Experto en IA y responsable de protección de datos

El curso te proporciona profundos conocimientos especializados sobre el uso seguro, éticamente correcto y eficaz de la inteligencia artificial en las empresas, así como sobre la planificación, gestión y ejecución de proyectos completos de IA y la planificación, ejecución y evaluación de auditorías de IA. Además de los conocimientos básicos sobre la legislación vigente en materia de protección de datos, también aprenderás sobre medidas técnicas y organizativas de protección de datos. Se explican los sistemas eficaces de gestión de la protección de datos y la aplicación de un programa de auditoría satisfactorio.
  • Tipo de titulación: Certificado "Inteligencia artificial: Experto en IA"
    Certificado de "Responsable de protección de datos
  • Cualificaciones adicionales: Certificado "Representante de AI con cualificación certificada por TÜV Rheinland"
    Certificado "Auditor de IA con cualificación certificada por TÜV Rheinland"
    Certificado "AI Manager con cualificación certificada por TÜV Rheinland"
    Certificado "Responsable de protección de datos con cualificación certificada por TÜV Rheinland"
    Certificado "Auditor de protección de datos con cualificación certificada por TÜV Rheinland"
  • Examen final: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
    KI-Beauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
    KI-Manager:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
    KI-Auditor:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
    Datenschutzbeauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
    Datenschutzauditor:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
  • Horario de las clases: A tiempo completo
    De lunes a viernes, de 8.30 a 15.35 horas (en semanas festivas, de 8.30 a 17.10 horas).
  • Lengua de enseñanza: Alemán
  • Duración: 20 Semanas

Inteligencia artificial: Oficial de IA con cualificación certificada por TÜV Rheinland

Papel de los responsables de IA en el contexto del cumplimiento (aprox. 1 día)

Introducción a la función de los responsables de IA

Tareas y responsabilidades

Diferenciación de otras funciones


Introducción a la comunicación profesional con IA (aprox. 1 día)

Conceptos básicos, estrategias y tipos de incitación

Componentes clave para una orientación eficaz

Creación de una biblioteca interna de avisos


Fundamentos jurídicos (aprox. 2 días)

Visión general de las leyes y reglamentos pertinentes: GDPR, Ley de IA, responsabilidad por productos defectuosos, ley de derechos de autor


Estudio en profundidad: Ley de AI de la UE (aprox. 2 días)

Estructura, objetivos, categorización

Clases de riesgo

Obligaciones de proveedores, operadores, importadores y distribuidores

Evaluación de la conformidad

Obligaciones de documentación y transparencia

Seguimiento posterior a la comercialización y obligaciones de información


Sistemas de gestión y normas (aprox. 2 días)

Visión general de ISO/IEC 42001

Importancia de los sistemas de gestión de la IA (AIMS)

Integración en los sistemas de gestión existentes (por ejemplo, ISO 9001, ISO 27001)

Estrategias de cumplimiento

Marcos de gobernanza


Gestión de riesgos, protección de datos y ética (aprox. 3 días)

Tipos de riesgo (sesgo, errores, riesgos éticos)

Evaluación estratégica de riesgos

Matriz de riesgos

Excursus: Riesgos de los agentes de IA

Planificación de medidas

Protección y seguridad de los datos en los sistemas de IA

Ética de los datos y requisitos de transparencia


Garantía de calidad en proyectos de IA (aprox. 3 días)

Garantía de calidad y procesos de aceptación

Análisis de las partes interesadas

Estrategias de comunicación

Conceptos de formación para empleados


Gestión de datos (aprox. 1 día)

Fundamentos de la calidad de los datos

Principios de integridad de los datos

Desarrollo de estructuras de gestión de datos


Gestión del cambio (aprox. 2 días)

Cómo hacer frente a la resistencia durante la introducción de la IA

Conceptos de formación para empleados

Desarrollo de un plan de gestión del cambio

Excursus: Hoja de ruta estratégica de la IA


Trabajo de proyecto, preparación de la certificación y examen de certificación "Representante de AI con cualificación certificada por TÜV Rheinland" (aprox. 3 días)

Inteligencia artificial: Gestor de IA con cualificación certificada por TÜV Rheinland

Fundamentos de los proyectos operativos de IA (aprox. 5 días)

Introducción a la IA, ML, DL, PNL y visión por ordenador (enfoque operativo)

Funciones y tareas: Establecimiento, funcionamiento y revisión de la eficacia del sistema de gestión de conformidad con la norma ISO 42001.

