El uso de soluciones basadas en inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente una gran variedad de sectores como educación, salud, finanzas, transporte, administraciones públicas, por citar algunos ejemplos. A medida que este tipo de sistemas incorporan una mayor autonomía y capacidad de decisión, su uso provoca en sus usuarios y en la sociedad en general preocupaciones de tipo legal, social y ético. De esta forma, aspectos como la privacidad, la seguridad, la falta de transparencia o el sesgo algorítmico se hacen más y más relevantes, en especial cuando las decisiones adoptadas por estos sistemas de IA tienen un impacto directo en la vida de las personas.

Este contexto está haciendo aflorar la necesidad de desarrollar una IA fiable (denominada en inglés Trustworthy AI), considerando como tal una IA que sea segura, transparente, robusta, ética y que esté alineada con los valores humanos. De hecho, se ha hecho prioritario para gobiernos, organizaciones y comunidades científicas, como demuestran iniciativas como las directrices impulsadas por la Comisión Europea sobre una IA fiable, las recomendaciones de organismos como la UNESCO y la OCDE o los marcos regulatorios que van surgiendo. Todo esto pone de manifiesto la urgencia de formar a profesionales capaces de diseñar, implementar y evaluar la siguiente generación de sistemas que incluyan las características de una IA fiable que generen impacto positivo y sostenible en la sociedad.

Este curso pretende aportar una base sólida para entender los principios, desafíos y mejores prácticas en el diseño de sistemas de IA fiables. Está abierto a profesionales, técnicos y estudiantes universitarios con interés en conocer cómo integrar la fiabilidad en todo el ciclo de vida de los sistemas de IA. Para ello se utilizará una combinación de teoría, casos prácticos y coloquios.