Ingeniería de Gobernanza de IA y Cumplimiento (EU AI Act) — riesgos, documentación, evaluación y ética.
About us Ingeniería de Gobernanza de IA y Cumplimiento (EU AI Act) — riesgos, documentación, evaluación y ética.
Ingeniería de Gobernanza de IA y Cumplimiento (EU AI Act) aborda los retos técnicos y normativos vinculados a la integración ética y segura de sistemas inteligentes en plataformas aéreas, considerando metodologías avanzadas de gestión de riesgos, documentación traceable y evaluación continua. Los ámbitos fundamentales incluyen IA explicable, modelos de validación basados en HIL y SIL, análisis de vulnerabilidades y aseguramiento de confiabilidad conforme a marcos regulatorios como ISO 31000 y ISO/IEC 23894, integrándose en procesos de certificación para UAM y eVTOL que demandan alta integridad en algoritmos autónomos y control adaptativo.
El laboratorio especializado facilita pruebas de robustez mediante simulaciones en tiempo real y adquisición avanzada de datos, alineando la trazabilidad de seguridad con estándares internacionales y regulaciones europeas emergentes, incluyendo aspectos de privacidad y ética digital. La formación capacita a roles como Ingeniero de Compliance, Auditor de Sistemas de IA, Especialista en Gobernanza Ética, y Consultor en Evaluación de Riesgos de IA, preparando profesionales para cumplir exigencias regulatorias y operacionales en entornos aeronáuticos altamente dinámicos.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): ingeniería de gobernanza de IA, EU AI Act, riesgos de IA, evaluación de cumplimiento, ética en IA, HIL, SIL, trazabilidad, UAM, eVTOL.
Ingeniería de Gobernanza de IA y Cumplimiento (EU AI Act) — riesgos, documentación, evaluación y ética.
- Format: Online
- Duration: 19 months
- Time: 1900 H
- Practices: Consult
- Language: ES / EN
- Credits: 60 ECTS
- Registration date: 15-05-2026
- Start date: 09-07-2026
- Available places: 5
363.000 $
Skills and results
What you will learn
1. Domina la Gobernanza de la IA: Cumplimiento, Riesgos, Documentación y Ética (EU AI Act)
- Analizar cumplimiento del EU AI Act, clasificación de sistemas IA por riesgo, y documentación de conformidad con registros de trazabilidad.
- Definir marcos éticos y de gobernanza de datos, enfatizando transparencia, explicabilidad y derechos de los usuarios.
- Implementar estrategias de gestión de riesgos, evaluación de impacto de IA y procesos de auditoría de cumplimiento con registros de conformidad.
2. Optimiza la IA: Evaluación, Cumplimiento Ético y Documentación (EU AI Act)
- Analizar evaluación de sesgos, transparencia y rendimiento de sistemas de IA conforme al EU AI Act.
- Implantar cumplimiento ético y documentación de trazabilidad para IA y auditoría conforme a las obligaciones del EU AI Act.
- Desarrollar un marco de evaluación de conformidad y documentación para gestión de riesgos y registro de decisiones en proyectos de IA, con evidencia de cumplimiento y auditoría.
3. Diseño y validación integral orientado al usuario (del modelado a la manufactura)
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
4. Navega la IA: Cumplimiento Normativo, Mitigación de Riesgos, Documentación Integral y Ética (EU AI Act)
- Analizar cumplimiento normativo y ética en IA para sistemas navales, con EU AI Act, gestión de riesgos y transparencia.
- Dimensionar documentación integral y auditoría de IA en operaciones navales, con rastreabilidad y conformidad.
- Implementar gestión de incidentes y seguridad de IA (detección, respuesta y recuperación) manteniendo ética y cumplimiento.
5. Ingeniería de la IA: Gobernanza, Cumplimiento Normativo, Evaluación Ética y Documentación (EU AI Act)
- Definir la gobernanza de IA en plataformas navales: roles, responsabilidades y procesos de supervisión con énfasis en transparencia y rendición de cuentas.
- Aplicar el cumplimiento normativo conforme al EU AI Act, clasificar riesgos, generar documentación de cumplimiento y establecer auditorías internas de conformidad.
- Conducir la evaluación ética y la documentación de IA para operaciones navales, considerando seguridad, privacidad y impacto social, y producir artefactos de trazabilidad y responsabilidad.
