La Ingeniería de AI Governance & EU AI Act para Productos de Movilidad aborda la integración mediante metodologías avanzadas como ML interpretabilidad, verificación formal y gestión de riesgos en IA aplicada a plataformas de movilidad urbana (eVTOL, UAM). Este enfoque profundiza en áreas técnicas clave como el assurance de sistemas autónomos, la modelización predictiva y el control adaptativo, complementadas con auditorías basadas en frameworks de compliance regulatorios vinculados a la Directiva Europea de IA. Se enfatiza la trazabilidad y validación de algoritmos, considerando la interoperabilidad con subsistemas SOTA y la mitigación de sesgos en IA a través de técnicas avanzadas de testing y monitorización continua, cruciales en entornos dinámicos y críticos para la seguridad aeronáutica.
En el ámbito experimental, se dispone de plataformas para HIL/SIL específicas en validación de sistemas de control autónomos, adquisición de datos en tiempo real y análisis de integridad de señales para garantizar compliance bajo normativa aplicable internacional, alineada con estándares como ISO/IEC 27001, ISO/IEC 38507 y los marcos de GDPR. La infraestructura soporta auditorías técnicas, análisis de vulnerabilidades y protocolos de certificación, dirigidos a profesionales en AI Compliance Engineering, Data Governance, Safety Assurance, Cybersecurity, Risk Management y Regulatory Affairs, asegurando empleabilidad en el sector aeroespacial y movilidad inteligente.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): AI Governance, EU AI Act, compliance, auditoría, riesgos, sistemas autónomos, movilidad urbana, eVTOL, validación, seguridad aeronáutica.
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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.
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.
Nota importante: Se recomienda contar con conocimientos básicos en aerodinámica, control de sistemas y estructuras. El dominio del inglés y/o español a nivel B2+/C1 es altamente deseable. El curso ofrece bridging tracks para complementar la base de conocimientos previos si fuera necesario.
1.1 Marco regulatorio y clasificación de IA en movilidad: EU AI Act, definiciones clave, categorías de riesgo (bajo, alto) y alcance para vehículos autónomos y sistemas de movilidad.
1.2 Requisitos de cumplimiento para movilidad bajo el EU AI Act: evaluación de conformidad, documentación técnica, registro de sistemas, vigilancia post-lanzamiento y trazabilidad de decisiones.
1.3 Auditoría de IA en movilidad: enfoques internos y externos, marcos de auditoría, indicadores de rendimiento, evidencia documental y procesos de remediación.
1.4 Gestión de riesgos de IA en movilidad: identificación y priorización de riesgos (seguridad, privacidad, sesgo), metodologías de valoración y planes de mitigación.
1.5 Gobernanza de datos para IA en movilidad: calidad y gobernanza de datos, trazabilidad de datos de entrenamiento y operación, controles de consentimiento y minimización de datos.
1.6 Explicabilidad y transparencia en IA de movilidad: requisitos de explicabilidad, generación de informes de decisiones, comunicación clara a usuarios y operadores.
1.7 Supervisión humana y control de sistemas IA: mecanismos de supervisión en tiempo real, capacidades de intervención manual, fallbacks y pruebas de fallo.
1.8 Seguridad, ciberseguridad y cadena de suministro de IA en movilidad: protección de modelos, parches y actualizaciones, gestión de dependencias y cumplimiento contractual con proveedores.
1.9 Interoperabilidad y marco regulatorio de infraestructura: integración con sistemas de movilidad (V2X, ITS), estándares abiertos y compatibilidad entre plataformas.
1.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos: escenario de implementación de IA en movilidad, construcción de una matriz de probabilidad e impacto, criterios de decisión y próximos pasos.
