cumplimiento.
No. El curso puede ayudar a crear, comunicar o reforzar una política interna, pero la empresa debe contar con normas propias adaptadas a sus herramientas, riesgos, departamentos y tipos de datos. La formación facilita que la plantilla entienda y aplique esas normas.
Sí. De hecho, es especialmente útil antes de desplegar herramientas corporativas, porque permite fijar criterios de uso seguro, evitar shadow AI, preparar políticas, formar a la plantilla y reducir riesgos antes de que el uso se extienda de forma desordenada.
Sí. Al tratarse de una formación corporativa orientada a competencias digitales, protección de datos, seguridad y uso responsable de IA, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, según el crédito disponible y cumpliendo los requisitos administrativos aplicables.
Sí. El curso está diseñado para servir como acción formativa y de concienciación en privacidad, seguridad e IA, generando evidencias como temario, asistencia, evaluación y certificado. No sustituye una auditoría legal completa, pero ayuda a acreditar medidas organizativas y formación del personal.
Sí. El contenido conecta protección de datos, medidas de seguridad, responsabilidad activa, derechos de las personas, uso responsable de IA, alfabetización en IA y gestión de riesgos. El Reglamento Europeo de IA exige alfabetización en IA desde febrero de 2025 para personal que usa sistemas de IA en nombre de la organización.
No es necesario saber programar ni conocer modelos de IA en profundidad. El curso está pensado para personal de empresa que usa herramientas digitales o IA. Incluye conceptos técnicos solo cuando son necesarios para entender riesgos como RAG, agentes, prompt injection, datos vectoriales o conectores.
Es recomendable para cualquier persona que trate datos personales, información de clientes, documentación interna o herramientas de IA. También es especialmente útil para RRHH, administración, legal, marketing, ventas, soporte, finanzas, IT, mandos intermedios, compliance y DPO.
Sí. Es uno de los objetivos centrales. Se trabaja con ejemplos de datos personales, datos sensibles, información confidencial, secretos empresariales, documentos laborales, contratos, facturas, CV, tickets, grabaciones y bases de datos para distinguir usos permitidos, restringidos y prohibidos.
Sí. El temario incorpora situaciones habituales: resumir documentos, redactar emails, analizar CV, revisar contratos, preparar campañas, usar CRM, transcribir reuniones, responder tickets, crear prompts y actuar ante una fuga accidental. La formación busca cambiar hábitos, no solo explicar teoría.
La formación puede acompañarse de registro de asistencia, temario, objetivos, evaluación, certificado y recomendaciones internas. Estas evidencias ayudan a demostrar acciones de concienciación y formación ante auditorías, revisiones internas o requerimientos de cumplimiento.
No. El curso puede ayudar a crear, comunicar o reforzar una política interna, pero la empresa debe contar con normas propias adaptadas a sus herramientas, riesgos, departamentos y tipos de datos. La formación facilita que la plantilla entienda y aplique esas normas.
Sí. De hecho, es especialmente útil antes de desplegar herramientas corporativas, porque permite fijar criterios de uso seguro, evitar shadow AI, preparar políticas, formar a la plantilla y reducir riesgos antes de que el uso se extienda de forma desordenada.
Sí. Al tratarse de una formación corporativa orientada a competencias digitales, protección de datos, seguridad y uso responsable de IA, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, según el crédito disponible y cumpliendo los requisitos administrativos aplicables.