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Posgrado IA y Derecho – IALAB
Posgrado IA y Derecho2021-02-06T18:14:30+00:00
DÍAS PARA EL COMIENZO DE CLASES
19 days 22 hrs 42 mins 48 secs

PROGRAMA DE ACTUALIZACIÓN. IA Y DERECHO

Segunda Edición. Posgrado Internacional Inteligencia Artificial y Derecho. Facultad de Derecho, Universidad de Buenos Aires
Horario de Cursada: Jueves de 17 a 21 hs. Comienzo de clases: 29 de abril de 2021
Director: Juan Gustavo Corvalán. Subdirectores: Cecilia Celeste Danesi, Matías Puig
Coordinadoras: Carina Papini, Antonella Stringhini, Giselle Heleg
e-mail de contacto: ialab@derecho.uba.ar

Segunda Edición. Posgrado Internacional IA y Derecho. Facultad de Derecho, UBA
Horario de Cursada: Jueves de 17 a 21 hs
Comienzo de clases: 29 de abril de 2021
Director: Juan Gustavo Corvalán. Subdirectores: Cecilia Celeste Danesi, Matías Puig
Coordinadoras: Giselle Heleg, Carina Papini, Antonella Stringhini
e-mail de contacto: ialab@derecho.uba.ar

EJE TEMÁTICO I. Cuestiones generales de la IA.

MÓDULO 1.
Algoritmos, Datos e IA

A) Algoritmos. Definición y función. Los algoritmos como parte fundamental de las sociedades de la información. Diferencias entre algoritmos: el grado de automatización del proceso. Mecanismos de procesamiento algorítmico. El problema de los sesgos y los valores. Algoritmos y Datos. La materia prima que alimenta los algoritmos son los datos. Principios para el intercambio de datos. Daños causados por el procesamiento algorítmico. Privacidad. Análisis de datos. Adaptabilidad. Macrodatos.

B) Inteligencia artificial: concepto y clases. Inteligencia artificial general. Inteligencia artificial restringida. Inteligencia artificial fuerte y débil. Cajas blancas y cajas negras.

C) Técnicas de inteligencia artificial. Aprendizaje automático (machine learning). Aprendizaje representacional. Aprendizaje evolutivo (algoritmos de Markov). Aprendizaje por refuerzo. Redes neuronales convulcionales. Aprendizaje supervisado y no supervisado. Clasificación y regresión. Agentes conversacionales. Enfoque del MIT y de Oxford.

D) Diferentes ámbitos de aplicación. Reconocimiento de imagen, reconocimiento de texto, reconocimiento de voz, integración con internet de las cosas y Blockchain. Segmentos de aplicación: predicción, automatización, asistencia, detección y clasificación.

EJE TEMÁTICO II. Protección de derechos en entornos inteligentes.

MÓDULO 1.

Inteligencia Artificial compatible con los derechos humanos y con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)

A) Marco jurídico de derechos humanos para una IA al servicio de las personas. Alcance de las obligaciones de derechos humanos en el contexto de la inteligencia artificial. Problemática de la brecha digital y conformación inicial de una brecha de inteligencia artificial. Desafíos y estrategias de abordaje. Respuestas legislativas, reglamentarias y normativas. Obligaciones y recomendaciones de organismos internacionales para los Estados sobre IA. Análisis de los planes estratégicos estatales de IA en el mundo.

B) Recomendaciones de organismos internacionales para las empresas sobre IA. Deber de las empresas de orientar sus normas, reglas y diseños de sistemas en torno a los principios universales de derechos humanos. Deber de adoptar la transparencia en cada aspecto de la cadena de valor de la IA.

C) Evaluaciones del efecto en los derechos humanos y consultas públicas. Códigos de IA auditables. Los usuarios deben tener acceso a medidas correctivas de los efectos adversos de los sistemas de IA en los derechos humanos.

D) Inteligencia artificial y desarrollo sostenible. Los 4 elementos de la IA en la dinámica del desarrollo. Evolución de los avances en ciencia, tecnología e innovación con repercusiones en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Impacto de los cambios tecnológicos en la consecución de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Las tecnologías innovadoras también pueden desempeñar un papel fundamental para hacer realidad el ODS N° 16. Políticas y medidas para avanzar en materia de ciencia, tecnología e innovación hacia el logro de los ODS. Necesidad de previsión para conocer mejor los desafíos y oportunidades que pueden plantear los avances en ciencia y tecnología. Nuevos enfoques. E-Resiliencia, IA y desarrollo sostenible.

MÓDULO 2
Identidades digitales. Proteger datos en la era de la IA. Retos y desafíos del tratamiento automatizado

A) Protección de datos personales. Enfoque internacional. Legislaciones protectorias de datos personales en países latinoamericanos. Proyecto de Ley Argentina de protección de datos personales. Normas, Estándares y Recomendaciones internacionales. Reglamento y Convenio de la Unión Europea sobre protección de datos personales. Sujeto de protección. Categorías de datos personales. Tipos de tratamientos de datos personales, tratamiento propiamente dicho, tratamiento electrónico y tratamiento automatizado.

B) Tratamiento automatizado en particular. Concepto, dinámica y fases. Recolección y almacenamiento. Elaboración de rankings, scorings y perfiles digitales. Transmisión y subasta de identidades digitales. Cuestiones generales de la transferencia internacional. Finalidades del tratamiento de datos.

C) Diagnóstico de páginas web y de plataformas digitales. Presentación del escenario actual algorítmica. Comparación de Políticas de Datos y Privacidad de las grandes plataformas: Google, Facebook, Instagram, Twiter, LinkedIn, Tik Tok, FaceApp y de 75 páginas web.

D) Ecosistemas de protección digital. Nuevos principios y derechos que surgen a partir del tratamiento automatizado. Acceso a la información y a la autodeterminación algorítmica. La identidad digital y los perfiles desde un punto de vista sucesorio. Presentación de escenarios óptimos o aceptables de protección para mejorar el entorno.

E) Consecuencias del tratamiento automatizado y transferencia ilícita. Responsabilidad y posibles medidas para mitigar la desprotección y vulnerabilidad en el ecosistema digital. Importancia de los datos personales en los planes estratégicos de IA del mundo.

F) Tratamiento de datos personales por el Estado. Políticas públicas basadas en datos. Limites en relación a la finalidad, transparencia y trazabilidad.

G) COVID-19. Rol de la IA en relación al COVID-19: Importancia de la geolocalización y de los datos de salud para la elaboración de políticas públicas que tengan como fin mitigar el avance del virus. Relevancia para focalizar las políticas de aislamiento. Derechos en juego. Consentimiento informado. ¿Decisión o imposición sobre su uso?. Comparación con otros usos que realizan las Apps de nuestros datos. Importancia trascendental del principio de tratamiento mínimo y de finalidad cuando es el Estado quien somete los datos a un tratamiento. Elección del encargado de tutelar el cumplimiento de los principios y derechos. Medio para la realización de reclamos. Características de las políticas de datos. Anonimización y pseudoaninimización. Almacenamiento centralizado o descentralizado. Uso de GPS vs. Uso de Bluetooth. Comparación de los Términos y Condiciones de las tecnologías emergentes existentes en el mundo para combatir la pandemia.