2.2 Visión general de IA en Movilidad: conceptos clave, impacto y límites
2.2 EU AI Act: alcance, categorías de riesgo y obligaciones para movilidad
2.3 Arquitecturas de IA en movilidad: datos, modelos, integración y seguridad
2.4 Riesgos en IA para movilidad: seguridad operativa, privacidad, sesgos y resiliencia
2.5 Gobernanza de IA en movilidad: roles, políticas y procesos de cumplimiento
2.6 Auditoría de IA en movilidad: plan, métricas, evidencia y trazabilidad
2.7 Datos para IA en movilidad: calidad, gobernanza de datos y protección
2.8 Requisitos de cumplimiento y documentación: DPIA, registro y vigilancia
2.9 Casos de uso de IA en movilidad: clasificación de escenarios y riesgos asociados
2.20 Taller práctico: mapeo de requisitos EU AI Act a un caso de movilidad
3.3 Gobernanza de IA en Movilidad: estructura, roles y responsabilidades
3.2 EU AI Act en Movilidad: clasificación de riesgos y alcance regulatorio
3.3 Auditoría de IA en Movilidad: procesos, métricas y evidencias
3.4 Gestión de datos para IA en Movilidad: calidad, gobernanza y protección
3.5 Transparencia y trazabilidad: registro de datos, modelos y decisiones
3.6 Supervisión humana y control de decisiones en IA para movilidad
3.7 Gestión de proveedores y cadena de suministro de IA en movilidad
3.8 Evaluación de seguridad, robustez y resiliencia de IA en movilidad
3.9 Monitoreo, cumplimiento y reporting continuo conforme EU AI Act
3.30 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos y criterios de cumplimiento
4.4 Gobernanza de IA en Movilidad: estructuras organizativas, roles, responsabilidades y controles conforme al EU AI Act
4.2 Evaluación de riesgos de IA en sistemas de movilidad: clasificación, mitigación y registro de decisiones
4.3 Auditoría de IA en movilidad: métodos, plantillas y trazabilidad de datos y modelos
4.4 Cumplimiento normativo y adecuación al EU AI Act: DPIA, evaluación de impacto y gobernanza de cumplimiento
4.5 Gestión de datos para IA en movilidad: gobernanza de datos, calidad, privacidad y ética
4.6 Transparencia y explicabilidad en IA de movilidad: documentación, reporting y requerimientos de explicabilidad
4.7 Gestión de proveedores y cadena de suministro de IA en movilidad: evaluación de proveedores, contratos y vigilancia post-lanzamiento
4.8 ML Ops y ciclo de vida de IA en movilidad: MBSE/PLM para control de cambios, versionado y trazabilidad
4.9 Propiedad intelectual, licencias y protección de innovación en IA para movilidad: patentes, derechos y time-to-market
4.40 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos y cumplimiento EU AI Act en un proyecto de movilidad IA
5.5 Definición de Estrategias de IA para Movilidad: Objetivos y Alcance
5.5 Mapeo de Procesos y Aplicación de IA en Movilidad: Identificación de Áreas Clave
5.3 Evaluación de Riesgos y Oportunidades en la Implementación de IA
5.4 Desarrollo de un Marco de Gobernanza de IA: Principios y Directrices
5.5 Estrategias de Auditoría para IA en Movilidad: Diseño e Implementación
5.6 Adaptación al EU AI Act: Requisitos y Cumplimiento
5.7 Diseño de un Plan de Implementación de IA: Fases y Cronograma
5.8 Métricas de Rendimiento y Evaluación de Resultados
5.9 Casos de Estudio: Estrategias de IA Exitosas y Lecciones Aprendidas
5.50 Futuro de la IA en Movilidad: Tendencias y Desafíos
6.6 Marco Regulatorio de la IA en Movilidad: Introducción al EU AI Act
6.2 Identificación y Evaluación de Riesgos en la IA para Movilidad
6.3 Auditoría de Sistemas de IA: Principios y Metodologías
6.4 Gobernanza de Datos y Privacidad en Proyectos de IA para Movilidad
6.5 Diseño de Sistemas de IA Cumpliendo con el EU AI Act
6.6 Herramientas y Técnicas de Auditoría para la IA en Movilidad
6.7 Estrategias de Mitigación de Riesgos en Proyectos de IA
6.8 Casos de Estudio: Aplicación del EU AI Act en el Sector Movilidad
6.9 Preparación para Auditorías y Cumplimiento Continuo
6.60 Futuro de la IA en Movilidad: Tendencias y Desafíos Regulatorios
7.7 Modelado y simulación de escenarios de movilidad impulsados por IA
7.2 Identificación y análisis de riesgos asociados a la IA en movilidad
7.3 Desarrollo de estrategias de mitigación de riesgos y cumplimiento normativo
7.4 Auditoría y evaluación de sistemas de IA en movilidad
7.7 Marco regulatorio del EU AI Act y su impacto en la movilidad
7.6 Estrategias de adaptación y gobernanza de IA en movilidad
7.7 Implementación de políticas y procedimientos de IA para la movilidad
7.8 Análisis de casos de estudio sobre la aplicación de IA en movilidad y cumplimiento del EU AI Act
7.9 Estrategias de innovación y desarrollo sostenible en movilidad basada en IA
