Uso Ético de Agentes de IA y IA Agéntica

Resumen

This course is designed for anyone who wants to gain a deeper understanding about the importance of trust and responsibility in agentic AI and AI agents. The content is especially geared to those who are making business decisions based on AI agents and agentic AI and those who are designing and training such systems. 1.

Distinguish between traditional AI agents and agentic AI systems in terms of scope, autonomy, and decision-making. 2. Apply six core ethical principles to real-world predictive modeling workflows and agentic system design. 3.

Evaluate ethical considerations across five industry domains using structured scenario analysis. 4. Utilize practical tools—including documentation templates, ethics checklists, and governance prompts—to design trustworthy systems. 5.

Understand emerging regulatory frameworks including the EU AI Act, U.S. federal and state regulations, and global AI governance resources. Who Should Attend:

Data consumers, IT professionals, managers, analysts, data scientists, and anyone else who uses, designs, consumes information from, or makes decisions based on data and AI Prerequisites:

1.

Responsible Innovation and Trustworthy AI

Programa

• Ética de los agentes de IA y la IA agentiva
Definir y comparar los agentes de IA y los sistemas de IA agentiva. Analizar cómo varían el alcance, la autonomía, la supervisión, la adaptabilidad y la complejidad ética entre los tipos de sistemas. Identificar vulnerabilidades éticas vinculadas al aumento de la autonomía.
• Principios éticos fundamentales para la IA agentiva
Aplicar los seis principios de innovación responsable al desarrollo de IA agentiva. Aplicar cada principio a un caso de uso de modelado predictivo dentro de una campaña de marketing. Reflexionar sobre compensaciones y puntos de intervención en entornos aplicados.
• Ejemplos y consideraciones éticas
Identificar riesgos éticos dentro del modelado predictivo en cinco industrias. Analizar escenarios complejos utilizando razonamiento basado en principios. Facilitar o participar en discusiones colaborativas con una guía estructurada.
• Herramientas prácticas para diseñar con confianza
Utilizar listas de verificación y sugerencias para evaluar la alineación ética.
• Desafíos emergentes y gobernanza
Explicar cómo aumentan los riesgos éticos con la autonomía en la IA agentiva. Saber dónde encontrar información sobre las disposiciones clave del panorama regulatorio en diferentes países del mundo. Acceder e interpretar fuentes regulatorias globales.

---

Impartido por

Catherine Truxillo

---

Materias

Computer Science