Diplomado en Ética e IA para los desafíos empresariales modernos

Docente(s): Macarena Mckay

Unidad académica responsable: Facultad de Economía y Administración

Requisitos: Sin pre-requisitos

Créditos: 4

Horas Totales: 75 | Horas directas: 25 |Horas indirectas: 50 

Descripción:

Este curso aborda los principales desafíos éticos asociados a la adopción de sistemas de inteligencia artificial en organizaciones. A partir de casos reales y marcos internacionales de IA responsable, los estudiantes analizan dilemas relacionados con sesgos algorítmicos, privacidad, transparencia, uso de datos y toma de decisiones automatizadas.

Resultados de Aprendizaje:

• Identificar dilemas éticos comunes asociados al uso de IA en entornos organizacionales y sociales.
• Analizar riesgos éticos vinculados al uso de datos, sesgos, privacidad y toma de decisiones automatizadas.
• Aplicar principios y buenas prácticas de IA responsable en contextos laborales y empresariales.
• Reconocer marcos internacionales de ética en IA y su relevancia para la gestión organizacional.
• Proponer medidas básicas de supervisión y responsabilidad humana en procesos que incorporan IA.

Contenidos:

• Clase 1: Ética aplicada a la inteligencia artificial
  • Qué entendemos por ética en IA
  • IA y toma de decisiones: impactos organizacionales
  • Introducción a la IA responsable
  • Dilemas éticos frecuentes en el uso de tecnologías automatizadas
• Clase 2: Datos, privacidad y uso responsable de información
  • Datos como insumo central de la IA
  • Riesgos en el tratamiento de datos personales
  • Principios de privacidad por diseño
  • Equilibrio entre innovación y protección de las personas
• Clase 3: Sesgos algorítmicos y discriminación
  • Cómo surgen los sesgos en datos y modelos
  • Ejemplos reales de discriminación algorítmica
  • Implicancias éticas y sociales
  • Buenas prácticas para mitigación básica de sesgos
• Clase 4: Transparencia, explicabilidad y confianza
  • Por qué es importante comprender cómo decide un sistema
  • Explicabilidad en modelos simples y complejos
  • Transparencia en el uso organizacional de IA
  • Cómo comunicar decisiones algorítmicas a diferentes usuarios
• Clase 5: Supervisión humana y responsabilidad
  • Delegación de decisiones a sistemas de IA
  • Rol del criterio humano en procesos automatizados
  • Responsabilidad compartida entre usuarios, diseñadores y organizaciones
  • Límites éticos en el uso de IA
• Clase 6: Marcos internacionales y buenas prácticas de IA responsable
  • Principios de la OCDE, UNESCO y Unión Europea
  • Conceptos de “IA confiable”
  • Guías básicas de gobernanza ética
  • Recomendaciones para organizaciones que adoptan IA

Estrategias Metodológicas:

El curso está constituido de seis clases e-learning que son publicadas en pares durante bloques de dos semanas. Cada clase está estructurada utilizando un diseño instruccional centrado en el estudiante, que busca generar motivación y facilitar el aprendizaje. En cada clase están siempre los contenidos, evaluaciones con retroalimentación, instancias de reflexión y aplicación de lo aprendido. El contenido se despliega en un recorrido que utiliza distintos recursos interactivos, tales como videos (con presencia del docente y apoyos visuales), esquemas, audios, gráficas, ilustraciones, lecturas complementarias, preguntas formativas, links a otros recursos, etc. Los estudiantes deben asistir a dos clases en vivo con el docente, donde podrán reforzar conocimientos y resolver dudas. La asistencia a dichas clases es vía streaming.

Estrategias Evaluativas:

• Controles de lectura que permiten asegurar la comprensión de los contenidos desplegados en la plataforma
• Foros de participación, que permiten evaluar el análisis y capacidad de reflexión de los alumnos en torno a problemáticas aplicadas
• Trabajo final grupal que evalúa la aplicación de los contenidos a contextos profesionales
• Examen final que permite evaluar de manera global la adquisición de los contenidos del curso

En resumen, el alumno tendrá́ que rendir de manera individual: 6 controles, participar de 3 foros y rendir un examen final. Además de forma grupal, trabajar en el trabajo grupal que se entregará en un formato específico. A continuación, la ponderación de nota final del curso.

