
- Bienvenida y presentación
- La promesa vs. el riesgo: por qué este curso existe
- Qué vas a lograr al finalizarlo
- Riesgo 1: Filtración de datos confidenciales
- Riesgo 2: Violaciones de propiedad intelectual
- Riesgo 3: Sesgos y discriminación
- Riesgo 4: Alucinaciones y decisiones erróneas
- Riesgo 5: Dependencia y pérdida de control
Cada riesgo explicado con un mini-ejemplo hipotético pero realista
- Costos directos: multas, demandas, sanciones
- Costos indirectos: reputación, confianza del cliente, moral del equipo
- Por qué la prevención es 100x más barata que la corrección
- El “efecto Bruselas”: cuando Europa legisla, el mundo sigue
- La convergencia regulatoria: hacia dónde va el mundo
- Cómo usar este módulo (no necesitas ser abogado)
- Riesgo prohibido (ej: social scoring)
- Alto riesgo (ej: selección de personal, diagnósticos médicos)
- Riesgo limitado (ej: chatbots)
- Riesgo mínimo (ej: filtros de spam)
- Qué debes hacer según la categoría de tu sistema
- Transparencia obligatoria
- Documentación requerida
- Supervisión humana
- Cuándo entró en vigor
- Plazos de implementación
- Qué aplicar ya vs. qué esperar
- Artículo 22: Decisiones automatizadas
- Cómo la IA intersecta con GDPR
- Consentimiento y datos personales en modelos de IA
- Derecho al olvido y IA
- Panorama fragmentado: federal vs. estatal
- California: CPRA y propuestas sobre IA
- Nueva York: Local Law 144 (sesgo en contratación)
- Órdenes ejecutivas federales
- Hacia dónde va USA
- Brasil: PL 2338/2023 (el más avanzado)
- Argentina: proyectos en discusión
- Chile: Política Nacional de IA
- México y Colombia: iniciativas sectoriales
- La tendencia: seguir el modelo europeo
- Presentación del framework visual (diagrama de flujo simple)
- Paso 1: ¿Qué tipo de información vas a usar?
- Paso 2: ¿Qué tipo de decisión vas a tomar?
- Paso 3: ¿Cuál es el nivel de riesgo?
- Definición de datos sensibles (personal, confidencial, propietario)
- La lista roja: tipos de datos prohibidos
- Datos de clientes y GDPR
- Secretos comerciales y competencia
- Información financiera
- Alternativas: cómo usar IA sin exponer datos
- Qué son las alucinaciones y por qué ocurren
- Las 5 señales de alerta de información falsa
- Protocolo de verificación en 3 niveles:
- Nivel 1: Decisiones de bajo impacto
- Nivel 2: Decisiones de impacto medio
- Nivel 3: Decisiones críticas
- Herramientas y técnicas de fact-checking
- El debate legal actual: ¿quién es dueño del output?
- Riesgos de copyright al usar contenido generado por IA
- Cuándo puedes usar output de IA comercialmente
- Cómo proteger tu IP cuando usas IA
- Políticas de diferentes herramientas (ChatGPT, Claude, Midjourney, etc.)
- Documentación y atribución
- Qué son los sesgos en IA y de dónde vienen
- Tipos de sesgos más comunes (género, raza, edad, etc.)
- Áreas de alto riesgo: RRHH, crédito, legal
- Cómo detectar sesgos en los outputs
- Estrategias de mitigación:
- Diversificar inputs
- Probar con múltiples herramientas
- Revisión humana obligatoria
Presentación de casos para pensar en cómo aplicar todo lo aprendido
Caso A: Empresa de Marketing en Madrid
- Escenario completo
- Uso de IA propuesto
- Análisis de riesgos
- Regulaciones aplicables
- Protocolo recomendado
- Resolución
Caso B: Fintech en São Paulo
- Similar estructura al Caso A
- Enfoque en decisiones automatizadas de crédito
Caso C: Startup Tech en Miami
- Similar estructura
- Enfoque en IP y uso de código generado por IA
- Paso 1: Auditoría de uso actual de IA
- Paso 2: Establecer políticas internas
- Paso 3: Capacitar al equipo (spoiler: con este curso)
- Paso 4: Implementar el decision framework
- Paso 5: Monitoreo y actualización continua
- Roles y responsabilidades: quién hace qué
- Dónde mantenerse actualizado
- Recursos legales y técnicos confiables
- Comunidades y foros
- Cómo contactarte para consultas específicas
- Recapitulación de los 4 pilares del curso
- El compromiso: ser usuarios responsables de IA
La IA es la mejor manera de acelerar y automatizar procesos en las empresas. Por eso la usamos TODOS LOS DÍAS.
