Estudio del marco normativo europeo, su estructura, evolución y calendario de aplicación.

• Reglamento (UE) 2024/1689 y texto consolidado.
• Modificaciones normativas introducidas en 2026.
• Jerarquía entre reglamentos, actos de ejecución, directrices y códigos.
• Calendario de entrada en aplicación de las obligaciones.
• Régimen transitorio de los sistemas existentes.
• Diferencias entre obligaciones vigentes y obligaciones futuras.

Identificación de los operadores y análisis de sus funciones y responsabilidades.

• Definición de sistema de IA.
• Ámbito de aplicación del Reglamento.
• Proveedor y responsable del despliegue.
• Importadores, distribuidores y representantes autorizados.
• Proveedores descendentes y cadena de valor.
• Modificación sustancial y componentes de seguridad.
• Cooperación técnica y obligaciones contractuales.

Análisis de la clasificación de los sistemas de IA y del régimen de prácticas prohibidas.

• Enfoque regulatorio basado en riesgos.
• Prácticas de inteligencia artificial prohibidas.
• Interpretación de las directrices de la Comisión.
• Nuevas prohibiciones relativas a contenidos sexuales no consentidos.
• Prohibiciones relacionadas con material de abuso sexual infantil.
• Diferencias entre prohibición, alto riesgo y transparencia.

Requisitos, obligaciones y calendario aplicable a los sistemas clasificados como de alto riesgo.

• Las dos vías de clasificación del artículo 6.
• Calendario de aplicación de 2027 y 2028.
• Sistemas de gestión de riesgos.
• Gobernanza y calidad de los datos.
• Documentación técnica y registros.
• Supervisión humana, exactitud, robustez y ciberseguridad.
• Tratamiento excepcional de datos para detección y corrección de sesgos.
• Cooperación contractual en la cadena de valor.
• Coordinación entre evaluaciones de impacto sobre derechos fundamentales y protección de datos.

Regulación de los modelos de IA de uso general y de los sistemas de IA generativa.

• Concepto y régimen de los modelos GPAI.
• Obligaciones de sus proveedores.
• Directrices europeas sobre modelos de uso general.
• Código de Buenas Prácticas GPAI.
• Responsabilidades de los integradores.
• Transparencia del contenido generado mediante IA.
• Gestión de versiones, prompts y entrenamiento.
• Derechos de autor y seguridad de los modelos.

Análisis de las obligaciones de transparencia y su relación con la privacidad y los derechos fundamentales.

• Obligaciones del artículo 50 del Reglamento.
• Información sobre interacción con sistemas de IA.
• Contenido sintético y deepfakes.
• Reconocimiento de emociones y categorización biométrica.
• Relación con el RGPD y las decisiones automatizadas.
• Evaluaciones de impacto en protección de datos (EIPD).
• Evaluación de impacto sobre derechos fundamentales (FRIA).
• Igualdad y discriminación algorítmica.

Estudio de las estructuras de gobernanza, supervisión y control del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial.

• Gobernanza europea y nacional de la IA.
• Oficina Europea de IA y autoridades nacionales.
• Evaluación de conformidad y vigilancia del mercado.
• Reclamaciones y mecanismos de denuncia.
• Régimen sancionador.
• Medidas aplicables a pymes y determinadas empresas medianas.
• Seguimiento posterior a la comercialización.
• Notificación de incidentes y medidas correctoras.

Análisis del marco institucional y normativo español relacionado con el desarrollo y la utilización de sistemas de IA.

• Situación de la adaptación normativa española.
• Agencia Española de Supervisión de Inteligencia Artificial (AESIA).
• Proyectos legislativos y su estado de tramitación.
• Normativa y criterios aplicables en el ámbito judicial.
• Igualdad de trato y no discriminación.
• RGPD y LOPDGDD.
• Legislación laboral y derechos de los trabajadores.
• Consumidores, administraciones públicas y regulación sectorial.

Aplicación práctica de criterios de cumplimiento y gobernanza de la IA en las organizaciones.

• Inventario de sistemas y casos de uso de IA.
• Clasificación y determinación de obligaciones.
• Medidas de alfabetización en inteligencia artificial.
• Aplicación de los requisitos de transparencia.
• Preparación gradual para los sistemas de alto riesgo.
• Identificación y gestión de shadow AI.
• Diligencia debida y contratación con proveedores.
• Herramientas y recursos europeos de apoyo al cumplimiento.

Aplicación de los conocimientos adquiridos mediante actividades de revisión y análisis de cumplimiento.

• Planificación de una revisión de cumplimiento del AI Act.
• Identificación de obligaciones legalmente exigibles.
• Verificación de medidas de alfabetización en IA.
• Comprobación de requisitos de transparencia.
• Revisión de obligaciones de modelos GPAI.
• Identificación de prácticas prohibidas.
• Preparación para futuras obligaciones de alto riesgo.
• Diferencias entre incumplimientos legales y brechas de preparación.
• Desarrollo del proyecto final del curso.