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Gobernanza y cumplimiento del AI Act: de la teoría al plan de acción · TuFormaciónOnline
Avanzado
Bonificable FUNDAE
Gobernanza y cumplimiento del AI Act: de la teoría al plan de acción
El Reglamento (UE) 2024/1689 de arriba abajo para quien tiene que hacerlo cumplir: quién eres en cada sistema (proveedor, responsable del despliegue, importador o distribuidor), qué prohíbe exactamente el art. 5, cómo se clasifica el alto riesgo por el Anexo III y qué obligan los arts. 8-27, la transparencia del art. 50 y los modelos de propósito general (GPAI), el régimen sancionador (hasta 35M€ o el 7% del volumen de negocio) y el calendario tras el Digital Omnibus, la supervisión en España (AESIA y el Proyecto de Ley Orgánica) y lo que el sandbox del RD 817/2023 enseña sobre cómo evaluarán los reguladores. En la modalidad bonificada para empresas (cohortes FUNDAE) incluye tutoría experta y un entregable final evaluado: el plan de cumplimiento completo de una empresa ficticia (inventario, clasificación, gap analysis, plan de formación y registro de evidencias).
30 h de formación·8 secciones·26 lecciones·9 evaluaciones·1 entregable
Sin pasarela de pago online: nos escribes, te enviamos las instrucciones y confirmamos tu matrícula por transferencia. Bonificable FUNDAE para empresas.
Contenidos elaborados con inteligencia artificial y supervisión pedagógica humana.Cómo lo hacemos
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TEMARIO
Qué vas a aprender
13 h 47 min de contenido
01
Módulo 0 — Alfabetización esencial en IA
18 min
La base común que exige el art. 4 del Reglamento, orientada a quien diseña el cumplimiento: qué es de verdad un sistema de IA, por qué se equivoca (errores, sesgos, alucinaciones) y por qué Europa ha decidido regularlo con un enfoque basado en el riesgo.
Qué es (y qué no es) un sistema de IA6 min
Sesgos, errores y alucinaciones6 min
Por qué Europa regula la IA por niveles de riesgo6 min
02
Bonificable FUNDAEAcción formativa bonificable para empresas con personal por cuenta ajena. Cuánto se bonifica depende del crédito de cada empresa y de su aportación propia: te lo decimos por escrito antes de contratar.
Formación bonificada, con tutor y evaluación
Objetivos de aprendizaje
✓Determinar el ámbito de aplicación del Reglamento (UE) 2024/1689 y el rol que ocupa la organización en cada sistema de IA (proveedor, responsable del despliegue, importador o distribuidor), incluidos los supuestos en que un deployer pasa a ser proveedor.
✓Identificar las prácticas prohibidas del art. 5 y sus casos límite, distinguiéndolas de los usos meramente de alto riesgo o de riesgo de transparencia.
✓Clasificar un sistema como de alto riesgo aplicando el art. 6 y el Anexo III, valorar la excepción del art. 6.3 y asignar las obligaciones de los arts. 8-15 (proveedor) y 26-27 (deployer, incluida la evaluación de impacto en derechos fundamentales).
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Déjanos tus datos y te enviamos las instrucciones de pago por transferencia y la ficha del curso. Confirmamos tu matrícula en cuanto recibimos el pago. Si tu empresa cotiza en el régimen general, el curso es bonificable vía FUNDAE.
✓Matrícula manual: sin pasarela de pago online
✓Bonificable FUNDAE para empresas
✓También para particulares, sin bonificación
Ámbito y roles: quién eres en cada sistema
1 h 22 min
El ámbito de aplicación del Reglamento (incluida su extraterritorialidad) y los cuatro roles de la cadena de valor —proveedor, responsable del despliegue, importador y distribuidor—, con el supuesto crítico del art. 25: cuándo un deployer se convierte en proveedor.
El ámbito de aplicación (y su extraterritorialidad)10 min
Los cuatro roles de la cadena de valor12 min
Cuándo cambias de rol + inventario de sistemas1 h
03
Prácticas prohibidas (art. 5)
1 h 24 min
Las prácticas de IA de riesgo inaceptable que el art. 5 prohíbe de forma absoluta: las ocho categorías originales más la nueva prohibición introducida por el Digital Omnibus, con los casos límite que más se confunden con el alto riesgo.
Las ocho prohibiciones, una a una12 min
Casos límite: prohibido, alto riesgo o permitido12 min
Chequeo de prohibiciones sobre tu empresa ficticia1 h
04
Alto riesgo (Cap. III): clasificación y obligaciones
1 h 36 min
Las dos vías de clasificación como alto riesgo (art. 6: componente de seguridad del Anexo I o caso de uso del Anexo III), la excepción del art. 6.3 y sus límites, y el reparto de obligaciones entre proveedor (arts. 8-15) y responsable del despliegue (arts. 26-27).
