Uso seguro de la IA en el trabajo: protección de datos y buenas prácticas con IA

Modalidad: Online | Duración: 15 horas

Objetivos

En el trabajo, la IA generativa puede ahorrar mucho tiempo, pero también puede crear riesgos si se comparte información sensible o se aplican respuestas sin verificarlas. El uso seguro consiste en tener criterio para decidir qué se puede introducir en una herramienta, qué debe protegerse y qué controles aplicar antes de usar el resultado.

Este curso de IA enseña a aplicar criterios prácticos para integrar la inteligencia artificial generativa en el trabajo de forma segura y responsable, aprendiendo qué información se puede compartir, qué datos deben protegerse y cómo aprovechar la IA sin poner en riesgo datos personales, información de clientes o documentación interna.

Herramientas como ChatGPT, Copilot, Gemini y Claude ya permiten ahorrar tiempo en tareas habituales de oficina: redactar correos, resumir documentos, preparar informes, revisar textos, generar ideas, analizar información o mejorar procesos repetitivos. Pero para aprovecharlas en un entorno profesional no basta con saber pedirles ayuda: también es necesario saber qué información se puede compartir, qué datos deben protegerse, cuándo conviene usar una herramienta corporativa y cómo verificar las respuestas antes de aplicarlas en una tarea real.

A lo largo del curso, aprenderás a identificar tareas en las que la IA puede aportar valor, redactar prompts útiles y seguros, elegir la herramienta adecuada según el tipo de dato y el contexto de uso, proteger información sensible y detectar errores frecuentes en las respuestas generadas por inteligencia artificial.

El objetivo no es limitar el uso de la IA, sino aprender a incorporarla al trabajo diario sin exponer información sensible ni tomar decisiones basadas en respuestas incorrectas. Para ello, el curso combina ejemplos reales, errores frecuentes, criterios de protección de datos, buenas prácticas y una matriz sencilla para decidir cuándo usar IA, qué información compartir y cuándo debe intervenir una persona.

Al finalizar, habrás creado un protocolo básico de uso seguro y productivo de IA generativa.

Contenidos

  • Introducción
  • Cómo se está usando la IA generativa en tareas de oficina
  • Qué ocurre cuando introduces información en una herramienta de IA
  • Clasificación de riesgo: uso permitido, restringido y crítico según el tipo de dato
  • Riesgos invisibles al trabajar con datos, documentos y clientes
  • Ejemplos de incidentes y respuestas corporativas ante el mal uso de IA
  • Ejemplo final
  • Resumen
  • Introducción
  • Por qué muchas personas cometen errores con la IA
  • El momento en que el error ocurre: la brecha entre saber y hacer
  • Errores frecuentes al usar la IA
  • Qué hacer si ya has compartido información sensible
  • Ejemplo final
  • Resumen
  • Introducción
  • Qué es la anonimización
  • Qué obliga el RGPD cuando usas IA con datos de trabajo
  • De la clasificación a la acción: qué hacer con cada tipo de dato
  • Anonimización correcta frente a anonimización insuficiente
  • Cómo trabajar con documentos reales sin exponerlos
  • Cómo redactar prompts útiles para la IA sin exponer datos reales
  • Checklist previo antes de usar IA con cualquier documento
  • Ejemplo final
  • Resumen
  • Introducción
  • No todas las herramientas de IA sirven para todas las tareas
  • Diferencias prácticas entre ChatGPT, Copilot, Gemini y Claude
  • Cuenta personal, profesional y corporativa
  • Herramientas integradas en el entorno de empresa
  • Matriz de decisión según dato, tarea y nivel de riesgo
  • Cuándo no usar IA
  • Ejemplo final
  • Resumen
  • Introducción
  • No todas las herramientas de IA sirven para todas las tareas
  • Diferencias prácticas entre ChatGPT, Copilot, Gemini y Claude
  • Cuenta personal, profesional y corporativa
  • Herramientas integradas en el entorno de empresa
  • Matriz de decisión según dato, tarea y nivel de riesgo
  • Cuándo no usar IA
  • Ejemplo final
  • Resumen
  • Introducción
  • Por qué no debes aceptar automáticamente una respuesta generada por IA
  • Qué son las alucinaciones y por qué importan en el trabajo
  • Errores que parecen correctos: cómo detectarlos antes de actuar
  • Validación según tipo de tarea
  • Fuentes, contraste y trazabilidad
  • Cuándo hace falta revisión humana
  • Responsabilidad sobre la decisión final: la IA sugiere, tú decides
  • Ejemplo final
  • Resumen
  • Introducción
  • Por qué los equipos necesitan criterios comunes de uso de la IA
  • Buenas prácticas individuales: cómo decidir si puedes usar IA
  • Criterios comunes para equipos sin bloquear la productividad
  • Rol del mando intermedio: qué decidir, qué delegar y qué prohibir
  • Qué hacer ante incidentes o dudas
  • Construcción del protocolo final aplicable a tu puesto o equipo
  • Resumen