Ningún sistema de IA es neutral: hereda los sesgos de los datos con los que aprende y de las decisiones humanas detrás de su diseño.

En este curso —una masterclass y un taller 100% práctico — vas a aprender a detectar señales de sesgo de género en las herramientas de IA que usas o desarrollas, entender de dónde vienen y aplicar una metodología de auditoría con perspectiva de género, a través de un formulario interactivo de autoevaluación.

Pensado para fundadores, líderes y equipos de startups y mipymes, sin necesidad de conocimientos técnicos.

Sesión 1

Sesgos de género en IA: de las decisiones humanas a los resultados algorítmicos

En esta sesión vas a entender cómo se cuelan los sesgos de género en la IA: desde los datos con los que se entrena un sistema, pasando por su diseño, hasta los resultados que llegan a tus clientes o tu equipo. Vas a revisar casos reales en Fintech, HR Tech y Educación —de esos que ya le costaron reputación y demandas a otras empresas— y vas a hacer un ejercicio práctico con un chatbot para detectar sesgos en tiempo real. Sales con una mirada entrenada para reconocer señales de sesgo en cualquier herramienta de IA que uses o evalúes, y con claridad sobre por qué esto es un tema estratégico para tu negocio, no solo ético.

Sesión 2

Auditoría algorítmica con perspectiva de género: de la sensibilización a la acción

En esta sesión práctica vas a aplicar la metodología de auditoría algorítmica con perspectiva de género —adaptada del proyecto Robot Laura de BID Lab— a un sistema de IA de tu propia empresa, usando un formulario interactivo de 18 preguntas. Sales con un diagnóstico concreto: tu nivel de riesgo (de Crítico a Ejemplar), tu sección más débil y un plan de acción con el primer paso que puedes dar esta misma semana. Todo queda documentado en tu Kit de Auditoría Algorítmica, listo para repetir a los 45 días y a los 3 meses y medir tu progreso.

Profesor: Valeria Argüello – Experta en IA y gobernanza

Experta en gobernanza digital, ética en IA y transformación digital, con experiencia en políticas públicas, cooperación internacional y ecosistemas de innovación. Participó en el desarrollo de la primera Estrategia Nacional de IA de Ecuador y en la política pública para el uso ético y responsable de la IA en el país. También trabaja en auditorías éticas, evaluación de impacto algorítmico y marcos de gobernanza IA. Ha colaborado con UNESCO, BID, CAF y PNUD, y es miembro de Women4EthicalAI y AI Ethics Experts Without Borders. Además, cuenta con experiencia como speaker y docente en ética y gobernanza de IA.