Ponderación de Evaluación para un total de 100%

• 6 controles, 1 por clase:15%
• 3 foros evaluadas: 25%
• 1 trabajo grupal: 30%
• 1 evaluación final: 30%

Docente(s): Carlos Portales

Unidad académica responsable: Facultad de Economía y Administración

Requisitos: Sin pre-requisitos

Créditos: 4

Horas Totales: 75 | Horas directas: 25 |Horas indirectas: 50

Descripción del curso:

Este curso pretende que los alumnos desarrollen una comprensión profunda de la ética empresarial que trascienda las normas formales, promoviendo una cultura de integridad y responsabilidad en todas las facetas de la organización, considerando el uso de nuevas tecnologías. 

Resultados de Aprendizaje:

• Analizar las dimensiones éticas en la cultura organizacional y su impacto en la toma de decisiones empresariales usando nuevas tecnologías. 
• Desarrollar estrategias para integrar la ética y la responsabilidad social en la gestión empresarial, promoviendo un enfoque sostenible y orientado al valor compartido. 
• Fomentar la transparencia y la rendición de cuentas dentro de la empresa, asegurando una gestión ética que trascienda las normas y códigos formales con el uso de nuevas tecnologías.  

Contenidos:

• Clase 1: Introducción a la Ética Empresarial
  • Definición y conceptos clave
  • Importancia de la ética en el entorno empresarial moderno
  • Diferencia entre ética y cumplimiento normativo
  • Análisis de casos prácticos y buenas prácticas
• Clase 2: Cultura Organizacional y Ética
  • Cómo construir una cultura ética
  • Rol del liderazgo en la promoción de la ética
  • Impacto de la cultura ética en el desempeño organizacional
  • Análisis de casos prácticos y buenas prácticas 
• Clase 3: Uso de tecnologías emergentes y la toma de Decisiones Éticas 
  • Marco para el uso de nuevas tecnologías y la toma de decisiones éticas 
  • Casos de estudio y ejemplos prácticos
  • Manejo de dilemas éticos en el entorno laboral
  • Gestión de decisiones difíciles desde el punto de vista ético en el mercado, con competidores y en temas de marketing con clientes  
• Clase 4: Valor compartido y Responsabilidad Social Corporativa y Valor compartido (RSC)
  • Concepto y evolución del valor compartido y sus diferencias con la RSC 
  • Integración de la ética en el valor compartido y la RSC
  • Beneficios y desafíos del valor compartido y la RSC para las empresas
  • Análisis y discusión de casos prácticos exitosos y aplicaciones a distintas empresas  
• Clase 5: Ética y Sostenibilidad con uso de tecnologías
  • Relación entre ética empresarial y sostenibilidad
  • Prácticas sostenibles y su impacto ético con el uso de nuevas tecnologías
  • Innovación y ética en la sostenibilidad empresarial
  • Plan de acción para implementar la ética en el modelo de negocios con el uso de nuevas tecnologías y la sostenibilidad de una empresa  
• Clase 6: Transparencia y Rendición de Cuentas
  • Importancia de la transparencia en la ética empresarial
  • Mecanismos de rendición de cuentas
  • Estrategias para implementar prácticas de transparencia en la empresa
  • La transformación personal, del liderazgo y organizacional para la instalación de la transparencia y la buena rendición de cuentas en el día a día de la empresa

Estrategias Metodológicas:

El curso está constituido de seis clases e-learning que son publicadas en pares durante bloques de dos semanas. Cada clase está estructurada utilizando un diseño instruccional centrado en el estudiante, que busca generar motivación y facilitar el aprendizaje. En cada clase están siempre los contenidos, evaluaciones con retroalimentación, instancias de reflexión y aplicación de lo aprendido. El contenido se despliega en un recorrido que utiliza distintos recursos interactivos, tales como videos (con presencia del docente y apoyos visuales), esquemas, audios, gráficas, ilustraciones, lecturas complementarias, preguntas formativas, links a otros recursos, etc. Los estudiantes deben asistir a dos clases en vivo con el docente, donde podrán reforzar conocimientos y resolver dudas. La asistencia a dichas clases es vía streaming.

Estrategias Evaluativas:

• Controles de lectura que permiten asegurar la comprensión de los contenidos desplegados en la plataforma
• Foros de participación, que permiten evaluar el análisis y capacidad de reflexión de los alumnos en torno a problemáticas aplicadas
• Trabajo final grupal que evalúa la aplicación de los contenidos a contextos profesionales
• Examen final que permite evaluar de manera global la adquisición de los contenidos del curso

En resumen, el alumno tendrá́ que rendir de manera individual: 6 controles, participar de 3 foros y rendir un examen final. Además de forma grupal, trabajar en el trabajo grupal que se entregará en un formato específico. A continuación, la ponderación de nota final del curso.