¿Sabíes todas las cosas que pueden salir terriblemente mal?
Cada vez que un empleado copia información en ChatGPT sin pensar, tu empresa está a un clic de distancia de una filtración de datos, una multa millonaria o una demanda por discriminación.
Y aquí está el problema: La mayoría de los equipos usan IA...
... sin entender las regulaciones vigentes
... sin saber qué datos son sensibles
... sin verificar la información brindada por IA
... sin protocolos claros de decisión
La buena noticia: Prevenir estos riesgos es 100 veces más barato que corregirlos después de que ocurran.
¿Por qué este curso es esencial para tu empresa?
Europa ya tiene regulaciones obligatorias de IA desde 2024. El EU AI Act clasifica los sistemas de IA por nivel de riesgo y establece obligaciones específicas que, si no cumples, pueden resultar en multas de hasta el 4% de tu facturación global.
Estados Unidos está legislando estado por estado. California, Nueva York y otros estados ya tienen leyes específicas sobre uso de IA en contratación, evaluación crediticia y protección de datos.
Latinoamérica está siguiendo el modelo europeo. Brasil lidera con el proyecto PL 2338/2023, y Argentina, Chile, México y Colombia están desarrollando sus propias regulaciones.
Tu empresa necesita cumplir. Ahora.
No solo por evitar multas. También para:
Proteger la reputación de tu marca
Prevenir demandas laborales por sesgos discriminatorios
Garantizar la confianza de tus clientes
Establecer ventaja competitiva con políticas sólidas
Lo que hace único a este curso
NO es un curso técnico. Está diseñado específicamente para profesionales corporativos sin formación técnica: RRHH, Legal, Marketing, Finanzas, Ventas, Managers... cualquier persona que use IA en su trabajo.
NO es teoría abstracta. Te damos protocolos prácticos que puedes aplicar HOY MISMO en tu trabajo diario.
NO son solo regulaciones. Entenderás el "por qué" detrás de cada regla, con casos reales de empresas que cometieron errores costosos... y cómo evitarlos.
Lo que aprenderás en este curso
MÓDULO 1: El Panorama de Riesgos en IA
Identificarás los 5 riesgos críticos que mantienen despiertos a los departamentos de Legal y RRHH:
Filtración de datos confidenciales
Violaciones de propiedad intelectual
Sesgos y discriminación
Alucinaciones y decisiones erróneas
Dependencia y pérdida de control
Y entenderás por qué la prevención es 100 veces más barata que la corrección.
MÓDULO 2: Marco Regulatorio Global
Dominarás las regulaciones más importantes del mundo:
EU AI Act: El sistema de clasificación por riesgo (prohibido, alto, limitado, mínimo), las obligaciones específicas por categoría (las 4 Ps: Prevención, Papel, Personas, Pruebas), y los plazos de implementación que ya están corriendo.
GDPR: El Artículo 22 sobre decisiones automatizadas, cómo la IA intersecta con protección de datos, consentimiento, y el derecho al olvido aplicado a IA.
Estados Unidos: El panorama fragmentado (federal vs. estatal), California CPRA, Nueva York Local Law 144 sobre sesgo en contratación, y órdenes ejecutivas federales.
Latinoamérica: Brasil PL 2338/2023 (el más avanzado de la región), Argentina, Chile, México y Colombia, y la tendencia clara hacia convergencia con el modelo europeo.
El denominador común: Los principios universales que todos están adoptando: transparencia, no discriminación, supervisión humana, y rendición de cuentas.
MÓDULO 3: Protocolo de Uso Seguro
Aquí está el corazón práctico del curso. Obtendrás herramientas que usarás inmediatamente:
El Decision Framework de 3 pasos: Un protocolo simple para decidir en 30 segundos si puedes usar IA para algo específico:
¿Qué tipo de información voy a usar?
¿Qué tipo de decisión voy a tomar?
¿Cuál es el nivel de riesgo real?
La Lista Roja: Qué datos NUNCA compartir con IA pública (datos personales, de clientes, secretos comerciales, información financiera, datos de empleados) y alternativas seguras (anonimización real, datos sintéticos, herramientas corporativas).
Detección de alucinaciones: Las 5 señales de alerta cuando la IA inventa información, y el protocolo de verificación en 3 niveles según el impacto de cada decisión.