Qué es alto riesgo: art. 6 y Anexo III12 min
La excepción del art. 6.3 y sus límites12 min
Obligaciones del proveedor (arts. 8-15)12 min
Obligaciones del deployer + clasificación de tu empresa1 h
05
Transparencia (art. 50) y modelos GPAI
1 h 24 min
Las obligaciones de transparencia del art. 50 (chatbots, contenido sintético, deepfakes) y el régimen de los modelos de propósito general: obligaciones básicas de todo GPAI y las adicionales de los modelos con riesgo sistémico (art. 51, umbral de 10^25 FLOP).
La transparencia del art. 5012 min
Modelos de propósito general (GPAI)12 min
Riesgo sistémico + mapa de transparencia de tu empresa1 h
06
Sanciones y calendario (con el Digital Omnibus)
1 h 24 min
El régimen sancionador del Reglamento (arts. 99-101: hasta 35M€/7%, 15M€/3% y 7,5M€/1%), el calendario de aplicación actualizado tras el Digital Omnibus (alto riesgo aplazado a diciembre de 2027) y la supervisión en España: AESIA y el Proyecto de Ley Orgánica.
El calendario y el Digital Omnibus12 min
El régimen sancionador (arts. 99-101)12 min
AESIA, ley española + exposición de tu empresa1 h
07
El sandbox como referencia (RD 817/2023)
1 h 34 min
Qué es el entorno controlado de pruebas del RD 817/2023 —el primer sandbox de IA de la Unión— y qué enseña sobre la forma en que los reguladores evaluarán el cumplimiento: prioridad a la documentación, las evidencias y el proceso. De ahí se deriva una gobernanza interna mínima viable.
Qué es el sandbox del RD 817/202312 min
Cómo evaluarán los reguladores12 min
Gobernanza mínima viable + gap analysis1 h 10 min
08
Capstone: el plan de cumplimiento
4 h 45 min
La sección que ensambla el entregable final. Aquí completas las dos últimas piezas —el plan de formación del art. 4 por perfiles y el registro de evidencias— y montas el plan de cumplimiento del AI Act de tu empresa ficticia con una hoja de ruta priorizada.
El plan de formación del art. 4 por perfiles1 h 10 min
El registro de evidencias1 h 10 min
Ensamblaje del plan de cumplimiento1 h 25 min
Hoja de ruta priorizada y cierre1 h
✓Aplicar las obligaciones de transparencia del art. 50 y las obligaciones de los modelos de propósito general (GPAI), incluida la clasificación por riesgo sistémico del art. 51.
✓Manejar el régimen sancionador (arts. 99-101) y el calendario de aplicación actualizado tras el Digital Omnibus, así como el papel de la AESIA y el estado del Proyecto de Ley Orgánica española.
✓Interpretar qué enseña el sandbox del RD 817/2023 sobre la forma en que los reguladores evaluarán el cumplimiento, y traducirlo en una gobernanza interna mínima viable.
✓Elaborar de principio a fin el plan de cumplimiento del AI Act de una empresa ficticia: inventario de sistemas, clasificación de riesgo, gap analysis, plan de formación del art. 4 y registro de evidencias.
Metodología
Teleformación asíncrona basada en micro-lecciones de unos 8-12 minutos (el módulo de alfabetización inicial usa lecciones de 5-6 minutos) con ratio 30/70 entre teoría y práctica: cada lección combina explicación con analogías cotidianas, preguntas de recuperación activa y mini-quizzes. Cada sección temática se cierra con un apartado práctico guiado de unos 45 minutos que construye, parte a parte, el entregable final del curso (el plan de cumplimiento del AI Act de una empresa ficticia), y la última sección lo ensambla y le añade el plan de formación y el registro de evidencias, de modo que al terminar el documento está completo y listo para entregar. Todo el trabajo práctico se realiza sobre una de tres empresas ficticias — nunca sobre datos internos, personales ni confidenciales de la empresa real del participante. El tutor acompaña por mensajería interna durante todo el itinerario.
Evaluación
Controles de aprendizaje: 8 cuestionarios de sección (mínimo 70/100 para desbloquear la siguiente sección), 1 entregable evaluado por el tutor (mínimo 60/100) y 1 examen final de 24 preguntas (mínimo 75/100), disponible al superar todos los cuestionarios de sección. Para finalizar la acción formativa el participante debe superar al menos el 75% de los 10 controles de aprendizaje. El tiempo de conexión se registra íntegramente como evidencia de la acción formativa (30 horas declaradas), sin operar como requisito automático de finalización.
Tutoría
Tutoría individual por mensajería interna de la plataforma, con tutor experto en el Reglamento europeo de IA y en cumplimiento normativo, y compromiso de respuesta inferior a 48 horas laborables. El tutor evalúa el entregable final (el plan de cumplimiento) con retroalimentación personalizada, publica anuncios de cohorte con el ritmo semanal sugerido y realiza seguimiento activo de los participantes rezagados. Ratio máximo: 80 participantes por tutor.
