Gestión de proyectos de inteligencia artificial para el sector público
Estructura del curso
La propuesta se organiza en 4 módulos y 10 clases.
MÓDULO I – FUNDAMENTOS TÉCNICOS DE LA IA Y LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL
Clase 1. Transformación digital y tecnologías emergentes en el Estado
Introducción técnica a la transformación digital en el sector público. Se abordan los componentes clave: digitalización, automatización, interoperabilidad, infraestructuras digitales, sistemas de información y su relación con la gestión pública. Se analizan límites técnicos y organizacionales frecuentes en el Estado.
Clase 2. Fundamentos técnicos de la inteligencia artificial
Cómo funciona la IA: tipos de sistemas (reglas, machine learning, modelos predictivos, generativos), datos, entrenamiento, validación y error. Qué puede y qué no puede hacer la IA en contextos públicos: posibilidades, limitaciones y capacidades de desarrollo necesarias.
MÓDULO II – INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SECTOR PÚBLICO
Clase 3. IA aplicada a políticas públicas y gestión estatal
Análisis de usos concretos de IA en políticas públicas: planificación, asignación de recursos, focalización de programas, servicios sociales, salud, educación y justicia. Se trabaja el criterio de valor público y la pertinencia del uso de IA frente a problemas públicos específicos.
Clase 4. Capacidades institucionales y gobernanza interna para proyectos de IA
Cómo preparar al Estado para gestionar proyectos de IA: roles, equipos, compras públicas, proveedores, liderazgo político-técnico y coordinación interinstitucional. Se analizan fallas frecuentes en proyectos tecnológicos públicos.
Clase 5. Datos, automatización y toma de decisiones públicas
Relación entre datos, modelos automatizados y decisiones estatales. Se discuten los riesgos de delegar decisiones, la trazabilidad, los márgenes de discrecionalidad y el rol de la supervisión humana en el sector público.
MÓDULO III – IA, COMUNICACIÓN Y ESFERA PÚBLICA
Clase 6. IA, comunicación pública y producción de información estatal
Uso de IA en comunicación gubernamental: generación de contenidos, atención ciudadana, chatbots, segmentación y riesgos asociados. Se analizan impactos en la confianza pública, la transparencia y la calidad de la información estatal.
Clase 7. IA, desinformación y relación Estado–ciudadanía
Impacto de la IA en ecosistemas informativos: desinformación automatizada, deepfakes, moderación de contenidos y respuestas institucionales. Se estudia el rol del Estado y las agencias estatales frente a plataformas digitales sin asumir funciones de censura.
MÓDULO IV – ÉTICA, DERECHOS Y REGULACIÓN DE LA IA
Clase 8. Ética, derechos humanos y riesgos de la IA en el sector público
Análisis de riesgos éticos y de derechos humanos: sesgos, discriminación, exclusión, vigilancia, errores automatizados. Se trabajan principios internacionales y su aplicación práctica en políticas públicas.
Clase 9. Regulación, marcos normativos y responsabilidad del Estado
Revisión de marcos regulatorios relevantes (nacionales e internacionales) y su impacto en el sector público. Se analiza la responsabilidad estatal frente a sistemas automatizados, proveedores tecnológicos y decisiones algorítmicas.
Clase 10. Evaluación y gobernanza integral de proyectos públicos de IA
Clase de cierre integradora. Evaluación de impacto, auditorías, rendición de cuentas y criterios para decidir cuándo usar y cuándo no usar IA. Aplicación de todo el recorrido del curso a proyectos reales del sector público.