Curso de Chief AI Officer

Conoce el Curso de Chief AI Officer

El curso está dirigido a profesionales que han asumido, o van a asumir, responsabilidades de gobierno de inteligencia artificial dentro de una organización. Su objetivo es aterrizar qué debe saber y qué debe hacer esta figura para impulsar la IA con criterio, evitando tanto el bloqueo por miedo regulatorio como la adopción desordenada de herramientas sin control.

A lo largo de 5 sesiones, el participante entenderá por qué está emergiendo la figura del Chief AI Officer, cuándo tiene sentido nombrarla, qué encaje tiene con Legal, CISO, CTO, Compliance, RR. HH. y negocio, y cómo organizar un modelo mínimo de gobierno de IA.

El curso combina visión estratégica, fundamentos tecnológicos no técnicos, obligaciones legales esenciales, riesgos éticos, criterios de priorización de casos de uso y pautas para construir una cultura de IA responsable.

El enfoque será conceptual, práctico y ejecutivo, sin exigir conocimiento previo avanzado de programación, machine learning o regulación tecnológica.

Objetivos del curso

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

• Entender qué es realmente un Chief AI Officer y por qué está apareciendo como figura transversal dentro de las organizaciones.
• Determinar en qué organizaciones tiene sentido crear esta función, cuándo basta con un comité o responsable parcial, y qué factores obligan a reforzar el gobierno de IA.
• Identificar las principales obligaciones legales aplicables a la adopción de IA desde una perspectiva de gobierno, riesgo y responsabilidad.
• Diferenciar entre usos de IA de bajo riesgo, usos sensibles, IA generativa, sistemas de alto riesgo y supuestos especialmente críticos para la organización.
• Definir una ambición de IA realista para la compañía, concretando dónde usar IA, para qué, con qué límites, con qué prioridades y con qué modelo de control.
• Comprender los riesgos técnicos básicos de la IA, como sesgos, alucinaciones, opacidad, dependencia de datos, fallos de robustez, ciberseguridad y trazabilidad, siempre a nivel conceptual.
• Establecer un modelo mínimo de gobierno de IA, incluyendo políticas internas, inventario de herramientas, comité de IA, circuitos de aprobación, roles, evidencias y supervisión humana.
• Integrar los grandes retos éticos del rol, como imparcialidad, transparencia, responsabilidad, explicabilidad, impacto en personas y dilemas de automatización.
• Impulsar la capacitación interna y la alfabetización en IA como palanca de adopción responsable.
• Diseñar una hoja de ruta inicial para ordenar la adopción de IA en la organización durante los primeros meses.