Ponderación de Evaluación para un total de 100%

• 6 controles, 1 por clase:15%
• 3 foros evaluadas: 25%
• 1 trabajo grupal: 30%
• 1 evaluación final: 30%

Docente(s): Fernando Chomali y Nicolás Majluf

Unidad académica responsable: Facultad de Ingeniería

Requisitos: Sin pre-requisitos

Créditos: 4

Horas Totales: 75 | Horas directas: 35 |Horas indirectas: 40

Descripción del curso:

El curso de ética y RSE cubre los fundamentos teóricos de la ética, entendida como la ciencia de los actos humanos, y casos concretos de dilemas éticos que se presentan en la práctica empresarial.

El participante desarrollará técnicas aplicadas de RSE y ética en las empresas, con el fin de adoptar un estilo de gestión más íntegro y alineado con los valores de la organización. Esta capacitación contribuye a reducir la brecha en la gestión de su componente ético, permitiendo al participante enfrentar de manera más estructurada los dilemas de la toma de decisiones empresariales, con el objetivo de generar mayor bienestar y justicia.

Resultados de Aprendizaje:

• Aplicar fundamentos teóricos de la ética entendida como la ciencia de los actos humanos, para analizar los dilemas éticos de las empresas.
• Desarrollar la capacidad de involucrar el componente ético en la formulación de sus estrategias, ampliando el ámbito de acción de la RSE a la calidad del trabajo, vinculación con la familia, rol de la mujer, pobreza, educación, corrupción y medioambiente.
• Generar planes estratégicos alineados a estándares éticos acordes a las organizaciones modernas.
• Desarrollar una conciencia ética de manera transversal en las distintas áreas y cargos de la organización.

Contenidos:

• Clase 1: La ética en la empresa
  • La dimensión ética de la vida
  • El rol esencial de la empresa en la sociedad
• Clase 2: Análisis de un caso ético
  • Dilemas éticos en la empresa
  • Reconocimiento de dilemas éticos
  • El principio del doble efecto: ¿qué mal se puede tolerar?
  • El impacto de nuestras limitaciones y sesgos
  • Modelos éticos: formas de pensar que condicionan nuestras decisiones
• Clase 3: Metodología para abordar decisiones éticas
  • Metodología de tres pasos: acopiar antecedentes, evaluar el impacto de las distintas alternativas y tomar la decisión
  • Justicia distributiva: un dilema ético
• Clase 4: Desafíos éticos de nuestros tiempos
  • Los signos de los tiempos y los desafíos éticos: globalización y desigualdad, tecnología y transformación del trabajo, medioambiente y el riesgo a la vida, cambios culturales y valóricos
  • El desafío de un desarrollo basado en la gratuidad: lógica económica, lógica política y lógica del don
• Clase 5: Ética del trabajo
  • Educación y capacitación
  • ¡Es bueno ser bueno!
  • La empresa frente al flagelo de la droga
  • Entre la lealtad y los principios éticos: un dilema de raíces culturales
• Clase 6: La buena empresa
  • La empresa orientada al bienestar de sus stakeholders
  • La empresa justa
  • Orientación al bien común

Estrategias Metodológicas:

El curso está constituido de seis clases e-learning que son publicadas en pares durante bloques de dos semanas. Cada clase está estructurada utilizando un diseño instruccional centrado en el estudiante, que busca generar motivación y facilitar el aprendizaje. En cada clase están siempre los contenidos, evaluaciones con retroalimentación, instancias de reflexión y aplicación de lo aprendido. El contenido se despliega en un recorrido que utiliza distintos recursos interactivos, tales como videos (con presencia del docente y apoyos visuales), esquemas, audios, gráficas, ilustraciones, lecturas complementarias, preguntas formativas, links a otros recursos, etc. Los estudiantes deben asistir a dos clases en vivo con el docente, donde podrán reforzar conocimientos y resolver dudas. La asistencia a dichas clases es vía streaming. 

Estrategias Evaluativas:

• Controles de lectura que permiten asegurar la comprensión de los contenidos desplegados en la plataforma
• Foros de participación, que permiten evaluar el análisis y capacidad de reflexión de los alumnos en torno a problemáticas aplicadas
• Trabajo final grupal que evalúa la aplicación de los contenidos a contextos profesionales
• Examen final que permite evaluar de manera global la adquisición de los contenidos del curso

En resumen, el alumno tendrá́ que rendir de manera individual: 6 controles, participar de 3 foros y rendir un examen final. Además de forma grupal, trabajar en el trabajo grupal que se entregará en un formato específico. A continuación, la ponderación de nota final del curso.