MÓDULO 3.
Igualdad y no discriminación basada en la aplicación de sistemas de IA

A) Obligación de no discriminar. El sector público y privado deben combatir la discriminación en los sistemas de IA. Derecho a un recurso efectivo. Discriminación y sesgo algorítmico. El impacto de las cajas negras. El rol de las plataformas digitales masivas.

B) El caso de Facebook y Youtube. Procesos internos para validar y auditar sistemas de IA, controlar y eliminar contenido. Evaluaciones del efecto en los derechos humanos. ¿Libertad de expresión vs. censura basada en IA? El rol de las personas en el proceso de auditoría. Autonomía individual. Aviso y consentimiento. Medidas correctivas.

C) Discriminación de IA para la selección o reclutamiento. El sesgo basado en la historia laboral. Problemática de la utilización del reconocimiento facial para la prevención y seguridad. La ley de California. El caso de la CABA. Imparcialidad de los anuncios de orientación en línea. Sesgos de género y “algoritmos sexistas”.

D) Uso de técnicas inteligentes para combatir la violencia de género. La importancia de la supervisión humana. Automatización como herramienta fundamental para optimizar la procesos judiciales en los casos de violencia de genero. Se puede predecir la violencia de género? Aplicaciones móviles y violencia de género. ¿Cómo el Sector Público y Privado usan Inteligencia Artificial y Apps para prevenir la violencia de género. Presentación de trabajo desarrollado desde IALAB.

E) Análisis de DynaBench. Experimento científico de Facebook abierto a la comunidad. Problemáticas en relación a la inferencia de lenguaje natural y discurso del odio. Presentación de las pruebas llevadas adelante y análisis de las posibles consecuencias que se pueden desencadenar. Propuestas de modos de abordar los desafíos.

F) COVID-19. Uso de tecnologías emergentes para combatir la pandemia. Análisis de los grupos de personas en condiciones de vulnerabilidad. Desarrollo de aplicaciones que tengan en cuenta las personas en condición de vulnerabilidad. Medios para garantizar el acceso. Estudio comparativo de los principales incentivos que brindan las Apps a la hora de descargarlas y decidir el uso: Su impacto para reducir la desigualdad.

 

MÓDULO 4.
Neurociencias, derecho e Inteligencia Artificial

A) Introducción a la relación Neurociencias y Derecho. Historia de las Neurociencias. Puntos de encuentro entre las Neurociencias y el Derecho. Abordaje interdisciplinario a la teoría y la práctica judicial. El cerebro individual y el cerebro social.

B) Derecho, Neurociencias y tecnologías disruptivas. Una primera mirada al diagnóstico de las problemáticas actuales en nuestro ordenamiento jurídico, procesos decisionales judiciales de los seres humanos y creaciones de programas computacionales para mejorar la práctica jurídica. Conceptos de la explosión tecnológica. Big data. Data mining. Machine learning y redes neuronales artificiales. Blockchain.

C) Resoluciones judiciales computacionales. Hacia un nuevo paradigma judicial: decisiones judiciales por medio de algoritmos. El razonamiento computacional y la automatización. Jueces programadores y operadores del sistema. Disminución de burocratización y excesiva duración de los procesos a través de la tecnología. La oficina judicial digital.

 

MÓDULO 5.
Comportamiento, derecho e inteligencia artificial

A) Derecho, economía y comportamiento. Normas y conducta: modelos de comportamientohumano. La eficiencia. Ideología y AED. Conceptos e integración. Análisis económico del derecho.

B) Derecho y análisis del comportamiento. Normas y conducta. Sesgos y heurísticas. Efecto ancla o anclaje. Heurística de la disponibilidad. Aversión a las pérdidas. Sesgo de status quo y normas supletorias. Nudges. El estudio del comportamiento y el derecho privado. Los fundamentos del estudio del comportamiento. El comportamiento, el derecho y las libertades. La teoría del comportamiento y la argumentación jurídica.

c) Derecho, comportamiento e inteligencia artificial. Rol de los algoritmos en la conformación de la oferta. Transacciones a través de plataformas digitales. Derecho aplicable a estas transacciones. La tecnología en la práctica del derecho. Derecho a obtener información significativa sobre la lógica aplicada. Inteligencia artificial y previsibilidad. Estadísticas, hechos notorios y datos sencillos. Predicción a través del uso de datos y su efecto en el proceso judicial.

D) COVID-19. La digitalización súbita y forzosa durante el Gran Confinamiento. El problema de la interfaz frente a la masividad de usuarios no especializados. Problemas de diseño y percepción. Rol de la estandarización de interfaz de dispositivos, de plataformas y de Apps ante la demanda incrementada (teleconferencias, comercio electrónico, etc). La conversión forzosa e imprevista al teletrabajo: problemas de compliance y conducta implicados.

Reglas para la salida del confinamiento. Heurísticas simples. Aportes de la Inteligencia Artificial. Big data, Apps y conducta: aplicaciones georeferenciadas, Inteligencia Artificial, enforcement, testeo y efectividad. Factores culturales e incentivos. 

 

MÓDULO 6.

A) Inteligencia artificial y trabajo. Construyendo un nuevo paradigma de empleo. Ámbitode actuación de la IA. Matices de automatización. Impacto en el trabajo del abogado. Automatización que humaniza y automatización que desemplea. ¿Desempleo tecnológico? Trabajos vs. tareas. IA como método de optimización de tareas. Cobotización (Coworking entre personas y máquinas). Análisis de casos judiciales vinculados al desempleo basado en la automatización.

B) Robótica en el trabajo. Actividad conjunta humano-robótica. Beneficios de la incorporación. Proyectos de IA en el derecho en particular. Ejemplos de aplicación práctica. Ranking de profesionales en startups de IA. Se apagan alarmas y se encienden otras: tendencias internacionales. Perspectivas en Latinoamérica.

C) Precarización laboral a través de IA. El caso de las plataformas digitales. Como generar ecosistemas digitales que mejoren las condiciones laborales. Problemáticas vinculadas a las auditorías de algoritmos inteligentes. Cómo ejercer un poder de fiscalización basado en IA. Análisis de fallos judiciales. Los casos de UBER, Rappi y Glovo.

D) COVID-19. Rol de las tecnologías emergentes ante las políticas de aislamiento preventivo obligatorio. Estudio comparativo sobre las principales herramientas existentes. Porcentaje de la población que las empleaba en el ámbito laboral antes y durante la pandemia. Reuniones, organización de actividades, conversaciones y videollamadas. Producción y edición de archivos en línea. Organización y tablero de control. Volverse digital para trabajar en tiempos de COVID-19. Importancia de la tecnología para cumplir con las tareas laborales. Generación de los ecosistemas laborales propicios. Mecanismos de adaptación para los trabajadores y trabajadoras. Contención ante el cambio. Voluntad de las personas en cargos altos para incentivar a los trabajadores y trabajadoras.

