Curso Online en Inteligencia Artificial Aplicada a la Gestión Pública

1.    Fundamentos conceptuales de la inteligencia artificial en el sector público

1.1.  Definición, evolución histórica y tipologías de la inteligencia artificial

1.2.  Componentes tecnológicos esenciales para comprender la IA aplicada

1.3.  Particularidades de la inteligencia artificial en entornos gubernamentales

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

1.5.  Conceptos básicos de datos, algoritmos y modelos para gestores públicos

2.    Marco estratégico y políticas públicas para la transformación digital con IA

2.1.  Estrategias nacionales e internacionales de inteligencia artificial

2.2.  Planificación estratégica de la IA en organizaciones públicas

2.3.  Gobernanza del dato como prerrequisito para la inteligencia artificial

2.4.  Modelos de financiación y contratación pública de soluciones de IA

2.5.  Articulación entre niveles de gobierno y colaboración público-privada

3.    Marco jurídico, ético y regulatorio de la inteligencia artificial pública

3.1.  Principios éticos rectores de la IA en el ámbito público

3.2.  Regulación europea de la inteligencia artificial

3.3.  Protección de datos personales y privacidad en sistemas de IA

3.4.  Responsabilidad jurídica derivada de decisiones algorítmicas

3.5.  Derechos digitales de la ciudadanía frente a la administración automatizada

4.    Datos públicos, infraestructura y arquitectura tecnológica

4.1.  Ciclo de vida del dato en la administración pública

4.2.  Infraestructuras tecnológicas habilitadoras

4.3.  Calidad del dato como condición de fiabilidad algorítmica

4.4.  Seguridad de la información y ciberseguridad en sistemas inteligentes

4.5.  Estándares técnicos y semánticos para la interoperabilidad

5.    Aplicaciones de la inteligencia artificial en servicios públicos esenciales

5.1.  IA en salud pública y gestión sanitaria

5.2.  IA en educación y políticas educativas

5.3.  IA en seguridad ciudadana y justicia

5.4.  IA en movilidad urbana y ciudades inteligentes

5.5.  IA en gestión tributaria y prevención del fraude

5.6.  IA en servicios sociales y políticas de bienestar

6.    Automatización de procesos y mejora de la atención ciudadana

6.1.  Automatización robótica de procesos administrativos

6.2.  Asistentes virtuales y chatbots en la atención al ciudadano

6.3.  Procesamiento inteligente de documentos y expedientes

6.4.  Aplicación de IA generativa en la redacción administrativa

6.5.  Métricas de mejora en eficiencia y satisfacción ciudadana

7.    Toma de decisiones públicas basada en datos e inteligencia artificial

7.1.  Del gobierno basado en evidencia al gobierno aumentado por IA

7.2.  Análisis predictivo aplicado al diseño de políticas públicas

7.3.  Análisis prescriptivo y sistemas de apoyo a la decisión

7.4.  Cuadros de mando inteligentes para directivos públicos

7.5.  Riesgos de la sobreconfianza en sistemas algorítmicos decisores

8.    Gestión de proyectos de inteligencia artificial en el sector público

8.1.  Metodologías ágiles aplicadas a proyectos de IA gubernamental

8.2.  Identificación y priorización de casos de uso viables

8.3.  Equipos multidisciplinares y nuevos perfiles profesionales

8.4.  Pilotos, pruebas de concepto y escalado de soluciones

8.5.  Gestión del cambio y resistencias organizativas

9.    Auditoría algorítmica, transparencia y rendición de cuentas

9.1.  Fundamentos de la auditoría de sistemas algorítmicos públicos

9.2.  Detección y mitigación de sesgos en modelos de IA

9.3.  Explicabilidad e interpretabilidad de modelos complejos

9.4.  Registros públicos de algoritmos y obligaciones de transparencia

9.5.  Mecanismos de impugnación y participación ciudadana en la supervisión

10.    IA generativa y su impacto en la administración pública

10.1.  Fundamentos de los modelos generativos de lenguaje e imagen

10.2.  Casos de uso de IA generativa en la gestión pública

10.3.  Ingeniería de prompts para profesionales del sector público

10.4.  Riesgos específicos: alucinaciones, desinformación y propiedad intelectual

10.5.  Políticas internas de uso responsable de IA generativa

11.    Casos prácticos y experiencias internacionales de referencia

11.1.  Experiencias destacadas en la Unión Europea

11.2.  Iniciativas en España y comunidades autónomas

11.3.  Experiencias en América Latina

11.4.  Lecciones aprendidas de fracasos y controversias documentadas

11.5.  Análisis comparado de factores críticos de éxito

12.    Prospectiva y futuro de la inteligencia artificial en lo público

12.1.  Tendencias emergentes en IA con impacto gubernamental

12.2.  Evolución del empleo público ante la automatización inteligente

12.3.  Nuevos modelos de relación entre administración y ciudadanía

12.4.  Hacia una gobernanza global de la inteligencia artificial

12.5.  Plan de desarrollo profesional continuo para directivos públicos