Por qué esta definición es el punto de partida de todo
Antes de clasificar riesgos, de repartir roles o de calcular sanciones, hay una pregunta previa: ¿la herramienta que tengo delante es siquiera un "sistema de IA" en el sentido del Reglamento? Si la respuesta es no, el AI Act no se le aplica. Si es sí, entra en el mapa y toca preguntarse en qué nivel de riesgo cae.
La definición del art. 3 tiene cuatro piezas que conviene memorizar porque las usarás en cada inventario:
Basado en una máquina — corre sobre hardware y software; no es un procedimiento humano ni una hoja de cálculo con fórmulas fijas.
Autonomía — opera con cierto grado de independencia de la intervención humana directa, en mayor o menor medida.
Adaptabilidad (posible, no obligatoria) — puede mostrar capacidad de aprender o ajustarse tras el despliegue. El Reglamento dice "puede", así que su ausencia no excluye a un sistema de la definición.
Infiere las salidas — a partir de las entradas, deduce predicciones, contenidos, recomendaciones o decisiones. Esta es la pieza decisiva.
Determinista frente a aprendizaje automático
La frontera práctica más útil para un DPO o responsable de cumplimiento es esta: ¿la herramienta aplica reglas que alguien escribió a mano, o extrae patrones de datos?
Software determinista. Un humano codificó las reglas de forma explícita: "si el importe supera 3.000 euros, marca para revisión". Dadas las mismas entradas, produce siempre la misma salida, y esa salida se puede rastrear hasta la línea de código que la causó. Una macro de Excel, un motor de reglas fiscales o un validador de formularios son deterministas.
Aprendizaje automático (machine learning). Nadie escribió la regla "este CV encaja". El sistema la infirió a partir de miles de ejemplos históricos. La lógica vive en parámetros aprendidos, no en instrucciones legibles. Por eso puede acertar en casos que nunca vio, y por eso también puede equivocarse de formas que su propio fabricante no anticipó.
Analogía. El software determinista es una receta de cocina: sigue los pasos y el plato sale igual cada vez. El aprendizaje automático es un cocinero que ha probado diez mil platos y, ante ingredientes nuevos, improvisa un resultado plausible. La receta se puede auditar línea a línea; al cocinero solo se le puede pedir que explique su criterio y verificar el plato final.
Por qué "infiere" le quita el sueño a cumplimiento
Cuando un sistema aplica una regla fija, el cumplimiento es relativamente cómodo: la regla es la política, la política se documenta, y auditar consiste en comprobar que la regla se ejecutó. La trazabilidad es directa.
Cuando un sistema infiere, aparecen tres problemas que estructuran buena parte del Reglamento:
La lógica no es legible a simple vista. No hay una línea que diga "rechazado por edad". El criterio está diluido en parámetros. De ahí nacen las exigencias de documentación técnica (art. 11) y de transparencia hacia el deployer (art. 13) para los sistemas de alto riesgo.
El resultado depende de los datos de entrenamiento. Si los datos arrastran un sesgo, el sistema lo hereda sin que nadie lo escribiera. De ahí la gobernanza de datos del art. 10.
El sistema puede fallar en casos nuevos de forma no evidente. Por eso el Reglamento exige supervisión humana (art. 14) y precisión y robustez (art. 15): alguien competente tiene que poder entender, vigilar y, si hace falta, frenar la salida.
En una frase de compliance: un sistema que infiere no viene con su propia explicación incorporada, así que la explicación y el control hay que construirlos alrededor. Ese "alrededor" es, en gran medida, lo que el AI Act obliga a documentar.
Casos límite que verás en un inventario real
Distinguir "IA" de "no IA" es más fino de lo que parece. Tres ejemplos resueltos:
Un motor de reglas de negocio que aprueba o deniega según umbrales fijados por un analista: no es IA en el sentido del art. 3. Es determinista; no infiere, aplica.
Un modelo que puntúa la probabilidad de impago a partir del historial de miles de clientes: sí es IA. Infiere una predicción que nadie codificó explícitamente.
Un chatbot con respuestas predefinidas por un árbol de decisión ("pulse 1 para facturación"): normalmente no es IA. Pero un chatbot que genera sus respuestas con un modelo de lenguaje sí lo es, porque infiere el contenido.
La lección operativa: no clasifiques por el nombre comercial ("nuestra plataforma de IA") ni por el marketing del proveedor. Clasifica por el mecanismo: ¿aplica reglas escritas a mano, o infiere a partir de datos?
Comprueba lo aprendido
Lo que te llevas
Un sistema de IA, según el art. 3, es un sistema basado en máquina, con cierta autonomía y posible adaptabilidad, que infiere sus salidas a partir de las entradas. Esa palabra, "infiere", separa el aprendizaje automático (extrae patrones de datos) del software determinista (aplica reglas escritas a mano) y explica por qué el Reglamento exige documentación, gobernanza de datos y supervisión humana: cuando un sistema infiere, no trae su propia explicación incorporada y hay que construirla alrededor. Clasifica siempre por el mecanismo, no por el nombre comercial.