Presentación
La Inteligencia Artificial (IA) exige una gestión responsable, ética y alineada con los estándares internacionales más avanzados. Este curso te ofrece una visión integral y práctica sobre cómo diseñar, implementar y auditar un Sistema de Gestión de IA (AIMS) conforme a la norma ISO/IEC 42001:2023, entendiendo su papel como marco general y cómo se complementa con el resto de la familia de normas ISO para abordar todos los aspectos críticos de la IA:
- Gobernanza y responsabilidad de la alta dirección (ISO/IEC 38507)
- Gestión del ciclo de vida de los sistemas de IA (ISO/IEC 5338)
- Gestión de riesgos específicos de IA (ISO/IEC 23894)
- Evaluación de impacto en personas y sociedad (ISO/IEC 42005)
- Calidad y evaluación de sistemas de IA (ISO/IEC 25059, TS 25058)
- Gestión y revisión continua de sesgos (ISO/IEC TR 24027)
- Normas complementarias según el tipo de sistema y alcance del AIMS
A través de casos prácticos y ejemplos reales, aprenderás a seleccionar y aplicar las normas adecuadas para garantizar una IA segura, robusta, transparente y alineada con los valores de tu organización y la sociedad.
Objetivos que se persiguen en este curso
- Comprender el papel de ISO/IEC 42001 como marco de gestión para la IA y su integración con el resto de la familia de normas ISO.
- Identificar las responsabilidades de la alta dirección y los mecanismos de gobernanza para el uso ético y responsable de la IA (ISO/IEC 38507).
- Conocer el ciclo de vida completo de los sistemas de IA y cómo gestionarlo eficazmente (ISO/IEC 5338).
- Aplicar metodologías para la gestión de riesgos específicos de IA, como sesgos, explicabilidad y robustez (ISO/IEC 23894).
- Evaluar el impacto de los sistemas de IA en personas y sociedad, considerando daños y beneficios (ISO/IEC 42005).
- Establecer criterios de calidad, transparencia y controlabilidad en sistemas de IA (ISO/IEC 25059, TS 25058).
- Implementar procesos de revisión continua para la detección y mitigación de sesgos (ISO/IEC TR 24027).
- Seleccionar y aplicar normas complementarias según el alcance y naturaleza de los sistemas de IA en la organización.
- Desarrollar competencias prácticas para la auditoría, mejora continua y cumplimiento normativo en IA.
Cómo se desarrolla el curso
Metodología activa y participativa: En este curso se combinan exposiciones teóricas con análisis de casos reales, ejercicios prácticos y simulaciones, asegurando la aplicación directa de los conceptos en situaciones reales de empresa.
Aprendizaje basado en casos prácticos: Los participantes trabajarán sobre situaciones reales y simuladas, aplicando las normas ISO/IEC 42001 y su familia (38507, 5338, 23894, 24027, 42005, 25059/8) en contextos concretos.
Dinámicas de grupo y debate: Se fomentará la discusión y el intercambio de experiencias para enriquecer el aprendizaje colectivo y resolver dudas específicas.
Materiales y recursos prácticos: Se entregarán guías, plantillas, ejemplos y recursos digitales para facilitar la aplicación de los estándares en la organización.
Evaluación continua y feedback: A través de ejercicios, debates y una evaluación final, se consolidarán los conocimientos y se ofrecerá retroalimentación personalizada.
A quién está dirigido
- Responsables de calidad, compliance, IT, innovación y transformación digital.
- Directivos, consultores y auditores que deseen liderar la gestión responsable de la IA en sus organizaciones.
- Miembros de órganos de gobierno y responsables de estrategia y toma de decisiones.
- Profesionales de áreas técnicas y jurídicas involucrados en el desarrollo, implementación, auditoría o supervisión de sistemas de IA.
- Cualquier persona interesada en comprender y aplicar los estándares internacionales para una IA ética, segura y confiable.
Temario
1. Introducción y visión global
- Bienvenida y objetivos del curso
- Expectativas de los participantes
- Panorama de la familia ISO/IEC 42001: visión general del marco y normas complementarias
2. Fundamentos de la Inteligencia Artificial
- ¿Qué es la IA? Conceptos clave
- Principales técnicas y aplicaciones
- Riesgos y beneficios de la IA en la organización
3. Marco normativo y regulatorio internacional
- Regulación en la UE, China y EE.UU.
- Ley de IA de la UE y su impacto
- Introducción a la familia de normas ISO para IA
4. ISO/IEC 42001:2023 – El marco de gestión de la IA
- Objeto y campo de aplicación
- Relación con otros sistemas de gestión
- Principios de IA responsable
- Cláusulas principales: contexto, liderazgo, planificación, soporte, operación, evaluación del desempeño, mejora
5. Gobernanza y rol de la alta dirección (ISO/IEC 38507)
- Responsabilidad y supervisión de la dirección
- Toma de decisiones y rendición de cuentas en IA
- Ejemplos prácticos de gobernanza
6. Procesos del ciclo de vida de la IA (ISO/IEC 5338)
- Desde la concepción hasta la retirada del sistema
- Gestión de datos, modelado, validación y despliegue
- Actualización y retirada responsable
7. Gestión de riesgos de la IA (ISO/IEC 23894)
- Identificación y tratamiento de riesgos: sesgos, explicabilidad, robustez
- Métodos y herramientas para la gestión de riesgos
- Ejemplos prácticos de mitigación
8. Fuentes, métricas y tratamiento del sesgo (ISO/IEC 24027)
- Identificación y revisión continua del sesgo
- Métricas y mecanismos de control
- Casos de uso y revisión periódica
9. Evaluación de impacto de sistemas de IA (ISO/IEC 42005)
- Análisis de efectos en personas y sociedad
- Taxonomía de daños y beneficios
- Ejemplos de evaluación de impacto
10. Modelo de calidad y guía de evaluación (ISO/IEC 25059/8)
- Criterios de calidad: robustez, transparencia, controlabilidad
- Métodos de evaluación y medición
- Aplicación práctica en sistemas reales
11. Actividades prácticas integradas
- Caso de Estudio: implementación de un AIMS (Artificial Intelligence Management System)
- Ejercicio de identificación y gestión de riesgos
- Simulación de toma de decisiones en el consejo de administración ante un proyecto de IA
- Evaluación de impacto y calidad en un sistema de IA
12. Cierre y conclusiones
- Resumen de aprendizajes clave
- Preguntas, discusión y resolución de dudas
- Evaluación final del curso
Metodología
- Enfoque práctico y participativo: Cada bloque combina teoría con ejercicios prácticos, análisis de casos reales y simulaciones.
- Aprendizaje basado en casos prácticos: Los participantes trabajarán sobre situaciones reales y simuladas, aplicando las normas ISO en contextos concretos.
- Debate y reflexión: Espacios para compartir experiencias, dudas y mejores prácticas entre los asistentes.
- Materiales y recursos: Se entregarán guías, plantillas y ejemplos prácticos para facilitar la aplicación en la organización.
- Evaluación continua: A través de ejercicios, debates y una evaluación final para consolidar los conocimientos.
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