 

MÓDULO 7.
Ecosistema digital asistido a través de IA. Agentes conversacionales, Bot y Chatbot

A) Nuevo paradigma de interfaz en el mundo digital. Concepto y diferentes clases de bot, chatbot y agentes conversacionales. Chatbot de preguntas frecuentes. Sistemas sofisticados de conversación empática.

B) El caso de “Replika” y sus posibles consecuencias en el ámbito de los derechos humanos. Concepto. Funciones. Confusiones en la relación humano- máquina. Relaciones románticas. Problemáticas de causalidad. Desafíos.

C) Funciones y beneficios de los agentes conversacionales en el ámbito público. Derechos optimizados por los agentes conversacionales. Derecho del ciudadano al acceso a la información pública a partir de agentes conversacionales. Derecho del consumidor al acceso a la información comercial. Derecho a la identificación y evaluación de sesgos. Impacto de los chatbots en el acceso y ejercicio de otros derechos: derecho a la salud, a la educación, violencia de género.

C) Retos y desafíos en la regulación de los agentes conversacionales. Datos personales. Identificación del bot e identidades artificiales. Nuevos derechos del ámbito conversacional. Consentimiento para la transparencia de datos. Transparencia en la identidad del proveedor. Otros derechos a respetar por la tecnología conversacional. Derecho a la privacidad. Derecho a la libertad de elección. Derecho a no incurrir en competencia  desleal.

 

MÓDULO 8.
Inteligencia Artificial y Salud

A) Datos e inteligencia artificial. Big data. Evolución e impacto de la IA en la salud. Riesgos y beneficios. Protección de los derechos de las personas. Lograr el equilibrio entre los sujetos de derecho y los obligados. Inteligencia artificial y oncología. Estudio aplicado para los avances tecnológicos en la salud. Historia clínica inteligente.

B) IA y salud. Futuro del trabajo de los médicos. Superposición entre IA, trabajo ymedicina. Mala praxis. Tipos de inteligencia humana en los cuales la IA tiene un rol. IA centrada en la oncología y la genómica. Cómo cumplir los objetivos fundamentales. Aumento del acceso a la salud. Desarrollo de Watson Health. Watson para oncología. Watson para genómica. Watson forclinical trial matching. Evidencia de soporte mejorada. Principales características de Watson para oncología. Ayuda de la IA para los médicos. Datos y concordancia en la evidencia. Prevención del cáncer de mamas. Unión de Big Data, medicina e IA. Futuro del trabajo. Ley de Moore. Contención el paciente. Ética. IA, médicos y mala praxis.

C) COVID-19. Importancia de la IA para hacer frente a la pandemia del COVID-19. Análisis de las Apps desarrolladas por los Estados de América, Asia y Europa. Funciones. IA para localizar focos de infección y personas en riesgo actual e inminente de contraer la enfermedad. IA para asistir en la realización de test y descongestionar el servicio de salud. IA para mantener informada a la ciudadanía. Estudio y comparación de sus ventajas. Análisis de la sistematización realizada por el IALAB. Estudio sobre el éxito. Comparación de estudios epidemiológicos para conocer los grupos de personas que pueden contagiar la enfermedad y rol de la IA para intentar reducir los contagios.

EJE TEMÁTICO III. IA en el sector público.

MÓDULO 1.
IA en la Justicia

A) Algoritmos. Definición y función. Los algoritmos como parte fundamental de las sociedades de la información. Diferencias entre algoritmos: el grado de automati- zación del proceso. Mecanismos de procesamiento algorítmico. El problema de los sesgos y los valores. Algoritmos y Datos. La materia prima que alimenta los algoritmos son los datos. Principios para el intercambio de datos. Daños causados por el procesamiento algorítmico. Privacidad. Análisis de datos. Adaptabilidad. Macrodatos.

B) Inteligencia artificial: concepto y clases. Inteligencia artificial general. Inteligencia artificial restringida. Inteligencia artificial fuerte y débil. Cajas blancas y cajas negras.

C) Experiencia Prometea. Análisis pormenorizado de los casos predictivos de aplicación concreta: juicios de daños y perjuicios en materia de accidentes de tránsito, causas contencioso administrativas.

D) El impacto de la inteligencia artificial en el derecho procesal. El proceso como un conjunto de “algoritmos procesales”. Áreas de aplicación de la IA. Algoritmos, reglas y principios. Reglas procesales y algoritmos: similitudes y diferencias. Interpretación y aplicación de normas jurídicas. La estructura de las normas procesales. ¿Cómo automatizarlas? Los principios y los sistemas de IA ¿Discrecionalidad y arbitrariedad de máquina? Hacia una visión holística de la relación entre las partes y la actuación judicial. Articulación entre oralidad e IA. El impacto de la automatización en la eficiencia y productividad jurisdiccional.

E) La experiencia disruptiva del Ministerio Público Fiscal de la Ciudad de Buenos Aires. Su implementación en el fuero Contencioso Administrativo y Tributario y Penal, Contravencional y de Faltas. Su funcionamiento en la Corte Interamericana de Derechos Humanos.

F) Aplicación en el Juzgado Tributario de Primera Instancia de Mendoza. Control de boletas de deuda. Automatización y documentos en lote. Eficiencia y resultados logrados.


G) Inteligencia artificial en el derecho penal.
Problemáticas vinculadas a las predicciones en el ámbito penal. Análisis de “Compas” y los fallos judiciales. Informe de Propública y del Instituto Max Planck. Predicciones de caja negra, sesgos y comparaciones con grupos de personas. Casos de Cibercriminalidad. La problemática de la pornografía infantil y la aplicación de IA a los procesos de investigación criminal. La complejidad de detectar imagen y texto en entornos complejos. El caso Prometea en el Cuerpo de Investigaciones Judiciales. La IA como agente encubierto.
H) Análisis del caso GPT3 de OpenAI.
Presentación de las pruebas realizadas y análisis de los problemas vinculados a la causalidad. Análisis acerca de los posibles desafíos en el uso de IA en el proceso penal.
I) PretorIA.
El caso de la Corte Constitucional de Colombia como una experiencia de alto impacto. Presentación de PretorIA. Descripción del proceso de gobernanza de datos y gobernanza algorítmica. Predicción y Detección inteligente con algoritmos de caja blanca. Machine Learning Supervisado. Expresiones regulares. Resultados y Tasas de acierto. Estadísticas dinámicas. Apoyo al usuario/a. Automatización e interfaz.

J) COVID-19. Cómo Adaptar el sistema de Justicia al contexto digital en épocas de COVID-19. Acordadas de la Corte Suprema de Justicia de la Nación. Capacidad de los organismos para adaptarse. Ser digital en época de pandemia. Colaboración entre personal judicial y abogados para el ejercicio de la Justicia y la profesión. Mecanismos para asegurar la participación de los principales interesados. Cómo adaptar el sistema de Justicia al contexto digital en épocas de COVID-19.Ventajas del uso de la IA en tiempos de Home Office. Evaluación de la posibilidad de que aumente el número de demandas y necesidad de herramientas inteligentes para dar respuesta. Experiencia Prometea.