1. Gobernanza de IA: Cumplimiento Normativo, Riesgos, Documentación, Evaluación y Ética (EU AI Act)
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
To whom is our:
Ingeniería de Gobernanza de IA y Cumplimiento (EU AI Act) — riesgos, documentación, evaluación y ética.
- Profesionales con experiencia en Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Software o campos relacionados, interesados en la gobernanza de IA.
- Directores de Cumplimiento, Responsables de Ética, Asesores Legales y otros profesionales que deseen entender y aplicar la EU AI Act.
- Desarrolladores de IA, Ingenieros de Datos y Científicos de Datos que busquen comprender los requisitos de cumplimiento para sus proyectos.
- Gerentes de Producto y Líderes de Proyecto involucrados en el desarrollo y despliegue de sistemas de IA.
- Personas interesadas en el desarrollo de carreras profesionales en el ámbito de la gobernanza de IA y el cumplimiento normativo.
**Requisitos recomendados:** Conocimiento básico de IA y sus aplicaciones. Se valorará experiencia en proyectos relacionados con el análisis de riesgos, la documentación y la evaluación de la IA. Dominio del idioma ES/EN (B2+/C1).
- Standards-driven curriculum: trabajarás con CS-27/CS-29, DO-160, DO-178C/DO-254, ARP4754A/ARP4761, ADS-33E-PRF desde el primer módulo.
- Laboratorios acreditables (EN ISO/IEC 17025) con banco de rotor, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL, vibraciones/acústica.
- TFM orientado a evidencia: safety case, test plan, compliance dossier y límites operativos.
- Mentorado por industria: docentes con trayectoria en rotorcraft, tiltrotor, eVTOL/UAM y flight test.
- Modalidad flexible (híbrido/online), cohortes internacionales y soporte de SEIUM Career Services.
- Ética y seguridad: enfoque safety-by-design, ciber-OT, DIH y cumplimiento como pilares.
Módulo 1 — Introducción a la Gobernanza de IA (EU AI Act)
1.1 Contexto y finalidad del EU AI Act en la gobernanza de IA
1.2 Alcance, definiciones y categorías de sistemas de IA regulados
1.3 Clasificación de riesgos: limitado, alto y prohibido según la regulación
1.4 Obligaciones generales para proveedores, usuarios y entidades públicas
1.5 Documentación y trazabilidad: registro de decisiones, cambios y versiones
1.6 Evaluación de cumplimiento: metodologías, controles y métricas
1.7 Roles y responsabilidades: comité de IA, DPO, responsables de gobernanza
1.8 Ética en IA: principios, derechos fundamentales y mitigación de sesgos
1.9 Auditoría, supervisión y reporte: auditorías internas y externas
1.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos y criterios de decisión
**2.2 Principios de gobernanza de IA: marco normativo, roles y responsabilidades**
**2.2 EU AI Act: categorías de riesgo y requisitos de conformidad**
**2.3 Evaluación de impacto de IA: metodologías, métricas y herramientas**
**2.4 Documentación y trazabilidad: registros, versionado y cambios**
**2.5 Gobernanza de datos para IA: calidad, control de acceso y seguridad**
**2.6 Ética en IA: sesgos, transparencia y responsabilidad**
**2.7 Evaluación y mitigación de riesgos: procesos de identificación y control**
**2.8 Auditoría y cumplimiento: planes, procesos y evidencia**
**2.9 Gestión de proveedores y cadena de suministro de IA: acuerdos y trazabilidad**
**2.20 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgo y cumplimiento**
3.3 Gobernanza de IA: fundamentos, roles, responsabilidades y marco regulatorio del EU AI Act
3.2 Gestión de riesgos de IA: identificación, clasificación, mitigación y supervisión
3.3 Cumplimiento normativo de IA: requisitos del EU AI Act, controles y auditoría
3.4 Documentación de modelos y decisiones: registro, trazabilidad, ciclo de vida y gobernanza de cambios
3.5 Evaluación de IA: métricas, pruebas de rendimiento, seguridad, robustez y evaluación ética
3.6 Ética en IA: sesgos, equidad, derechos humanos, consentimiento y uso responsable
3.7 Gestión de datos y proveedores: gobernanza de datos, calidad, privacidad y evaluación de terceros