7.70 Evaluación del impacto económico y social de la IA en movilidad
8.8 Planificación y estrategia de implementación de IA en movilidad
8.8 Marcos regulatorios y el impacto del EU AI Act
8.3 Evaluación de riesgos y mitigación en la implementación de IA
8.4 Diseño de la gobernanza de IA para movilidad
8.5 Auditoría y verificación de la implementación de IA
8.6 Gestión del cambio y adaptación al EU AI Act
8.7 Ética y responsabilidad en la implementación de IA
8.8 Casos de estudio y ejemplos de implementación exitosa
8.8 Herramientas y tecnologías para la implementación de IA
8.80 Futuro de la IA en movilidad y su impacto en el EU AI Act
9.9 Introducción a la IA y su impacto en la movilidad
9.9 Principios de gobernanza de IA
9.3 El EU AI Act: marco regulatorio y alcance
9.4 Riesgos asociados con la IA en movilidad
9.5 Auditoría de sistemas de IA: metodología y herramientas
9.6 Cumplimiento normativo: estrategias y mejores prácticas
9.7 Casos de estudio: aplicaciones de IA en movilidad
9.8 Desafíos y oportunidades en la implementación de IA
9.9 Arquitectura de sistemas de IA para movilidad
9.9 Diseño y desarrollo de modelos de IA
9.3 Validación y verificación de modelos de IA
9.4 Cumplimiento técnico del EU AI Act
9.5 Auditoría técnica de sistemas de IA
9.6 Gestión del ciclo de vida de los sistemas de IA
9.7 Herramientas y tecnologías para la ingeniería de IA
9.8 Estudio de casos: implementación práctica
3.9 Marco regulatorio europeo para la IA
3.9 Diseño de una gobernanza efectiva de IA
3.3 Estructura y funciones del equipo de gobernanza de IA
3.4 Evaluación de riesgos y mitigación
3.5 Auditoría de la gobernanza de IA
3.6 Adaptación al marco regulatorio: estrategias y planes
3.7 Monitorización y mejora continua
3.8 Ejemplos prácticos: gobernanza en acción
4.9 Fundamentos de la ingeniería de IA
4.9 Gobernanza de la ingeniería de IA
4.3 Cumplimiento normativo en el desarrollo de IA
4.4 Auditoría de la ingeniería de IA
4.5 Metodologías de desarrollo seguro de IA
4.6 Gestión de datos y privacidad
4.7 Herramientas y tecnologías para la ingeniería de IA
4.8 Casos de estudio: aplicaciones prácticas
5.9 Definición de estrategias de IA para movilidad
5.9 Alineación de la estrategia de IA con los objetivos de negocio
5.3 Evaluación de oportunidades y desafíos
5.4 Gobernanza estratégica de IA
5.5 Auditoría de la estrategia de IA
5.6 Adaptación al EU AI Act: planificación y ejecución
5.7 Métricas e indicadores de rendimiento
5.8 Ejemplos de implementación estratégica
6.9 Riesgos específicos de la IA en movilidad
6.9 Auditoría de riesgos de IA
6.3 Métodos de mitigación de riesgos
6.4 Cumplimiento del EU AI Act: requisitos y obligaciones
6.5 Auditoría de cumplimiento
6.6 Gestión de incidentes y crisis
6.7 Responsabilidad y ética en IA
6.8 Estudio de casos: gestión de riesgos
7.9 Marco regulatorio para la IA en movilidad
7.9 Implementación de la gobernanza de IA
7.3 Diseño de políticas y procedimientos
7.4 Auditoría de sistemas de IA: metodología
7.5 Auditoría de gobernanza
7.6 Mejora continua y adaptación
7.7 Gestión de stakeholders
7.8 Casos de estudio: ejemplos prácticos
8.9 Planificación de la implementación de IA
8.9 Adaptación al Reglamento Europeo
8.3 Diseño e implementación de la gobernanza
8.4 Estrategias de auditoría
8.5 Gestión del cambio
8.6 Formación y desarrollo
8.7 Monitorización y evaluación
8.8 Casos de estudio: ejemplos prácticos
9.9 Introducción a la auditoría de IA en movilidad
9.9 Marco legal y regulatorio (EU AI Act)
9.3 Planificación y alcance de la auditoría
9.4 Metodologías y herramientas de auditoría
9.5 Evaluación de la gobernanza de IA
9.6 Evaluación del cumplimiento normativo
9.7 Informes de auditoría y recomendaciones
9.8 Gestión de las no conformidades
9.9 Mejora continua y seguimiento
9.90 Casos de estudio y mejores prácticas
1. Introducción a la Gobernanza de IA en Movilidad y el EU AI Act
2. Marco Regulatorio del EU AI Act: Implicaciones para la Movilidad
3. Identificación y Evaluación de Riesgos en Sistemas de IA para Movilidad
4. Auditoría de Sistemas de IA: Metodologías y Prácticas
5. Diseño para el Cumplimiento: Integrando el EU AI Act en el Desarrollo de IA
6. Estrategias de Gobernanza de IA: Implementación y Monitoreo
7. Aspectos Legales y Éticos de la IA en Movilidad
8. Estudios de Caso: Análisis de la Aplicación del EU AI Act
9. Adaptación y Mejora Continua de la Gobernanza de IA
10. Proyecto Final: Plan de Gobernanza de IA para Movilidad y Evaluación según el EU AI Act
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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”).
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