Curso de Regulación de Transparencia Algorítmica
Curso en línea de 300 horas sobre regulación de la transparencia algorítmica. 6 módulos que abarcan el Reglamento (UE) 2024/1689 (Ley de Inteligencia Artificial), el Reglamento (UE) 2016/679 (RGPD), el artículo 22 y Python (SHAP y LIME). Tutor asignado e inscripciones abiertas.
Curso de Regulación de Transparencia Algorítmica — estudiando desde Colombia
La ingeniería de defensa en Colombia se vincula con el mantenimiento y modernización de sistemas terrestres, la logística militar y el desarrollo de capacidades de apoyo a las Fuerzas Militares. Empresas estatales y privadas del sector de defensa, así como contratistas de mantenimiento y suministro de equipos, demandan ingenieros mecánicos, electrónicos y de sistemas con conocimientos en vehículos blindados, comunicaciones tácticas y sostenimiento de material. La formación en este campo se articula con normas técnicas y procedimientos de contratación pública y de seguridad.
Costos para Colombia: $ 1.920.000 (peso colombiano), con cuotas y patrocinio empresarial disponibles.
Organismos relevantes en Colombia
Roles típicos
Preguntas desde Colombia
¿Cómo se relaciona la ingeniería de defensa con la regulación colombiana?
La adquisición y el control de equipos de defensa en Colombia los gestiona el Ministerio de Defensa Nacional y sus entidades, y aplican normas de contratación pública como la Ley 80 de 1993 y la Ley 1150 de 2007. El título de ingeniero se reconoce por el Ministerio de Educación. Un programa de SEIUM es una cualificación privada y no oficial, así que su valor depende de empleadores e instituciones del sector.
¿Dónde se contratan ingenieros de sistemas terrestres y defensa en Colombia?
Los perfiles se contratan en industrias de defensa con presencia en el país, contratistas de mantenimiento y logística, empresas de vehículos especiales, y en entidades públicas del sector. También hay demanda en empresas que proveen soporte técnico a fuerzas de seguridad. Estos empleos suelen requerir verificación de antecedentes y no están garantizados.
¿Mi empleador podría financiar esta formación y cómo es el pago?
Algunas organizaciones del sector financian capacitación de su personal técnico, lo que es práctica común en empresas con programas de desarrollo. El pago en SEIUM es fraccionado en cuotas. Conviene acordar con el empleador cualquier reembolso o compromiso. Como estudia en línea desde Colombia no necesita visa de estudiante, y el programa se dicta en inglés.
Toma el control.
Realiza un auténtico compromiso de ingeniería en este campo. Mueve los controles deslizantes, observa cómo reacciona el modelo en tiempo real y supera el desafío.
Lo que podrás hacer
Comprender qué exige la transparencia algorítmica y por qué es necesaria.
Interpretar las obligaciones de transparencia de la Ley de Inteligencia Artificial, el RGPD y la Ley de Servicios Digitales.
Documentar sistemas algorítmicos mediante fichas de modelo y registros.
Aplicar técnicas de explicabilidad como SHAP y LIME.
Realizar auditorías algorítmicas de sesgos y de rendimiento.
Diseñar mecanismos de gobernanza y publicación de algoritmos.
Elaborar un informe de transparencia de un sistema algorítmico.
Para quién es
- Auditor de algoritmos que desea especializarse en Regulación de la Transparencia Algorítmica.
- Gerente de gobernanza de inteligencia artificial que desea especializarse en Regulación de la Transparencia Algorítmica.
- Oficial de protección de datos que desea especializarse en Regulación de la Transparencia Algorítmica.
- Analista de explicabilidad de modelos que desea especializarse en Regulación de la Transparencia Algorítmica.
- Consultor de cumplimiento digital que desea especializarse en Regulación de la Transparencia Algorítmica.
- Responsable de transparencia en el sector público que desea especializarse en Regulación de la Transparencia Algorítmica.
- Egresados en ingeniería o ciencias que buscan incorporarse a la administración pública.