Delimitación de funciones y colaboración: responsable de IA, gestor de IA y auditor de IA

Identificación y evaluación de casos de uso operativo en la empresa

Inicio del proyecto: definición del objetivo, alcance, análisis de viabilidad

Gestión de las partes interesadas

Creación de valor y retorno de la inversión a través de la IA

Iniciativas exitosas de IA en la gestión


Gestión de datos y uso de herramientas (aprox. 3 días)

Preparación, calidad e integración de datos

Selección y aplicación de herramientas y plataformas de IA

Indicaciones prácticas para aplicaciones de texto, imagen y vídeo

Creación de canalizaciones de datos sencillas

Introducción a los conceptos de MLOps

Opciones de automatización de la IA en funcionamiento


Formación, validación y uso de modelos (aprox. 2 días)

Formación y validación de modelos

Procedimientos de prueba: Caja negra, caja blanca, pruebas unitarias

Utilización de modelos

Seguimiento y optimización iterativa

Integración de agentes de IA en los proyectos


Gestión de riesgos y garantía de calidad (aprox. 2 días)

Análisis de riesgos técnicos: métricas de sesgo, pruebas de equidad, análisis de errores de modelo

Garantía de calidad: indicadores clave de rendimiento, supervisión, procesos de aceptación

Sistema de gestión conforme a la norma ISO 42001

Seguridad y explicabilidad de los sistemas de IA


Gestión operativa de proyectos y métodos ágiles (aprox. 2 días)

Métodos ágiles: Scrum, Kanban, ciclos de implantación iterativos

Planificación de recursos y presupuestos

Comunicación entre el equipo y las partes interesadas

Optimización continua y estrategias de resolución de problemas (CIP)

Colaboración con socios externos


Desarrollo organizativo, gobernanza y gestión del cambio (aprox. 3 días)

Análisis de los procesos de la empresa

Análisis del nivel de madurez, análisis GAP

Creación de una hoja de ruta de la IA

Gobernanza y desarrollo de estrategias de IA

Desarrollo de una estructura organizativa sostenible

Responsabilidades

Gestión práctica de la resistencia en las operaciones de IA

Sostenibilidad y responsabilidad digital corporativa (RDC)


Trabajo de proyecto, preparación de la certificación y examen de certificación "AI Manager con cualificación certificada por TÜV Rheinland" (aprox. 3 días)

Inteligencia artificial: auditor de IA con cualificación certificada por TÜV Rheinland

Conceptos básicos y condiciones marco (aprox. 4 días)

Funciones, tareas y responsabilidades en las auditorías de IA

Diferenciación de otras funciones (por ejemplo, director de IA)

Principios de auditoría según ISO 19011 (objetividad, independencia, transparencia)

Base normativa: ISO/IEC 42001 - estructura, requisitos, pruebas

Ley de AI de la UE: disposiciones pertinentes para los auditores

Directrices nacionales y normas específicas del sector

El ciclo PDCA en el contexto de la auditoría

Tipos de auditoría: auditorías de sistemas, procesos, productos y conformidad

Resumen de las fases 1 y 2

Requisitos de documentación y verificación

Riesgos específicos de la IA como objetos de auditoría (sesgo, explicabilidad, solidez, seguridad, calidad de los datos)

El estímulo en el contexto de la auditoría


Criterios de ensayo reglamentarios y técnicos (aprox. 4 días)

Requisitos de cumplimiento específicos de la IA

Protección de datos (GDPR y requisitos específicos del sector)

Seguridad de los sistemas de IA (ciberseguridad, control de acceso)

Requisitos de calidad de los datos de entrenamiento y ensayo

Validación y verificación de modelos

Explicabilidad y transparencia de las decisiones de IA

Métricas de rendimiento (exactitud, precisión, recuperación, solidez)

Principios éticos y equidad

Normas adicionales específicas del sector (por ejemplo, ISO 13485, ISO 26262, directrices BaFin)


Planificación y metodología de la auditoría (aprox. 3 días)

Definición de los objetos y objetivos de la auditoría

Creación de un plan de auditoría (recursos, calendario, funciones, comunicación)

Creación de cuestionarios y listas de comprobación

Evaluación del riesgo y la pertinencia de los puntos de auditoría

Selección de métodos de auditoría adecuados (preguntas, revisión de documentos, pruebas técnicas)

Particularidades de la evaluación de riesgos y métodos para los sistemas de IA basados en agentes

Definición de documentos justificativos y tipos de pruebas


Realización de la auditoría (aprox. 3 días)

Revisión de documentos (Fase 1) - Requisitos de la documentación de IA

Técnicas de entrevista y diálogo en la auditoría

Auditoría in situ (Etapa 2) - Utilización de herramientas de auditoría

Realización de pruebas técnicas (caja negra, caja blanca, pruebas de estrés)

Utilización de herramientas técnicas (software de auditoría, análisis de registros, revisión de código)