3.8 Transparencia y explicabilidad: capacidad de explicar decisiones, registros de decisiones y comunicación con stakeholders
3.9 Auditoría y monitoreo: procesos de revisión, logging, evidencia y cumplimiento continuo
3.30 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgo, cumplimiento y ética
4.4 Enfoque de análisis de riesgos en IA: alcance, métodos y marcos (EU AI Act, ISO/NIST)
4.2 Identificación de riesgos en IA: sesgos, seguridad, privacidad, confiabilidad
4.3 Evaluación y priorización de riesgos: probabilidad, impacto, matrices de riesgo
4.4 Gobernanza de riesgos y roles: comité de riesgo, responsabilidades, trazabilidad
4.5 Evaluación ética y cumplimiento: derechos, no discriminación, transparencia
4.6 Documentación y trazabilidad de decisiones en el ciclo de vida de la IA
4.7 Mitigación de riesgos: controles técnicos y organizativos, procesos de mitigación
4.8 Pruebas, validación y verificación de modelos: pruebas de robustez, seguridad y ataques adversariales
4.9 Gestión de incidentes y aprendizaje: detección, respuesta, informe post mortem
4.40 Caso práctico: matriz de riesgos para go/no-go y plan de mitigación
5.5 Introducción a la Implementación de IA: Marco Regulatorio (EU AI Act)
5.5 Gobernanza de la IA: Principios y Estructuras
5.3 Cumplimiento Normativo: Requisitos Clave de la EU AI Act
5.4 Gestión de Riesgos en Proyectos de IA
5.5 Documentación Integral de Sistemas de IA
5.6 Evaluación y Auditoría de IA: Métricas y Herramientas
5.7 Ética en IA: Principios y Aplicaciones Prácticas
5.8 Diseño e Implementación de IA Responsable
5.9 Casos de Uso: Implementación de IA en Diversos Sectores
5.50 Futuro de la IA: Tendencias y Desafíos
6.6 Introducción al marco legal de IA: Ley de IA de la UE y otras regulaciones relevantes
6.2 Identificación y clasificación de riesgos en proyectos de IA
6.3 Evaluación de riesgos: metodologías y herramientas
6.4 Impacto de la IA en derechos fundamentales y la sociedad
6.5 Análisis de casos prácticos de riesgos en IA
2.6 Evaluación de modelos de IA: métricas y criterios
2.2 Documentación obligatoria según la Ley de IA de la UE
2.3 Diseño de la documentación: estructura y contenido
2.4 Herramientas y plataformas para la documentación de IA
2.5 Auditoría y revisión de la documentación de IA
3.6 Principios éticos fundamentales para el desarrollo y uso de la IA
3.2 Marco de gobernanza ética para la IA
3.3 Implementación de la ética en el ciclo de vida de la IA
3.4 Diseño de algoritmos éticos y responsables
3.5 Estudio de casos sobre ética en IA
4.6 Requisitos de cumplimiento normativo según la Ley de IA de la UE
4.2 Identificación de los roles y responsabilidades en el cumplimiento
4.3 Diseño de un plan de cumplimiento para proyectos de IA
4.4 Herramientas y metodologías para el cumplimiento normativo
4.5 Verificación y validación del cumplimiento de la IA
5.6 Estrategias de implementación de la IA
5.2 Integración de la IA en los procesos empresariales
5.3 Gestión del ciclo de vida de los modelos de IA
5.4 Monitorización y seguimiento del rendimiento de la IA
5.5 Mejores prácticas para la gestión de proyectos de IA
6.6 Identificación de riesgos en proyectos de IA
6.2 Evaluación de riesgos: metodologías y herramientas
6.3 Estrategias de mitigación de riesgos
6.4 Planificación de la respuesta a incidentes
6.5 Pruebas y validación de las medidas de mitigación
6.6 Revisión y mejora continua de la mitigación de riesgos
7.6 Gobernanza de la IA: Estructura y procesos
7.2 Cumplimiento normativo: Ley de IA de la UE y otras normativas
7.3 Aspectos éticos en la IA
7.4 Gestión de riesgos en proyectos de IA
7.5 Documentación y transparencia de la IA
7.6 Evaluación y validación de modelos de IA
7.7 Integración de la IA en la empresa
8.6 Planificación de la implementación de la IA
8.2 Cumplimiento normativo: Ley de IA de la UE y otras regulaciones
8.3 Consideraciones éticas en la implementación
8.4 Gestión de riesgos durante la implementación
8.5 Documentación y transparencia en la implementación
8.6 Evaluación y monitoreo del rendimiento de la IA