Propiedad intelectual: El debate legal actual sobre quién es dueño del contenido generado por IA, cuándo puedes usarlo comercialmente, cómo proteger tu IP, y políticas de diferentes herramientas (ChatGPT, Claude, Copilot, Midjourney).
Sesgos: Cómo identificarlos y mitigarlos en áreas críticas (RRHH, crédito, legal), estrategias prácticas (diversificar inputs, probar múltiples herramientas, revisión humana obligatoria, auditorías periódicas).
MÓDULO 4: Implementación Práctica
Consolidarás todo con casos integradores y un plan de acción:
3 Casos de estudio multi-jurisdiccionales:
Agencia de Marketing en Madrid (GDPR y datos de clientes)
Fintech en São Paulo (decisiones automatizadas y LGPD brasileña)
Startup Tech en Miami (propiedad intelectual del código generado por IA)
Plan de implementación en 5 pasos:
Auditoría de uso actual de IA en tu empresa
Establecer políticas internas (con template editable incluido)
Capacitar al equipo
Implementar el Decision Framework
Monitoreo y actualización continua
Roles y responsabilidades: Quién hace qué en cada departamento (CEO, Legal, RRHH, IT, Managers, Empleados).
Recursos descargables incluidos (10 PDFs/documentos)
Los 5 Riesgos de IA: Checklist de Auto-Evaluación
Mapa Regulatorio Global de IA (infografía)
Matriz de Cumplimiento: ¿Qué Aplica a Mi Empresa?
Decision Framework Poster (para imprimir y colgar)
Checklist de Verificación de Outputs (3 niveles)
Lista Roja: Datos que NUNCA debes compartir con IA
Template de Política de Uso de IA para Empresas (Word editable)
Plan de Implementación en 30 Días
Roles y Responsabilidades por Departamento
Recursos y Enlaces Actualizados (documento con links a regulaciones)
Tu instructor
Federico Garay - Instructor Best-Seller en Udemy con un estilo pedagógico distintivo: entretenido, con buen humor, alta energía y empatía. Su enfoque de "talking head" con contenido denso pero accesible le ha permitido destacar en mercados saturados.
Más de 500.000 estudiantes en todo el mundo han logrado sus metas desarrollando habilidades a traves de sus cursos.
IMPORTANTE: En el desarrollo de este curso se utilizó IA generativa con supervisión humana en todas las partes del proceso.
Al finalizar este curso, podrás:
✓ Tomar decisiones informadas y seguras cada vez que uses IA en tu trabajo
✓ Identificar qué información es sensible y cuál puede compartirse con IA pública
✓ Clasificar cualquier uso de IA según su nivel de riesgo legal
✓ Cumplir con EU AI Act, GDPR y regulaciones aplicables a tu empresa
✓ Detectar cuándo la IA está inventando información y cómo verificarla
✓ Identificar y mitigar sesgos discriminatorios en sistemas de IA
✓ Establecer políticas de IA defendibles legalmente en tu organización
✓ Proteger a tu empresa de multas millonarias, demandas y daño reputacional
¿Por qué los líderes de L&D eligen este curso?
"Es el único curso que cubre TODAS las regulaciones globales en un formato accesible para equipos no técnicos."
"Después de un incidente costoso, necesitábamos demostrar que capacitamos a nuestro equipo. Este curso nos dio la documentación y evidencia que Legal requería."
"Lo hicimos mandatorio para toda la empresa. En 2 horas, cada empleado sabe exactamente qué hacer y qué evitar con IA. La inversión se pagó sola en la primera semana."
Este curso es tu póliza de seguro contra riesgos de IA
Cada día que tu equipo usa IA sin este conocimiento, estás acumulando riesgo.
Cada empleado que comparte datos sin criterio es una bomba de tiempo legal.
Cada decisión tomada con IA sin supervisión humana es una demanda potencial.
Pero todo eso termina aquí.
En menos de 2 horas, transformarás a tu equipo en usuarios responsables de IA que protegen a la empresa mientras aprovechan al máximo esta tecnología revolucionaria.
La pregunta no es si puedes permitirte este curso.
La pregunta es: ¿puedes permitirte NO tomarlo?
Inscríbete ahora y protege a tu empresa
Este curso incluye:
2 horas de contenido en video
10 recursos descargables (PDFs, templates, checklists)
Certificado de finalización
Empieza hoy. Protege a tu empresa mañana.
Te espero en la lección #1
FEDE