 

MÓDULO 2.
IA en la Administración Pública

A) Administración 1.0, 2.0, 3.0 y 4.0. Hacia una Administración inteligente e inclusiva. Integración de sistemas de IA al ecosistema digital. Desafíos vinculados a los trámites a distancia, perfil digital del ciudadano. Normas vinculadas a la automatización y a la IA. Decreto 733/2018, Resolución 111/2019. Directiva sobre la toma de decisiones automatizadas de Canadá.

B) Desarrollo de los tres niveles de innovación. Primer nivel de innovación. Relación ciudadanos-organizaciones públicas a través del paradigma 4.0. Apertura asistida a través de sistemas de IA. Información, trámites, turnos, formularios y acceso a servicios públicos a través de sistemas de IA. Agentes artificiales conversacionales o chatbots (front office).

C) Segundo nivel de innovación. Optimización de la burocracia interna (Back office). Inteligencia artificial para controlar plazos y requisitos formales en actos administrativos. Creación de documentos legales con IA (oficios, cédulas, contestaciones, notificaciones). Posibilidad de automatizar las decisiones administrativas altamente estandarizadas. Actividad recursiva contra actos automatizados. Uso de calendarios inteligentes. Experiencia Prometea en la Administración Pública. Análisis de casos de automatización y asistencia inteligente.

D) Compras públicas inteligentes. Elaboración de pliegos. Control inteligente de precios. Predicciones para la elaboración de los planes de compras. Proyecto de directrices para la adquisición de IA del Foro Económico Mundial.

E) Tercer nivel de innovación. Inteligencia artificial predictiva. Sistemas en funcionamiento en el mundo. El rol de la IA en el diseño, desarrollo y seguimiento de las políticas públicas. Planes estratégicos de IA del mundo. Planes estratégicos con IA en las ciudades del mundo. Casos de aplicación de IA en la Administración Pública y uso para optimizar políticas públicas.

F) Inteligencia Artificial y Derecho tributario. La transformación de la relación jurídica tributaria con IA.

G) Agentes conversacionales para el acceso a servicios estatales. Caso de BOTI en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Dinámica, diseño, testeo, diálogos y lógica de atención ciudadana. Experiencia de trabajo multidisciplinario. La identidad cambiante del agente conversacional. Enfoque multicanal.

H) COVID-19. Importancia de las políticas públicas inteligentes en tiempos de COVID-19. Exigencia de la creación y puesta en funcionamiento de políticas públicas inteligentes para combatir la pandemia. Cambios disruptivos ante la necesidad. Aplicación desarrollada por el Ministerio de Salud de la Nación y Aplicaciones desarrolladas en las Provincias. Ventajas de una política pública inteligente a nivel nacional. Desarrollo de una estrategia digital basada en IA. Políticas públicas basadas en modelos predictivos de mitigación. Dinámica entre Aplicaciones móviles y sistemas predictivos o de IA. Aplicaciones para políticas de autoridades. Ventajas y riesgos. Capacidad del sector público para llevarla adelante y evaluación de la posibilidad de la población de adecuar su comportamiento a ella. La contratación pública en la emergencia. Ventajas de la IA para asegurar procedimientos eficientes, y para generar mecanismos de control de corrupción.

EJE TEMÁTICO IV. IA en el sector privado.

MÓDULO 1.
Cuestiones generales de la IA y el derecho civil

A) Derecho civil y comercial e Inteligencia artificial. Derecho de daños y responsabilidad civil. Aplicación de los principios generales a los proyectos de Inteligencia artificial. Responsabilidad subjetiva y objetiva. Responsabilidad por incumplimiento contractual. Responsabilidad extracontractual. Diferentes teorías en el mundo. Casos paradigmáticos. Responsabilidad de los autos autónomos. Problemáticas de los drones. Teoría del riesgo. Autonomía, autoaprendizaje y explicabilidad.

B) Informe de la Comisión de Asuntos Jurídicos con Recomendaciones sobre Normas de Derecho Civil sobre Robótica (2015/2103(INL), 27/01/17). Informe de la Comisión de Asuntos Jurídicos con recomendaciones sobre Normas de Derecho Civil sobre Robótica (2015/2103(INL), 27/01/17). Función preventiva, función resarcitoria.

C) Derecho de seguros e Inteligencia Artificial. Inteligencia Artificial en la gestión del seguro. Insutech. El contrato. Evaluación de riesgo con algoritmos. Personalización del seguro: riesgos y beneficios. Las cláusulas. Perfilamiento. Exclusión de cobertura. Notificación del siniestro. El contrato de seguro en vehículos autónomos. Actualizaciones. Prevención. Seguros de personas. relojes inteligentes. Tecnología IoT. Lucha contra el fraude.

MÓDULO 2.
Estudio jurídico inteligente. Casos de aplicación

A) Hacia un estudio jurídico 4.0. Tres paradigmas de estudio jurídico: estudio jurídico papel, digital e inteligente. Rol de las TIC en el ejercicio profesional. Habilidades digitales. Gobernanza de datos. Construcción de patrones: modelos de demanda, contestación, alegatos, oficios, recursos, TIC para la procuración de expedientes. Herramientas TIC, calendarios digitales, Apps, discos virtuales compartidos, buscadores web de jurisprudencia. El rol del asistente digital.

B) Inteligencia artificial al servicio del abogado. Nuevas funciones del abogado. Reconversión de la actividad privada. ¿Dónde generar valor? La articulación del movimiento Legal Tech.

MÓDULO 3.
IA y derechos de consumidores y usuarios

A) La problemática de los derechos de los consumidores en la Revolución 4.0. Consumo sustentable. Protección del consumidor en la era de la Inteligencia artificial. E-commerce. Acceso a los gustos, inquietudes y preferencias de los clientes a través de la IA. Ofertas de acuerdo a los intereses y estilos de vida de consumidores y usuarios. Asistencia virtual y pronóstico de ventas. Mejora de la experiencia del consumidor. Nuevas formas de resolución de conflictos mediante las plataformas digitales. Atención al cliente con IA.

MÓDULO 4.
Propiedad intelectual e IA

A) Cómo proteger la creatividad en el mundo digital. El impacto de la lA. Policías algorítmicos para vigilar contenido en línea. ¿Pedir perdón o permiso? Uso legal de contenidos en un contexto digital. Conocimiento y prevención del daño.

B) Inteligencia artificial y propiedad intelectual. Sectores de la OMPI y las OPI que estudian el uso de IA. Clasificación automática de patentes y marcas. Búsquedas. Examen y comprobación de requisitos. Servicios de asistencia técnica. Traducción automática. Análisis de datos. Las computadoras y el proceso creativo. Implicaciones para el derecho de autor. Problemática. Opciones jurídicas. Abordar la ambigüedad. El futuro en propiedad intelectual.