Ponderación de Evaluación para un total de 100%

• 6 controles, 1 por clase:15%
• 3 foros evaluadas: 25%
• 1 trabajo grupal: 30%
• 1 evaluación final: 30%

Docente(s): Carlos Amunátegui

Unidad académica responsable: Facultad de Derecho

Requisitos: Sin pre-requisitos

Créditos: 4

Horas Totales: 75 | Horas directas: 35 |Horas indirectas: 40

Descripción del curso:

El curso tiene como objetivo entregar a los estudiantes una comprensión profunda de los desafíos legales que presentan las nuevas tecnologías, específicamente en los ámbitos de la inteligencia artificial y la protección de datos. A lo largo del curso, los estudiantes aprenderán a analizar y abordar problemáticas clave relacionadas con el desarrollo y uso de la inteligencia artificial, así como con la protección de los datos de carácter personal. Los contenidos incluyen el marco regulatorio vigente, los riesgos asociados y las mejores prácticas para la mitigación de dichos riesgos en entornos tecnológicos avanzados.

Resultados de Aprendizaje:

• Comprender el concepto de inteligencia artificial y su desarrollo.
• Identificar los principales riesgos legales asociados al uso de tecnologías emergentes, con especial énfasis en la inteligencia artificial y la protección de datos en diferentes contextos profesionales.
• Analizar casos prácticos de implementación tecnológica para evaluar su cumplimiento con las normativas legales vigentes en materia de protección de datos.
• Proponer soluciones que mitiguen los riesgos derivados del uso de tecnologías, alineadas con las regulaciones locales e internacionales, en diversos escenarios profesionales.

Contenido

• Clase 1. Inteligencia artificial
  • Historia de una tecnología y un concepto
  • Qué es (y qué ha sido) la Inteligencia Artificial
  • Cómo funcionan los modelos de redes neuronales
• Clase 2. Inteligencia artificial generativa, usos y abusos
  • Inteligencia artificial generativa
  • Actuales desafíos existentes
  • Usos y abusos de la IA
• Clase 3. Marco regulatorio de la IA
  • Clasificación de la IA
  • Problemas críticos de la IA
  • Derechos de autor, responsabilidad y sesgos
• Clase 4. Regulación de la IA
  • Modelos regulatorios posibles
  • Derecho comparado: UE, EE. UU., China
  • Potenciales problemas de la IA
• Clase 5. Protección de datos personales
  • Bases de licitud
  • Principios de tratamiento
  • Derechos de los titulares
• Clase 6. Regulación nacional e internacional en protección de datos
  • Nueva y antigua ley de protección de datos en Chile
  • Derecho comparado: protección de datos
  • La regulación actual: ¿Es suficiente?

Estrategias Metodológicas:

El curso está constituido de seis clases e-learning que son publicadas en pares durante bloques de dos semanas. Cada clase está estructurada utilizando un diseño instruccional centrado en el estudiante, que busca generar motivación y facilitar el aprendizaje. En cada clase están siempre los contenidos, evaluaciones con retroalimentación, instancias de reflexión y aplicación de lo aprendido. El contenido se despliega en un recorrido que utiliza distintos recursos interactivos, tales como videos (con presencia del docente y apoyos visuales), esquemas, audios, gráficas, ilustraciones, lecturas complementarias, preguntas formativas, links a otros recursos, etc. Los estudiantes deben asistir a dos clases en vivo con el docente, donde podrán reforzar conocimientos y resolver dudas. La asistencia a dichas clases es vía streaming.

Estrategias Evaluativas:

• Controles de lectura que permiten asegurar la comprensión de los contenidos desplegados en la plataforma
• Foros de participación, que permiten evaluar el análisis y capacidad de reflexión de los alumnos en torno a problemáticas aplicadas
• Trabajo final grupal que evalúa la aplicación de los contenidos a contextos profesionales
• Examen final que permite evaluar de manera global la adquisición de los contenidos del curso

En resumen, el alumno tendrá́ que rendir de manera individual: 6 controles, participar de 3 foros y rendir un examen final. Además de forma grupal, trabajar en el trabajo grupal que se entregará en un formato específico. A continuación, la ponderación de nota final del curso.

Ponderación de Evaluación para un total de 100%

• 6 controles, 1 por clase:15%
• 3 foros evaluadas: 25%
• 1 trabajo grupal: 30%
• 1 evaluación final: 30%