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Universidad del Rosario

Criterio y ética ante la IA Generativa

Universidad del Rosario via edX

Overview

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En un entorno global donde la inteligencia artificial generativa transforma radicalmente la producción de contenidos, la toma de decisiones y la interacción humana, comprender sus implicaciones éticas, legales y sociales es una competencia esencial. Este MOOC ofrece un recorrido formativo riguroso y aplicado, diseñado para que profesionales y ciudadanos naveguen el ecosistema de la IA con criterio y responsabilidad.

El curso se estructura en cuatro ejes fundamentales que responden a los desafíos de una audiencia mundial: principios éticos, gobernanza y regulación, alfabetización crítica e impacto sectorial.

A lo largo de 12 horas de formación desarrollarás habilidades prácticas para identificar contenidos generados por IA, detectar alucinaciones y sesgos algorítmicos, auditar prompts y aplicar marcos de toma de decisiones éticas.

La estrategia pedagógica es interactiva y reflexiva, combinando análisis de casos, resolución de dilemas éticos y ejercicios de auditoría de prompts. No se requieren conocimientos técnicos previos en programación; el enfoque es humanístico, crítico y orientado al usuario que busca liderar con integridad la transformación digital.

Syllabus

  • Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial generativa, diferenciando sus arquitecturas, alcances y límites frente a otros tipos de IA, para analizar críticamente cómo produce información y cómo puede influir en la construcción de conocimiento y la toma de decisiones
  • Analizar los principales marcos regulatorios y éticos de la inteligencia artificial, reconociendo riesgos asociados a privacidad, propiedad intelectual, transparencia, responsabilidad y gobernanza, para evaluar usos de IA en contextos profesionales e institucionales.
  • Aplicar estrategias de alfabetización crítica y auditoría de resultados generados por IA, mediante lectura lateral, detección de alucinaciones, identificación de sesgos algorítmicos y uso de la metodología A.R.C.O., para verificar la calidad epistemológica y ética de la información producida.
  • Diseñar criterios, recomendaciones y protocolos básicos de uso responsable de IA generativa en contextos profesionales, integrando principios de auditoría humana, gestión de riesgos, transparencia, protección de datos y rendición de cuentas.

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