MÓDULO 5.
IA, protección del honor, imagen y “Fake News”

A) Ejercicio de la protección del derecho a la imagen. Protección al honor y a la imagen personal: responsabilidad de los buscadores de Internet que basan su estrategia en IA. El impacto de la IA en el principio de neutralidad. Fake News. Responsabilidad de buscadores e intermediarios. Criterios de responsabilidad. Estrategia de protección basada en IA. Jurisprudencia nacional sobre responsabilidad de los buscadores y facilitadores.

MÓDULO 6.
Experiencias exitosas de la IA en el ámbito privado

Experiencia de Digital Ius. Análisis estratégico y regulatorio de empresas de tecnologías y de medios. Consultoría en regulación de servicios de TIC y políticas legislativas. Experiencia de Sherlock legal. Asistente inteligente y predictivo para las consultas legales. Experiencia de Aura, la IA de Telefónica. Experiencia de LegalHub. Precisión de tareas, optimización de procesos y automatización de tareas legales. Experiencia de Mercado Libre. Enfoque legal de IA en el ámbito de las compras digitales.

EJE TEMÁTICO V. Investigación y desarrollo de proyectos de impacto en el derecho

MÓDULO 1.
Rol de los Laboratorios de Innovación e IA

A) Laboratorios de Innovación e IA existentes en el mundo. Proyectos de investigación y desarrollo. Espacios para pensar soluciones legales innovadoras y ponerlas en práctica. Ecosistemas fértiles para la investigación de problemáticas que trae la IA. Incubación y desarrollo de herramientas para informar a la ciudadanía sobre las funcionalidades, beneficios y riesgos de la IA. La integración y cooperación de cuatro ámbitos: público, privado, académico y sociedad civil. Facilitación del intercambio, diseño de redes líquidas de cooperación.

B) Áreas para la incubación y desarrollo de inteligencia artificial. Ámbitos de experimentación y difusión de proyectos de innovación que permiten un abordaje colaborativo y experimental para alcanzar nuevas y mejores soluciones a los desafíos. Medios para el intercambio de conocimiento a través de redes con actores nacionales e internacionales, para apropiar las mejores prácticas de administración y gestión pública. Fortalecimiento del control social preventivo. Contribución a la mejora de la gestión pública y al ejercicio de derechos de la ciudadanía. Colaboración en proyectos nacionales.

MÓDULO 2.
Experiencia del Laboratorio de Innovación e Inteligencia Artificial de la Facultad de Derecho de la Universidad de Buenos Aires

A) Dinámica de cooperación interinstitucional. Segmentar áreas de aplicación. Investigaciónconstante y actualización permanente. Trabajo horizontal bajo el enfoque de entornos VUCA (volatilidad, incertidumbre, complejidad y ambigüedad). Rol de un Laboratorio sin fines de lucro. El desafío de integrar colaboradores. Estrategia basada en líderes de proyecto expertos en diferentes áreas. Interacción dinámica y adaptada a la vertiginosidad de entornos de crecimiento exponencial. La multidisciplina y transdisciplina como eje central. Integración total con programadores y expertos en datos.

B) Conformación de plan estratégico y de planes de trabajo anuales. IA para mejorar la relación de la ciudadanía con la Administración y la Justicia. IA al servicio de la burocracia. Investigación aplicada. Proyectos incubados a partir del Laboratorio. Áreas de aplicación. 1. Predicción. 2. Automatización. 3. Asistencia inteligente. 4. Clasificación y diagnósticos a través de IA.

MÓDULO 3.
Ecosistemas de incubación. Paso a paso, dinámica e interacción basada en prueba y error

A) ¿Cómo incubar, desarrollar e implementar proyectos de IA a partir de la optimización de tareas? Talleres, hackatones y lógica de trabajo multi y transdisciplinario. Análisis empírico y cuantitativo. Incubar pruebas de concepto. Análisis y diagnóstico de las herramientas de IA más convenientes, que se adapten al entorno humano, tecnológico y sociocultural. Retos y desafíos de la integración con otras disciplinas. Comprender e internalizar el proceso de desarrollo e implementación de IA para automatizar tareas.

I. Diseño, incubación y pruebas piloto. Etapas para la implementación. El rol de las personas. La acción humana como parte integrante de la IA. Casos reales de trabajadores que han incorporado IA en sus tareas. Rol del operador jurídico. Esquema de mapa y clasificación de tareas según matices de automatización. Diseño de árboles de decisión, gobernanza de datos y armado de data sets de entrenamiento. Aplicación del principio de progresividad tecnológico a partir de la alfabetización, sensibilización, capacitación y reconversión sobre una nueva interfaz entre humanos y máquinas.

II. Buenas prácticas en materia de IA. Incubación enfocada en las cuatro fases del ciclo de vida de la IA (OCDE). 1. Diseño, datos y modelos. 2. Verificación y validación. 3. Despliegue. 4. Operación y monitoreo. Evaluación global de la intervención humana en cada fase.

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Preguntas Frecuentes
NÚCLEO TEMÁTICO I. Cuestiones generales de la IA. Vinculación con los DDHH.

MÓDULO 1.
Algoritmos, Datos e IA

A) Algoritmos. Definición y función. Los algoritmos como parte fundamental de las sociedades de la información. Diferencias entre algoritmos: el grado de automatización del proceso. Mecanismos de procesamiento algorítmico. El problema de los sesgos y los valores. Algoritmos y Datos. La materia prima que alimenta los algoritmos son los datos. Principios para el intercambio de datos. Daños causados por el procesamiento algorítmico. Privacidad. Análisis de datos. Adaptabilidad. Macrodatos.

B) Inteligencia artificial: concepto y clases. Inteligencia artificial general. Inteligencia artificial restringida. Inteligencia artificial fuerte y débil. Cajas blancas y cajas negras.

C) Técnicas de inteligencia artificial. Aprendizaje automático (machine learning). Aprendizaje representacional. Aprendizaje evolutivo (algoritmos de Markov). Aprendizaje por refuerzo. Redes neuronales convulcionales. Aprendizaje supervisado y no supervisado. Clasificación y regresión. Agentes conversacionales. Enfoque del MIT y de Oxford.

D) Diferentes ámbitos de aplicación. Reconocimiento de imagen, reconocimiento de texto, reconocimiento de voz, integración con internet de las cosas y Blockchain. Segmentos de aplicación: predicción, automatización, asistencia, detección y clasificación.

MÓDULO 2.
IA compatible con los DDHH y con los objetivos de desarrollo sostenible (ODS)

A) Marco jurídico de derechos humanos para una IA al servicio de las personas. Alcance de las obligaciones de derechos humanos en el contexto de la inteligencia artificial. Problemática de la brecha digital y conformación inicial de una brecha de inteligencia artificial. Desafíos y estrategias de abordaje. Respuestas legislativas, reglamentarias y normativas. Obligaciones y recomendaciones de organismos internacionales para los Estados sobre IA. Análisis de los planes estratégicos estatales de IA en el mundo.

B) Recomendaciones de organismos internacionales para las empresas sobre IA. Deber de las empresas de orientar sus normas, reglas y diseños de sistemas en torno a los principios universales de derechos humanos. Deber de adoptar la transparencia en cada aspecto de la cadena de valor de la IA.