Recopilación, validación y estructuración de los documentos de auditoría


Evaluación e informe (aprox. 2 días)

Elaboración de un informe de auditoría con ayuda de preguntas

Presentación de los puntos débiles en función del riesgo

Medidas sugeridas y estrategias de seguimiento


Trabajo de proyecto, preparación de la certificación y examen de certificación "Auditor AI con cualificación certificada por TÜV Rheinland" (aprox. 3 días)

Responsable de protección de datos con cualificación certificada por TÜV Rheinland

Protección de datos en la empresa - conceptos básicos (aprox. 2 días)

Estructura del Reglamento General de Protección de Datos europeo

La Ley Federal de Protección de Datos - objeto y objetivos

Análisis de las diferencias entre la BDSG y el GDPR

Ámbitos de aplicación

Definiciones de términos


Principios y derechos de los interesados (aprox. 1 día)

Principios para el tratamiento de datos personales

Interés legítimo

Consentimiento

Obligación de transparencia

Deber de información

Derechos de los interesados

Rectificación y supresión

Derecho de oposición

Restricciones


Personas responsables y transformadores contractuales (aprox. 2 días)

Privacidad desde el diseño y por defecto, evaluación de riesgos

Tramitación de pedidos

Registro de actividades de tratamiento

Seguridad del tratamiento

Entrada, acceso y controles de acceso

Evaluación de impacto de la protección de datos

Responsable de protección de datos (nombramiento, cargo, tareas, actitud, periodo de prueba)

Otros organismos con funciones de protección de datos

Papel del comité de empresa (cogestión)

Código de conducta, certificación, auditoría previa, auditoría principal, auditoría posterior


Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo

Presentación de tecnologías específicas de IA

y posibles aplicaciones en el entorno profesional


Transferencia de datos personales (aprox. 2 días)

Principios generales de las transferencias naturales

Transferencias de datos a terceros países

Autoridades de control

Responsabilidades, tareas, competencias


Recursos jurídicos, responsabilidad y sanciones (aprox. 2 días)

Recursos jurídicos

Responsabilidad, multas y sanciones

Situaciones especiales de tratamiento

Disposiciones finales


Ley Federal de Protección de Datos (aprox. 1 día)

Ámbito de aplicación, videovigilancia de espacios públicos

Excepciones a los derechos de los interesados

RPD de organismos públicos y no públicos

LDA, disposiciones sobre multas y sanciones


Seguridad informática y protección de datos (aprox. 3 días)

Componentes de red, componentes de almacenamiento (RAID)

Fundamentos de la gestión de accesos

Conceptos básicos de seguridad informática

Normas básicas de protección informática

Factores de riesgo

Opciones de mejora


Otras áreas de responsabilidad (aprox. 3 días)

Fundamentos de la protección de datos sociales

Fundamentos de la protección de datos de los empleados

Fichero de personal, acceso a los datos y derechos de información

Creación y funcionamiento de un sistema de gestión de protección de datos y SDM

El marco jurídico de la externalización desde la perspectiva de la protección de datos

Protección de datos en el ámbito de las medidas de marketing y publicidad


TDDDG (aprox. 1 día)

Estructura y contenido de la Ley de Protección de Datos de los Servicios Digitales de Telecomunicaciones


Trabajo de proyecto, preparación de la certificación y examen de certificación "Encargado de protección de datos con cualificación certificada por TÜV Rheinland" (aprox. 3 días)

Auditor de protección de datos con cualificación certificada por TÜV Rheinland

Conceptos básicos (aprox. 2 días)

Objetivos de las auditorías de protección de datos

Conocimientos básicos de la política de protección de datos (objetivos de la empresa, principios de actuación)

EU-DSGVO

Requisitos para las auditorías internas y los auditores


Sistema de gestión de la protección de datos (aprox. 3 días)

Requisitos para el desarrollo de un sistema de gestión de la protección de datos

Modelos de procesos para la creación e implantación de un sistema de gestión de la protección de datos

Métodos, técnicas y herramientas

Registro y análisis de la situación actual, identificación de puntos débiles, análisis de riesgos


Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo

Presentación de tecnologías específicas de IA

y posibles aplicaciones en el entorno profesional


Modelo estándar de protección de datos (aprox. 1 día)

Situación actual e introducción

Implantación del SDM y requisitos del GDPR

Objetivos de garantía del SDM

Medidas genéricas

Elementos constitutivos del SDM


Concepto de protección de datos (aprox. 2 días)

Relaciones con otros sistemas de gestión operativa (DIN EN ISO 9000 y siguientes, 27001 y siguientes)


Preparación de un programa de auditoría (aprox. 2 días)

Preparación de un programa de auditoría

Creación de listas de preguntas de auditoría

Profundidad de la auditoría


Realización de la auditoría (aprox. 4 días)

