Curso Online en IA Aplicada a la Administración Pública y Servicios al Ciudadano

1.    Fundamentos de la inteligencia artificial y su relevancia en el sector público

1.1.  Definición, evolución histórica y estado actual de la inteligencia artificial

1.2.  Taxonomía de las tecnologías de inteligencia artificial

1.3.  Diferencias fundamentales entre la IA en el sector privado y en la Administración Pública

1.4.  Oportunidades y desafíos de la IA para la modernización del sector público

1.5.  Panorama internacional de la adopción de IA en administraciones públicas

2.    Marco normativo, regulatorio y ético de la IA en la Administración Pública

2.1.  Principios éticos fundamentales para el uso de IA en el sector público

2.2.  Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial y su aplicación al sector público

2.3.  Normativa nacional sobre administración electrónica y transformación digital

2.4.  Protección de datos personales y su interacción con los sistemas de inteligencia artificial

2.5.  Gobernanza algorítmica y mecanismos de auditoría ética en el sector público

2.6.  Responsabilidad jurídica derivada de decisiones adoptadas por sistemas automatizados

3.    Infraestructura de datos y gestión de la información en la Administración Pública

3.1.  El dato como activo estratégico en la gestión pública contemporánea

3.2.  Arquitecturas de datos para la Administración Pública digital

3.3.  Interoperabilidad de datos entre organismos y niveles administrativos

3.4.  Gobierno del dato: políticas institucionales, roles y responsabilidades

3.5.  Datos abiertos y reutilización de la información del sector público

3.6.  Técnicas de anonimización y seudonimización de datos para su uso en modelos de IA

4.    Aprendizaje automático y modelos predictivos para la gestión pública

4.1.  Fundamentos del aprendizaje automático aplicados al contexto de la Administración

4.2.  Ciclo de vida de un proyecto de aprendizaje automático en la Administración Pública

4.3.  Modelos predictivos para la optimización de recursos y servicios públicos

4.4.  Modelos de clasificación para la priorización y segmentación de la atención ciudadana

4.5.  Explicabilidad e interpretabilidad de modelos en contextos de decisión pública

4.6.  Limitaciones, riesgos y consideraciones éticas del uso de modelos predictivos en políticas públicas

5.    Procesamiento del lenguaje natural aplicado a los servicios al ciudadano

5.1.  Fundamentos del procesamiento del lenguaje natural en el ámbito público

5.2.  Chatbots y asistentes virtuales inteligentes para la atención ciudadana

5.3.  Análisis automatizado de documentos administrativos y expedientes

5.4.  Análisis de sentimiento y opinión ciudadana en canales de comunicación pública

5.5.  Traducción automática y generación asistida de textos en la comunicación institucional

5.6.  Retos y limitaciones específicas del PLN aplicado al lenguaje administrativo y jurídico

6.    Automatización inteligente de procesos administrativos

6.1.  Conceptos fundamentales de la automatización robótica de procesos en la Administración

6.2.  Integración de inteligencia artificial y RPA para la automatización cognitiva

6.3.  Mapeo, análisis y rediseño de procesos administrativos para su automatización

6.4.  Casos de aplicación en trámites y procedimientos administrativos habituales

6.5.  Plataformas y herramientas tecnológicas disponibles para la automatización pública

6.6.  Gestión del cambio organizacional en proyectos de automatización administrativa

7.    Sistemas inteligentes de atención, comunicación y participación ciudadana

7.1.  Transformación digital de los canales de atención al ciudadano

7.2.  Portales y plataformas inteligentes de servicios públicos digitales

7.3.  IA aplicada a la gestión de quejas, reclamaciones y sugerencias ciudadanas

7.4.  Herramientas de IA para la participación ciudadana y el gobierno abierto

7.5.  Accesibilidad e inclusión digital en los servicios públicos basados en IA

7.6.  Medición y análisis de la satisfacción ciudadana mediante técnicas de inteligencia artificial

8.    IA para la toma de decisiones y el diseño de políticas públicas

8.1.  Fundamentos de los sistemas de apoyo a la decisión basados en inteligencia artificial

8.2.  Cuadros de mando inteligentes y visualización avanzada de datos para gestores públicos

8.3.  Simulación y modelización de escenarios para la planificación de políticas públicas

8.4.  IA aplicada a ámbitos sectoriales estratégicos de la gestión pública

8.5.  Evaluación del impacto de las políticas públicas mediante técnicas de inteligencia artificial

8.6.  Riesgos de la dependencia tecnológica y automatización excesiva en la toma de decisiones públicas

9.    Ciberseguridad, privacidad y protección de infraestructuras de IA en el sector público

9.1.  Amenazas y vulnerabilidades específicas de los sistemas de IA en la Administración

9.2.  Marcos de ciberseguridad aplicables a la inteligencia artificial en el sector público

9.3.  Protección de la privacidad a lo largo del ciclo de vida de los sistemas de IA

9.4.  Planes de contingencia, continuidad del servicio y resiliencia de los sistemas basados en IA

9.5.  Auditoría técnica y funcional de sistemas de inteligencia artificial en producción

10.    Estrategia de implementación y gestión de proyectos de IA en la Administración Pública

10.1.  Diseño de una estrategia institucional de inteligencia artificial en el sector público

10.2.  Gobernanza organizativa de los proyectos de IA en la Administración

10.3.  Metodologías de gestión de proyectos de IA adaptadas al contexto público

10.4.  Contratación pública de soluciones y servicios de inteligencia artificial

10.5.  Capacitación digital y formación del empleado público en inteligencia artificial

10.6.  Gestión del cambio cultural y organizacional en la adopción de inteligencia artificial

10.7.  Colaboración público-privada y ecosistemas de innovación en torno a la IA pública

11.    Evaluación, monitorización y mejora continua de los sistemas de IA en el sector público

11.1.  Marcos y metodologías de evaluación del rendimiento de los sistemas de IA

11.2.  Monitorización operativa y detección de degradación de modelos en producción

11.3.  Evaluación del impacto ético y social de los sistemas de IA desplegados

11.4.  Procesos de mejora continua y aprendizaje organizacional en proyectos de IA

11.5.  Sostenibilidad ambiental y huella energética de las infraestructuras de IA pública

11.6.  Escalabilidad y replicabilidad de soluciones de IA entre distintas administraciones

12.    Casos prácticos y tendencias de futuro de la IA en la Administración Pública

12.1.  Análisis de casos de éxito en administraciones públicas internacionales

12.2.  Casos de estudio en la Administración Pública española

12.3.  Lecciones aprendidas y factores críticos de éxito en proyectos reales de IA pública

12.4.  Tendencias tecnológicas emergentes y su impacto previsible en el sector público

12.5.  Prospectiva: hacia la Administración Pública inteligente del futuro

12.6.  Reflexión crítica sobre los límites y el papel de la IA en la democracia y el servicio público