C) Evaluaciones del efecto en los derechos humanos y consultas públicas. Códigos de IA auditables. Los usuarios deben tener acceso a medidas correctivas de los efectos adversos de los sistemas de IA en los derechos humanos.

D) Inteligencia artificial y desarrollo sostenible. Los 4 elementos de la IA en la dinámica del desarrollo. Evolución de los avances en ciencia, tecnología e innovación con repercusiones en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Impacto de los cambios tecnológicos en la consecución de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Las tecnologías innovadoras también pueden desempeñar un papel fundamental para hacer realidad el ODS N° 16. Políticas y medidas para avanzar en materia de ciencia, tecnología e innovación hacia el logro de los ODS. Necesidad de previsión para conocer mejor los desafíos y oportunidades que pueden plantear los avances en ciencia y tecnología. Nuevos enfoques. E-Resiliencia, IA y desarrollo sostenible.

NÚCLEO TEMÁTICO II. Temáticas trasversales.

MÓDULO 1.
Identidades digitales. Proteger datos en la era de la IA. Retos y desafíos del tratamiento automatizado

A) Protección de datos personales. Enfoque internacional. Legislaciones protectorias de datos personales en países latinoamericanos. Proyecto de Ley Argentina de protección de datos personales. Normas, Estándares y Recomendaciones internacionales. Reglamento y Convenio de la Unión Europea sobre protección de datos personales. Sujeto de protección. Categorías de datos personales. Tipos de tratamientos de datos personales, tratamiento propiamente dicho, tratamiento electrónico y tratamiento automatizado.

B) Tratamiento automatizado en particular. Concepto, dinámica y fases. Recolección y almacenamiento. Elaboración de rankings, scorings y perfiles digitales. Transmisión y subasta de identidades digitales. Cuestiones generales de la transferencia internacional. Finalidades del tratamiento de datos.

C) Ecosistemas de protección digital. Diagnóstico de páginas web y de plataformas digitales. Nuevos principios y derechos que surgen a partir del tratamiento automatizado. Acceso a la información y a la autodeterminación algorítmica. La identidad digital y los perfiles desde un punto de vista sucesorio.

D) Consecuencias del tratamiento automatizado y transferencia ilícita. Responsabilidad y posibles medidas para mitigar la desprotección y vulnerabilidad en el ecosistema digital. Importancia de los datos personales en los planes estratégicos de IA del mundo.

 

MÓDULO 2.
Igualdad y no discriminación basada en la aplicación de sistemas de IA

A) Obligación de no discriminar. El sector público y privado deben combatir la discriminación en los sistemas de IA. Derecho a un recurso efectivo. Discriminación y sesgo algorítmico. El impacto de las cajas negras. El rol de las plataformas digitales masivas.

B) El caso de Facebook y Youtube. Procesos internos para validar y auditar sistemas de IA, controlar y eliminar contenido. Evaluaciones del efecto en los derechos humanos. ¿Libertad de expresión vs. censura basada en IA? El rol de las personas en el proceso de auditoría. Autonomía individual. Aviso y consentimiento. Medidas correctivas.

C) Discriminación de IA para la selección o reclutamiento. El sesgo basado en la historia laboral. Problemática de la utilización del reconocimiento facial para la prevención y seguridad. La ley de California. El caso de la CABA. Imparcialidad de los anuncios de orientación en línea. Sesgos de género y “algoritmos sexistas”.

 

MÓDULO 3.
Neurociencias, derecho e Inteligencia Artificial

A) Introducción a la relación Neurociencias y Derecho. Historia de las Neurociencias. Puntos de encuentro entre las Neurociencias y el Derecho. Abordaje interdisciplinario a la teoría y la práctica judicial. El cerebro individual y el cerebro social.

B) Derecho, Neurociencias y tecnologías disruptivas. Una primera mirada al diagnóstico de las problemáticas actuales en nuestro ordenamiento jurídico, procesos decisionales judiciales de los seres humanos y creaciones de programas computacionales para mejorar la práctica jurídica. Conceptos de la explosión tecnológica. Big data. Data mining. Machine learning y redes neuronales artificiales. Blockchain.

C) Resoluciones judiciales computacionales. Hacia un nuevo paradigma judicial: decisiones judiciales por medio de algoritmos. El razonamiento computacional y la automatización. Jueces programadores y operadores del sistema. Disminución de burocratización y excesiva duración de los procesos a través de la tecnología. La oficina judicial digital.

 

MÓDULO 4.
Implementación de IA en los ecosistemas laborales

A) Inteligencia artificial y trabajo. Construyendo un nuevo paradigma de empleo. Ámbito de actuación de la IA. Matices de automatización. Impacto en el trabajo del abogado. Automatización que humaniza y automatización que desemplea. ¿Desempleo tecnológico? Trabajos vs. tareas. IA como método de optimización de tareas. Cobotización (Coworking entre personas y máquinas). Análisis de casos judiciales vinculados al desempleo basado en la automatización.

B) Robótica en el trabajo. Actividad conjunta humano-robótica. Beneficios de la incorporación. Proyectos de IA en el derecho en particular. Ejemplos de aplicación práctica. Ranking de profesionales en startups de IA. Se apagan alarmas y se encienden otras: tendencias internacionales. Perspectivas en Latinoamérica.

C) Precarización laboral a través de IA. El caso de las plataformas digitales. Como generar ecosistemas digitales que mejoren las condiciones laborales. Problemáticas vinculadas a las auditorías de algoritmos inteligentes. Cómo ejercer un poder de fiscalización basado en IA. Análisis de fallos judiciales. Los casos de UBER, Rappi y Glovo.

 

MÓDULO 5.
Ecosistema digital asistido a través de IA. Agentes conversacionales, Bot y Chatbot

A) Nuevo paradigma de interfaz en el mundo digital. Concepto y diferentes clases de bot, chatbot y agentes conversacionales. Chatbot de preguntas frecuentes. Sistemas sofisticados de conversación empática. El caso de “Replika” y sus posibles consecuencias en el ámbito de los derechos humanos.

B) Funciones y beneficios de los agentes conversacionales en el ámbito público. Derechos optimizados por los agentes conversacionales. Derecho del ciudadano al acceso a la información pública a partir de agentes conversacionales. Derecho del consumidor al acceso a la información comercial. Derecho a la identificación y evaluación de sesgos. Impacto de los chatbots en el acceso y ejercicio de otros derechos: derecho a la salud, a la educación, violencia de género.

C) Retos y desafíos en la regulación de los agentes conversacionales. Datos personales. Identificación del bot e identidades artificiales. Nuevos derechos del ámbito conversacional. Consentimiento para la transparencia de datos. Transparencia en la identidad del proveedor. Otros derechos a respetar por la tecnología conversacional. Derecho a la privacidad. Derecho a la libertad de elección. Derecho a no incurrir en competencia desleal.

