Programa del Curso

Cimientos de la IA Responsable

  • Qué es la IA responsable y por qué es importante en el desarrollo de software
  • Principios: equidad, responsabilidad, transparencia y privacidad
  • Ejemplos de fallos éticos y mal uso de la IA en bases de código

Bias y Equidad en el Código Generado por AI

  • Cómo los LLM pueden reforzar sesgos a través de los datos de entrenamiento
  • Detección y corrección de sugerencias de código sesgadas o inseguras
  • Halucinación de la IA y el riesgo de introducir errores a gran escala

Licenciamiento, Atribución e Infracciones de Propiedad Intelectual

  • Entendimiento de las licencias open-source (MIT, GPL, Copyleft)
  • ¿Los outputs generados por LLM requieren atribución?
  • Auditoría del código asistido por AI para problemas de licenciamiento de terceros

Seguridad y Cumplimiento en el Desarrollo Asistido por IA

  • Garantizar la seguridad del código y evitar patrones inseguros de los LLM
  • Cumplir con las directrices internas de seguridad y regulaciones industriales
  • Documentación auditoriable del toma de decisiones asistida por AI

Política y Governance para Equipos de Desarrollo

  • Creado políticas internas de uso de IA para equipos de software
  • Definir el uso aceptable y las banderas rojas
  • Selección de herramientas y onboarding responsable de asistentes de AI

Evaluación y Auditoría del Output de la AI

  • Usar listas de verificación para evaluar la confiabilidad del contenido generado
  • Conducta revisión manual y automatizada del código generado por IA
  • Prácticas recomendadas para procesos de revisión y aprobación entre pares

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de los flujos de trabajo del desarrollo de software
  • Familiaridad con Agile, DevOps o prácticas generales de proyectos de software

Audiencia

  • Equipos de cumplimiento normativo
  • Desarrolladores
  • Gestores de proyectos de software
 7 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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