Entrevistas como fuente de información

Revisión de documentos in situ

Examen del equipo técnico

Examen de la organización estructural y de procesos

Examen de las medidas de seguridad técnicas y organizativas

Inspecciones


Evaluación de la auditoría (aprox. 3 días)

Evaluación, informe de auditoría y medidas de seguimiento

Elaboración de un informe de auditoría

Seguimiento de las medidas

Presentación de posibles ayudas (listas de comprobación, catálogo de preguntas, planes de auditoría, informes de desviación)

Medidas correctoras


Trabajo de proyecto, preparación de la certificación y examen de certificación "Auditor de protección de datos con cualificación certificada por TÜV Rheinland" (aprox. 3 días)



Es posible que se produzcan cambios. El contenido del curso se actualiza periódicamente.

Se requiere experiencia en el tratamiento de la inteligencia artificial (IA).

Después del curso, serás capaz de asumir la responsabilidad del uso seguro, ético y eficaz de la inteligencia artificial. Podrás identificar el potencial empresarial de la IA, aplicar con éxito procesos de gestión del cambio y seleccionar las herramientas adecuadas para planificar estratégicamente, gestionar operativamente y anclar de forma sostenible proyectos de IA en la empresa e impulsar la transformación digital. También tendrá los conocimientos necesarios para planificar auditorías de IA de acuerdo con las normas, coordinarlas entre departamentos e integrarlas con éxito en los procesos de gestión y auditoría existentes.

Además, está familiarizado con las tareas esenciales en materia de protección de datos. Posee los conocimientos necesarios basados en el actual RGPD de la UE para el tratamiento de datos personales conforme a la legislación, así como conocimientos sobre la organización de la protección de datos y la seguridad informática. También tiene experiencia en todos los aspectos de un sistema eficaz de gestión de la protección de datos y puede planificar, llevar a cabo y analizar con éxito auditorías de protección de datos.

El curso está dirigido a empleados de las áreas de recursos humanos, administración, gestión de calidad o departamento jurídico.

En todos los sectores se demandan especialistas y directivos que quieran impulsar a sus empresas en la transformación digital y puedan utilizar la IA como herramienta para mejorar la eficiencia, la toma de decisiones y la innovación en las empresas.

Con conocimientos adicionales en protección de datos, también estará cualificado para una amplia gama de ámbitos de aplicación, por ejemplo, en auditoría, gestión de calidad, derecho y organización.

Concepto didáctico

Tus profesores están altamente cualificados tanto profesional como didácticamente y te enseñarán desde el primer hasta el último día (no hay sistema de autoaprendizaje).

Aprenderá en grupos reducidos y eficaces. Los cursos suelen constar de 6 a 25 participantes. Las lecciones generales se complementan con numerosos ejercicios prácticos en todos los módulos del curso. La fase práctica es una parte importante del curso, ya que durante ella se procesa lo aprendido y se adquiere confianza y rutina en su aplicación. La parte final del curso incluye un proyecto, un estudio de caso o un examen final.

 

Aula virtual alfaview

Las clases se imparten utilizando la moderna tecnología de vídeo alfaview®, ya sea desde la comodidad de su propia casa o en nuestras instalaciones en Bildungszentrum. Todo el curso puede verse cara a cara a través de alfaview®, comunicarse entre sí con una calidad de voz sincronizada con los labios y trabajar en proyectos conjuntos. Por supuesto, también podrás ver y hablar con tus formadores conectados en directo en cualquier momento y recibirás clases de tus profesores en tiempo real durante todo el curso. Las clases no son e-learning, sino auténtica enseñanza presencial en directo a través de la tecnología de vídeo.

 

Los cursos de formación de alfatraining están subvencionados por Agentur für Arbeit y certificados de acuerdo con el reglamento de homologación AZAV. Al presentar una solicitud a Bildungsgutscheino Aktivierungs- und Vermittlungsgutschein, la totalidad de los costes del curso suelen correr a cargo de su organismo financiador.
También es posible obtener financiación a través de Europäischen Sozialfonds (FSE), Deutsche Rentenversicherung (DRV) o programas de financiación regionales. Como soldado regular, tiene la posibilidad de asistir a cursos de formación continua a través de Berufsförderungsdienst (BFD). Las empresas también pueden cualificar a sus empleados a través de un programa de financiación de Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz).

Estaremos encantados de asesorarte gratuitamente.

0800 3456-500 De lunes a viernes, de 8.00 a 17.00 h.
gratis desde todas las redes alemanas.

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Estaremos encantados de asesorarte gratuitamente. 0800 3456-500 De lunes a viernes, de 8.00 a 17.00 h, gratis desde todas las redes alemanas.