 

MÓDULO 6.
Inteligencia Artificial y Salud

A) Marco jurídico de derechos humanos para una IA al servicio de las personas. Alcance de las obligaciones de derechos humanos en el contexto de la inteligencia artificial. Problemática de la brecha digital y conformación inicial de una brecha de inteligencia artificial. Desafíos y estrategias de abordaje. Respuestas legislativas, reglamentarias y normativas. Obligaciones y recomendaciones de organismos internacionales para los Estados sobre IA. Análisis de los planes estratégicos estatales de IA en el mundo.

B) Recomendaciones de organismos internacionales para las empresas sobre IA. Deber de las empresas de orientar sus normas, reglas y diseños de sistemas en torno a los principios universales de derechos humanos. Deber de adoptar la transparencia en cada aspecto de la cadena de valor de la IA.

NÚCLEO TEMÁTICO III. IA en el sector público.

MÓDULO 1.
IA en la Justicia

A) Algoritmos. Definición y función. Los algoritmos como parte fundamental de las sociedades de la información. Diferencias entre algoritmos: el grado de automati- zación del proceso. Mecanismos de procesamiento algorítmico. El problema de los sesgos y los valores. Algoritmos y Datos. La materia prima que alimenta los algoritmos son los datos. Principios para el intercambio de datos. Daños causados por el procesamiento algorítmico. Privacidad. Análisis de datos. Adaptabilidad. Macrodatos.

B) Inteligencia artificial: concepto y clases. Inteligencia artificial general. Inteligencia artificial restringida. Inteligencia artificial fuerte y débil. Cajas blancas y cajas negras.

C) Experiencia Prometea. Análisis pormenorizado de los casos predictivos de aplicación concreta: juicios de daños y perjuicios en materia de accidentes de tránsito, causas contencioso administrativas.

D) El impacto de la inteligencia artificial en el derecho procesal. El proceso como un conjunto de “algoritmos procesales”. Áreas de aplicación de la IA. Algoritmos, reglas y principios. Reglas procesales y algoritmos: similitudes y diferencias. Interpretación y aplicación de normas jurídicas. La estructura de las normas procesales. ¿Cómo automatizarlas? Los principios y los sistemas de IA ¿Discrecionalidad y arbitrariedad de máquina? Hacia una visión holística de la relación entre las partes y la actuación judicial. Articulación entre oralidad e IA. El impacto de la automatización en la eficiencia y productividad jurisdiccional.

E) La experiencia disruptiva del Ministerio Público Fiscal de la Ciudad de Buenos Aires. Su implementación en el fuero Contencioso Administrativo y Tributario y Penal, Contravencional y de Faltas. Su funcionamiento en la Corte Interamericana de Derechos Humanos. El caso de la Corte Constitucional de Colombia como una experiencia de alto impacto.

F) Inteligencia artificial en el derecho penal.Problemáticas vinculadas a las predicciones en el ámbito penal. Análisis de “Compas” y los fallos judiciales. Informe de Propública y del Instituto Max Planck. Predicciones de caja negra, sesgos y comparaciones con grupos de personas. Casos de Cibercriminalidad. La problemática de la pornografía infantil y la aplicación de IA a los procesos de investigación criminal. La complejidad de detectar imagen y texto en entornos complejos. El caso Prometea en la Cuerpo de Investigaciones Judiciales. La IA como agente encubierto.

MÓDULO 2.
IA en la Administración Pública

A) Administración 1.0, 2.0, 3.0 y 4.0. Hacia una Administración inteligente e inclusiva. Integración de sistemas de IA al ecosistema digital. Desafíos vinculados a los trámites a distancia, perfil digital del ciudadano. Normas vinculadas a la automatización y a la IA. Decreto 733/2018, Resolución 111/2019. Directiva sobre la toma de decisiones automatizadas de Canadá.

B) Desarrollo de los tres niveles de innovación. Primer nivel de innovación.Relación ciudadanos-organizaciones públicas a través del paradigma 4.0. Apertura asistida a través de sistemas de IA. Información, trámites, turnos, formularios y acceso a servicios públicos a través de sistemas de IA. Agentes artificiales conversacionales o chatbots (front office).

C) Segundo nivel de innovación. Optimización de la burocracia interna (Back office). Inteligencia artificial para controlar plazos y requisitos formales en actos administrativos. Creación de documentos legales con IA (oficios, cédulas, contestaciones, notificaciones). Posibilidad de automatizar las decisiones administrativas altamente estandarizadas. Actividad recursiva contra actos automatizados. Uso de calendarios inteligentes. Experiencia Prometea en la Administración Pública. Análisis de casos de automatización y asistencia inteligente.

D) Compras públicas inteligentes. Elaboración de pliegos. Control inteligente de precios. Predicciones para la elaboración de los planes de compras. Proyecto de directrices para la adquisición de IA del Foro Económico Mundial.

E) Tercer nivel de innovación. Inteligencia artificial predictiva. Sistemas en funcionamiento en el mundo. El rol de la IA en el diseño, desarrollo y seguimiento de las políticas públicas. Planes estratégicos de IA del mundo. Planes estratégicos con IA en las ciudades del mundo. Casos de aplicación de IA en la Administración Pública y uso para optimizar políticas públicas.

F) Agentes conversacionales para el acceso a servicios estatales. Caso de BOTI en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Dinámica, diseño, testeo, diálogos y lógica de atención ciudadana. Experiencia de trabajo multidisciplinario. La identidad cambiante del agente conversacional. Enfoque multicanal.

NÚCLEO TEMÁTICO IV. IA en el sector privado.

MÓDULO 1.
Cuestiones generales de la IA y el derecho civil

A) Derecho civil y comercial e Inteligencia artificial. Derecho de daños y responsabilidad civil. Aplicación de los principios generales a los proyectos de Inteligencia artificial. Responsabilidad subjetiva y objetiva. Responsabilidad por incumplimiento contractual. Responsabilidad extracontractual. Diferentes teorías en el mundo. Casos paradigmáticos. Responsabilidad de los autos autónomos. Problemáticas de los drones. Teoría del riesgo.

B) Informe de la Comisión de Asuntos Jurídicos con Recomendaciones sobre Normas de Derecho Civil sobre Robótica (2015/2103(INL), 27/01/17). Informe de la Comisión de Asuntos Jurídicos con recomendaciones sobre Normas de Derecho Civil sobre Robótica (2015/2103(INL), 27/01/17). Función preventiva, función resarcitoria.

MÓDULO 2.
Estudio jurídico inteligente. Casos de aplicación

A) Hacia un estudio jurídico 4.0. Tres paradigmas de estudio jurídico: estudio jurídico papel, digital e inteligente. Rol de las TIC en el ejercicio profesional. Habilidades digitales. Gobernanza de datos. Construcción de patrones: modelos de demanda, contestación, alegatos, oficios, recursos, TIC para la procuración de expedientes. Herramientas TIC, calendarios digitales, Apps, discos virtuales compartidos, buscadores web de jurisprudencia. El rol del asistente digital.

B) Inteligencia artificial al servicio del abogado. Nuevas funciones del abogado. Reconversión de la actividad privada. ¿Dónde generar valor? La articulación del movimiento Legal Tech.

