Ética en la IA predictiva aplicada a la seguridad
Curso en línea de 300 horas sobre ética en la IA predictiva aplicada a la seguridad. 6 módulos que abordan el Reglamento (UE) 2024/1689 (Ley de Inteligencia Artificial), la Directiva (UE) 2016/680 (protección de datos en el ámbito policial) y Python (scikit-learn). Incluye tutor asignado e inscripción abierta.
Ética en la IA predictiva aplicada a la seguridad — 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: $ 2.610.000 (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
Explicar cómo funciona la analítica predictiva aplicada a la seguridad.
Detectar y medir el sesgo en modelos predictivos.
Aplicar las prohibiciones y obligaciones de la Ley de IA a los sistemas predictivos.
Diseñar mecanismos de transparencia y supervisión humana.
Evaluar el impacto de la vigilancia predictiva en las libertades.
Realizar evaluaciones de impacto en derechos fundamentales.
Evaluar de forma crítica un sistema predictivo real o simulado.
Para quién es
- Auditor de algoritmos que desea especializarse en ética en la IA predictiva aplicada a la seguridad.
- Científico de datos en seguridad pública que desea especializarse en ética en la IA predictiva aplicada a la seguridad.
- Delegado de protección de datos que desea especializarse en ética en la IA predictiva aplicada a la seguridad.
- Analista de riesgos de IA que desea especializarse en ética en la IA predictiva aplicada a la seguridad.
- Asesor jurídico en tecnología que desea especializarse en ética en la IA predictiva aplicada a la seguridad.
- Investigador en equidad algorítmica que desea especializarse en ética en la IA predictiva aplicada a la seguridad.
- Graduados en ingeniería o ciencias que buscan incorporarse a la seguridad pública.
Con qué trabajarás
- Reglamento (UE) 2024/1689 (Ley de Inteligencia Artificial)
- Directiva (UE) 2016/680 (protección de datos en el ámbito policial)
- Ley Orgánica 7/2021 (protección de datos en materia penal)
- ISO/IEC TR 24027 (sesgo en sistemas de IA)
- NIST SP 1270 (gestión del sesgo en la IA)
- Convenio Europeo de Derechos Humanos
- Convenio 108+ del Consejo de Europa
6 módulos · 300 h
1.1Vigilancia predictiva: puntos calientes y modelos basados en personas 1.2 Algoritmos: Predpol, regresión y aprendizaje automático 1.3 Datos de entrada: denuncias, detenciones y sensores 1.4 Bucles de retroalimentación de los datos 1.5 Seguridad pública, privada y nacional 1.6 Valores en tensión: eficacia, libertad y equidad 1.7 Presunción de inocencia y predicción 1.8 Derechos fundamentales afectados 1.9 Experiencias en Chicago, Los Ángeles y el Reino Unido 1.10 Caso de estudio: análisis del programa Strategic Subject List
2.1Fuentes de sesgo en los datos históricos2.2Métricas de equidad: paridad demográfica e igualdad de oportunidades2.3Teorema de imposibilidad de Kleinberg2.4El debate sobre COMPAS y ProPublica2.5Variables proxy y discriminación indirecta2.6Auditoría con Fairlearn y AIF3602.7Mitigación antes, durante y después del entrenamiento2.8Evaluación interseccional2.9Sesgo en el reconocimiento facial: el estudio Gender Shades2.10Laboratorio: auditoría de equidad de un modelo de riesgo
3.1Reglamento (UE) 2024/1689: prácticas prohibidas3.2Sistemas de alto riesgo en el ámbito policial3.3Identificación biométrica remota en tiempo real3.4Directiva (UE) 2016/680 sobre protección de datos policiales3.5Ley Orgánica 7/20213.6Carta de los Derechos Fundamentales de la Unión Europea3.7Jurisprudencia: el caso SyRI en los Países Bajos3.8Evaluación de impacto en derechos fundamentales3.9Supervisión por las autoridades de control3.10Caso de estudio: clasificación de riesgo de un sistema policial
4.1Explicabilidad para agentes y ciudadanos4.2Sesgo de automatización en los usuarios4.3Diseño de una supervisión humana eficaz4.4Registros y trazabilidad de las decisiones4.5El derecho a impugnar decisiones4.6Transparencia de los proveedores privados4.7Registros públicos de algoritmos4.8Participación ciudadana y control democrático4.9Evaluación continua del rendimiento4.10Taller: diseño de un protocolo de supervisión humana
5.1Vigilancia masiva y efecto disuasorio5.2Videovigilancia inteligente y análisis de comportamiento5.3Redes sociales y predicción de radicalización5.4Puntuación social y su prohibición5.5Seguridad en grandes eventos5.6Fronteras y sistemas de evaluación de riesgos: ETIAS5.7Datos de menores y grupos vulnerables5.8Proporcionalidad y necesidad5.9Moratorias y prohibiciones locales5.10Caso de estudio: videovigilancia algorítmica en un evento deportivo
6.1Descripción del sistema y de su contexto6.2Análisis de datos y fuentes de sesgo6.3Auditoría técnica de equidad6.4Evaluación de impacto en derechos fundamentales6.5Análisis de cumplimiento normativo6.6Diseño de supervisión y transparencia6.7Recomendaciones para su despliegue o rechazo6.8Plan de seguimiento6.9Informe y presentación6.10Revisión final con el tutor
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: los estudiantes avanzan a su propio ritmo dentro de cada convocatoria, lo que permite combinar el estudio con el trabajo.
Cada módulo combina teoría, lectura guiada de la normativa original y ejercicios aplicados. El software de trabajo es Python (scikit-learn), Fairlearn, AI Fairness 360 y SHAP, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los casos de estudio se basan en procedimientos reales de auditoría de sesgos algorítmicos, evaluaciones de impacto en derechos fundamentales y análisis de vigilancia predictiva. La evaluación es continua a lo largo de cada módulo, además del proyecto integrador final.
Desarrólalo de principio a fin
Tu proyecto final sigue el flujo de trabajo real de la ingeniería, paso a paso, revisado por tu tutor.
Explique cómo funciona la analítica predictiva aplicada a la seguridad.
Detecte y mida el sesgo en los modelos predictivos.
Aplique las prohibiciones y obligaciones de la Ley de IA a los sistemas predictivos.
Diseñe mecanismos de transparencia y supervisión humana.
Evalúe el impacto de la vigilancia predictiva en las libertades.
Hacia dónde te lleva
Requisitos
- No se requiere una titulación previa.
- Conexión a internet y una computadora capaz de ejecutar el software del programa.
- Nivel de inglés suficiente para seguir textos normativos técnicos.
¿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 tiene 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 programa utiliza Python (scikit-learn), Fairlearn, AI Fairness 360 y SHAP. Se emplean versiones gratuitas, académicas o de evaluación, y el tutor indica la alternativa gratuita 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 en la misma área se reconocen para el programa superior. Consulte la política de reconocimiento al matricularse.
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