Con qué trabajarás
- Reglamento (UE) 2024/1689 (Ley de Inteligencia Artificial)
- Reglamento (UE) 2016/679 (RGPD), artículo 22
- Reglamento (UE) 2022/2065 (Ley de Servicios Digitales)
- ISO/IEC 42001 (sistemas de gestión de la inteligencia artificial)
- ISO/IEC 23894 (gestión de riesgos de la inteligencia artificial)
- ISO/IEC TR 24028 (confiabilidad en la inteligencia artificial)
- Ley 19/2013 de transparencia, acceso a la información pública y buen gobierno
6 módulos · 300 h
1.1Opacidad técnica, jurídica y organizativa1.2Lo que desea saber la persona afectada por una decisión1.3Lo que necesita saber el supervisor1.4Transparencia frente a secretos comerciales1.5Transparencia frente al riesgo de manipulación del sistema1.6Niveles de transparencia: sistema, modelo y decisión1.7Documentos internacionales de referencia1.8Vocabulario del sector1.9Casos públicos que impulsaron la regulación1.10Ejercicio: definir qué publicar sobre un sistema concreto
2.1Decisiones automatizadas y derechos de las personas interesadas2.2Derecho a información significativa sobre la lógica aplicada2.3Normativa europea de IA y transparencia2.4Obligaciones de las plataformas en línea2.5Transparencia en el sector público y registros de algoritmos2.6Contratación pública y cláusulas de transparencia2.7Acceso a la información pública aplicado a algoritmos2.8Normativa sectorial: crédito, empleo y salud2.9Jurisprudencia relevante2.10Práctica: mapeo de las obligaciones de un sistema del sector público
3.1Ficha técnica del modelo y del conjunto de datos3.2Registro de decisiones y datos de auditoría3.3Explicaciones locales y métodos habituales3.4Explicaciones globales y análisis de importancia de variables3.5Explicaciones contrafactuales3.6Límites y riesgos de las explicaciones3.7Explicaciones comprensibles para la persona afectada3.8Interfaz de explicación y pruebas con usuarios3.9Verificación de la fidelidad de la explicación3.10Práctica: redactar una explicación para una persona afectada
4.1Auditoría interna y externa del sistema4.2Acceso del auditor a los datos y a los modelos4.3Auditoría de caja negra y sus técnicas4.4Pruebas por subgrupos y detección de sesgos4.5Reproducibilidad del resultado auditado4.6Protección de la información durante una auditoría4.7Informe de auditoría y su publicación4.8Inspección por la autoridad y sus facultades4.9Investigación independiente y acceso de investigadores4.10Práctica: diseño de un plan de auditoría
5.1Registro público de algoritmos: contenido y mantenimiento5.2Evaluación de impacto y su publicación5.3Participación de las personas afectadas en el diseño5.4Canal de reclamaciones y revisión humana5.5Comunicación con los medios y el público5.6Transparencia proactiva frente a reactiva5.7Indicadores de transparencia5.8El riesgo de una transparencia meramente formal5.9Mejora continua de la política5.10Práctica: diseño de la ficha informativa pública de un sistema
6.1Elección del sistema y de su contexto6.2Mapa de obligaciones de transparencia6.3Documentación técnica y ficha del modelo6.4Diseño de explicaciones para cada público6.5Plan de auditoría y de acceso6.6Ficha informativa pública y registro de algoritmos6.7Canal de reclamaciones y revisión humana6.8Indicadores y plan de mejora6.9Informe del proyecto6.10Defensa del proyecto
Cómo aprenderás
Formación 100% en línea en el campus de SEIUM, con material descargable, clases grabadas y un tutor técnico asignado. No hay horarios fijos: el estudiante avanza a su propio ritmo dentro de la promoción, lo que permite combinar el curso con el trabajo.
Cada módulo combina teoría, lectura guiada de la normativa original y ejercicios aplicados. El software de trabajo es Python (SHAP y LIME), IBM AI Fairness 360, Fairlearn, Jupyter Notebook, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los casos prácticos se basan en procedimientos reales de auditoría algorítmica de sistemas reales, elaboración de fichas y registros de modelos, y análisis de explicabilidad de decisiones automatizadas. La evaluación es continua, módulo a módulo, más el proyecto final integrador.
Desarrólalo de principio a fin
Tu proyecto final sigue el flujo de trabajo real de la ingeniería, paso a paso, revisado por tu tutor.
Comprender qué exige la transparencia algorítmica y por qué es necesaria.
Interpretar las obligaciones de transparencia de la Ley de Inteligencia Artificial, el RGPD y la Ley de Servicios Digitales.
Documentar sistemas algorítmicos mediante fichas de modelo y registros.
Aplicar técnicas de explicabilidad como SHAP y LIME.
Realizar auditorías algorítmicas de sesgo y rendimiento.
Hacia dónde te lleva
Requisitos
- No se requiere titulación previa.
- Conexión a internet y una computadora capaz de ejecutar el software del programa.
- Inglés suficiente para seguir la lectura técnica de la normativa.
¿Listo para empezar?
Envía tu solicitud hoy. Nuestro equipo de admisiones responde en un plazo de 72 horas con tu plan de estudios y las opciones de financiamiento.
Preguntas frecuentes
El programa comprende 300 horas en total, distribuidas en 3 a 5 meses. Esto equivale a un promedio de 10 a 15 horas por semana, compatible con un trabajo de tiempo completo.
El curso utiliza Python (SHAP y LIME), IBM AI Fairness 360, Fairlearn y Jupyter Notebook. Se emplean versiones gratuitas, académicas o de evaluación, y el tutor indica la alternativa de código abierto cuando existe.
Un diploma propio de SEIUM al aprobar la evaluación continua y el proyecto integrador. Es una formación interna, no una titulación oficial del Ministerio.
Sí. Los módulos aprobados en un curso o diplomado de posgrado del mismo ámbito se reconocen para el programa avanzado. Consulte la política de reconocimiento al matricularse.
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