MÓDULO 3.
IA y derechos de consumidores y usuarios

A) La problemática de los derechos de los consumidores en la Revolución 4.0. Consumo sustentable. Protección del consumidor en la era de la Inteligencia artificial. E-commerce. Acceso a los gustos, inquietudes y preferencias de los clientes a través de la IA. Ofertas de acuerdo a los intereses y estilos de vida de consumidores y usuarios. Asistencia virtual y pronóstico de ventas. Mejora de la experiencia del consumidor. Nuevas formas de resolución de conflictos mediante las plataformas digitales. Atención al cliente con IA.

MÓDULO 4.
Propiedad intelectual e IA

A) Cómo proteger la creatividad en el mundo digital. El impacto de la lA. Policías algorítmicos para vigilar contenido en línea. ¿Pedir perdón o permiso? Uso legal de contenidos en un contexto digital. Conocimiento y prevención del daño.

B) Inteligencia artificial y propiedad intelectual. Sectores de la OMPI y las OPI que estudian el uso de IA. Clasificación automática de patentes y marcas. Búsquedas. Examen y comprobación de requisitos. Servicios de asistencia técnica. Traducción automática. Análisis de datos. Las computadoras y el proceso creativo. Implicaciones para el derecho de autor. Problemática. Opciones jurídicas. Abordar la ambigüedad. El futuro en propiedad intelectual.

MÓDULO 5.
IA, protección del honor, imagen y “Fake News”

A) Ejercicio de la protección del derecho a la imagen. Protección al honor y a la imagen personal: responsabilidad de los buscadores de Internet que basan su estrategia en IA. El impacto de la IA en el principio de neutralidad. Fake News. Responsabilidad de buscadores e intermediarios. Criterios de responsabilidad. Estrategia de protección basada en IA. Jurisprudencia nacional sobre responsabilidad de los buscadores y facilitadores.

MÓDULO 6.
Comportamiento, derecho e IA

Experiencia de Digital Ius. Análisis estratégico y regulatorio de empresas de tecnologías y de medios. Consultoría en regulación de servicios de TIC y políticas legislativas. Experiencia de Sherlock legal. Asistente inteligente y predictivo para las consultas legales. Experiencia de Aura, la IA de Telefónica. Experiencia de LegalHub. Precisión de tareas, optimización de procesos y automatización de tareas legales. Experiencia de Mercado Libre. Enfoque legal de IA en el ámbito de las compras digitales.

MÓDULO 7.
Experiencias exitosas de la IA en el ámbito privado

A) Marco jurídico de derechos humanos para una IA al servicio de las personas. Alcance de las obligaciones de derechos humanos en el contexto de la inteligencia artificial. Problemática de la brecha digital y conformación inicial de una brecha de inteligencia artificial. Desafíos y estrategias de abordaje. Respuestas legislativas, reglamentarias y normativas. Obligaciones y recomendaciones de organismos internacionales para los Estados sobre IA. Análisis de los planes estratégicos estatales de IA en el mundo.

B) Recomendaciones de organismos internacionales para las empresas sobre IA. Deber de las empresas de orientar sus normas, reglas y diseños de sistemas en torno a los principios universales de derechos humanos. Deber de adoptar la transparencia en cada aspecto de la cadena de valor de la IA.

NÚCLEO TEMÁTICO V. Un nuevo paradigma en el derecho: Laboratorios de innovación e IA. La fusión entre teoría, evidencia y transformación real.

MÓDULO 1.
Rol de los Laboratorios de Innovación e IA

A) Laboratorios de Innovación e IA existentes en el mundo. Proyectos de investigación y desarrollo. Espacios para pensar soluciones legales innovadoras y ponerlas en práctica. Ecosistemas fértiles para la investigación de problemáticas que trae la IA. Incubación y desarrollo de herramientas para informar a la ciudadanía sobre las funcionalidades, beneficios y riesgos de la IA. La integración y cooperación de cuatro ámbitos: público, privado, académico y sociedad civil. Facilitación del intercambio, diseño de redes líquidas de cooperación.

B) Áreas para la incubación y desarrollo de inteligencia artificial. Ámbitos de experimentación y difusión de proyectos de innovación que permiten un abordaje colaborativo y experimental para alcanzar nuevas y mejores soluciones a los desafíos. Medios para el intercambio de conocimiento a través de redes con actores nacionales e internacionales, para apropiar las mejores prácticas de administración y gestión pública. Fortalecimiento del control social preventivo. Contribución a la mejora de la gestión pública y al ejercicio de derechos de la ciudadanía. Colaboración en proyectos nacionales.

MÓDULO 2.
Experiencia del Laboratorio de Innovación e Inteligencia Artificial de la Facultad de Derecho de la Universidad de Buenos Aires

A) Dinámica de cooperación interinstitucional. Segmentar áreas de aplicación. Investigaciónconstante y actualización permanente. Trabajo horizontal bajo el enfoque de entornos VUCA (volatilidad, incertidumbre, complejidad y ambigüedad). Rol de un Laboratorio sin fines de lucro. El desafío de integrar colaboradores. Estrategia basada en líderes de proyecto expertos en diferentes áreas. Interacción dinámica y adaptada a la vertiginosidad de entornos de crecimiento exponencial. La multidisciplina y transdisciplina como eje central. Integración total con programadores y expertos en datos.

B) Conformación de plan estratégico y de planes de trabajo anuales. IA para mejorar la relación de la ciudadanía con la Administración y la Justicia. IA al servicio de la burocracia. Investigación aplicada. Proyectos incubados a partir del Laboratorio. Áreas de aplicación. 1. Predicción. 2. Automatización. 3. Asistencia inteligente. 4. Clasificación y diagnósticos a través de IA.

MÓDULO 3.
Ecosistemas de incubación. Paso a paso, dinámica e interacción basada en prueba y error

A) ¿Cómo incubar, desarrollar e implementar proyectos de IA a partir de la optimización de tareas? Talleres, hackatones y lógica de trabajo multi y transdisciplinario. Análisis empírico y cuantitativo. Incubar pruebas de concepto. Análisis y diagnóstico de las herramientas de IA más convenientes, que se adapten al entorno humano, tecnológico y sociocultural. Retos y desafíos de la integración con otras disciplinas. Comprender e internalizar el proceso de desarrollo e implementación de IA para automatizar tareas.

I. Diseño, incubación y pruebas piloto. Etapas para la implementación. El rol de las personas. La acción humana como parte integrante de la IA. Casos reales de trabajadores que han incorporado IA en sus tareas. Rol del operador jurídico. Esquema de mapa y clasificación de tareas según matices de automatización. Diseño de árboles de decisión, gobernanza de datos y armado de data sets de entrenamiento. Aplicación del principio de progresividad tecnológico a partir de la alfabetización, sensibilización, capacitación y reconversión sobre una nueva interfaz entre humanos y máquinas.

II. Buenas prácticas en materia de IA. Incubación enfocada en las cuatro fases del ciclo de vida de la IA (OCDE). 1. Diseño, datos y modelos. 2. Verificación y validación. 3. Despliegue. 4. Operación y monitoreo. Evaluación global de la intervención humana en cada fase.

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