8.7 Integración de la IA en los sistemas existentes
7.7 Marco Regulatorio y la Ley de IA de la UE: Fundamentos y Alcance
7.2 Gobernanza de la IA: Estructura, Roles y Responsabilidades
7.3 Evaluación de Riesgos en la IA: Identificación y Mitigación
7.4 Documentación Integral para Sistemas de IA: Diseño y Mantenimiento
7.7 Ética en IA: Principios, Valores y Alineación con la Ley de IA de la UE
7.6 Cumplimiento Normativo: Proceso y Verificación
7.7 Diseño y Desarrollo de Sistemas de IA Éticos y Seguros
7.8 Evaluación del Impacto en Derechos Fundamentales ( fundamental rights )
7.9 Auditoría y Monitoreo Continuo de Sistemas de IA
7.70 Casos de Estudio: Implementación de IA y Cumplimiento de la EU AI Act
8.8 Marco de Gobernanza de IA: Fundamentos y Principios Éticos
8.8 Cumplimiento Normativo (EU AI Act): Análisis y Requisitos Clave
8.3 Evaluación de Riesgos: Identificación y Mitigación en Proyectos de IA
8.4 Documentación Integral: Estándares y Mejores Prácticas
8.5 Evaluación de Modelos de IA: Métricas y Herramientas
8.6 Ética en IA: Sesgos, Transparencia y Responsabilidad
8.7 Estrategias de Implementación: Planificación y Ejecución
8.8 Casos de Estudio: Implementación de IA en Diversos Sectores
8.8 Optimización del Desempeño: Monitoreo y Mejora Continua
8.80 Futuro de la IA: Tendencias y Desafíos
9.9 Introducción a la IA y la Regulación: Panorama General de la EU AI Act
9.9 Marco Legal: Fundamentos y Alcance de la EU AI Act
9.3 Identificación y Clasificación de Riesgos en Sistemas de IA
9.4 Evaluación de Impacto y Mitigación de Riesgos en IA
9.5 Documentación Esencial para el Cumplimiento Normativo
9.6 Análisis de Casos de Uso: Ejemplos Prácticos y Estudios de Caso
9.7 Herramientas y Tecnologías para el Cumplimiento
9.8 Gobernanza de Datos y Privacidad en la Era de la IA
9.9 Ciberseguridad y Resiliencia en Sistemas de IA
9.90 Futuro de la IA y Adaptación a la Evolución Normativa
1. Cumplimiento Normativo y Marco Legal de la EU AI Act
2. Identificación y Evaluación de Riesgos en Sistemas de IA
3. Documentación Integral para la Transparencia y Trazabilidad de la IA
4. Evaluación Ética de Sistemas de IA y sus Impactos
5. Estructura de Gobernanza para la Implementación de la EU AI Act
6. Estrategias para la Mitigación de Riesgos en IA
7. Diseño de un Programa de Cumplimiento Robusto
8. Integración de la Ética en el Desarrollo y Despliegue de la IA
9. Monitoreo y Auditoría de Sistemas de IA
10. Estudio de Caso: Aplicación Práctica de la EU AI Act
- Metodología hands-on: test-before-you-trust, design reviews, failure analysis, compliance evidence.
- Software (según licencias/partners): MATLAB/Simulink, Python (NumPy/SciPy), OpenVSP, SU2/OpenFOAM, Nastran/Abaqus, AMESim/Modelica, herramientas de acústica, toolchains de planificación DO-178C.
- Laboratorios SEIUM: banco de rotor a escala, vibraciones/acústica, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL para AFCS, adquisición de datos con strain gauging.
- Estándares y cumplimiento: EN 9100, 17025, ISO 27001, GDPR.
Capstone-type projects
Admissions, fees and scholarships
- Perfil: Formación en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística o campos relacionados; experiencia práctica en NLP y sistemas de recuperación de información valorada.
- Documentación: CV actualizado, expediente académico, SOP/ensayo de propósito, ejemplos de proyectos o código (opcional).
- Proceso: solicitud → evaluación técnica de perfil y experiencia → entrevista técnica → revisión de casos prácticos → decisión final → matrícula.
- Tasas:
- Pago único: 10% de descuento.
- Pago en 3 plazos: sin comisiones; 30% a la inscripción + 2 pagos mensuales iguales del 35% restante.
- Pago mensual: disponible con comisión del 7% sobre el total; revisión anual.
- Becas: por mérito académico, situación económica y fomento de la inclusión; convenios con empresas del sector para becas parciales o totales.
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F. A. Q
Frequently Asked Questions
Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).