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 Duración 7 horas

Temario del curso

Fundamentos de la IA Responsable

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

Sesgo y Equidad en el Código Generado por IA

  • Cómo los LLM pueden reforzar el sesgo a través de los datos de entrenamiento.
  • Detección y remediación de sugerencias de código sesgadas o inseguras.
  • Alucinaciones de la IA y el riesgo de introducir errores a gran escala.

Licencias, Atribución y Consideraciones de PI

  • Comprensión de las licencias de código abierto (MIT, GPL, Copyleft).
  • ¿Los salidas generadas por LLM requieren atribución?
  • Auditoría de código asistido por IA en busca de problemas de licencias de terceros.

Seguridad y Cumplimiento en el Desarrollo Asistido por IA

  • Garantizar la seguridad del código y evitar patrones inseguros de los LLM.
  • Cumplimiento de las pautas de seguridad internas y las regulaciones del sector.
  • Documentación auditable de la toma de decisiones asistida por IA.

Política y Gobernanza para Equipos de Desarrollo

  • Creación de políticas internas de uso de IA para equipos de software.
  • Definición de usos aceptables y señales de alerta.
  • Selección de herramientas e incorporación responsable de asistentes de IA.

Evaluación y Auditoría de la Salida de la IA

  • Uso de listas de verificación para evaluar la fiabilidad del contenido generado.
  • Realización de revisiones manuales y automatizadas del código generado por IA.
  • Mejores prácticas para procesos de revisión entre pares y aprobación final.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Audiencia

  • Equipos de cumplimiento normativo.
  • Desarrolladores.
  • Gestores de proyectos de software.

Número de participantes


Precio por participante

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