Curso de Desarrollo Profesional en Inteligencia Artificial aplicada a Recursos Humanos

Ediciones

Los alumnos serán incluidos en la edición del mes en la cual finalicen su formación, siempre y cuando cumpla los plazos mínimos, estos están establecidos por el reglamento de educación en 2 Créditos ECTS por cada semana.

Si necesitas más información sobre las ediciones de este Curso Online Acreditado por UTAMED, no dudes en ponerte en contacto con nosotros.

Metodología

La metodología que se desarrollará en el siguiente evento académico, será en línea de una forma E-learning incorporada dentro de un Campus Académico Online y Didáctico con las últimas innovaciones tecnológicas, para que este se adapte su resolución al dispositivo desde el cual se acceda.

Nuestro Campus Virtual estará disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, siendo accesible desde cualquier ubicación del mundo con acceso a la red.

Una vez el alumno se inscriba, recibirá los datos de acceso a su Plataforma de estudio, junto con los datos de su profesor e instructor docente, el cual le ayudará con todas las dudas que puedan plantearse durante el programa formativo, podrá contactar con su profesor por la mensajería directa del campus o vía email.

📌 Inicio: Empiece cuando lo desee, gracias a las ediciones mensuales, puedes formarte cuando y donde usted decida.
📌 Acceso: Plataforma multidispositivo, operativa 24 horas ¡Para que pueda avanzar a su ritmo!
📌 Desarrollo: Para la obtención de su diploma, unicamente deberá visualizar y estudiar los apuntes de los diferentes temas y superar las pruebas finales.
📌 Dudas: En todo momento dispondrá de su profesor asignado, para que mediante la mensajería del campus le pueda resolver todas sus dudas.
📌 Puesto de trabajo: Si se especializa con un máster o una maestría, tendrá la posibilidad de formar parte de nuestro equipo de forma remunerada.

Objetivos Generales

• Identificar y explicar los conceptos fundamentales, técnicas y tendencias actuales de la inteligencia artificial aplicables a la gestión de personas, incluyendo aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y automatización.
• Valorar el impacto estratégico de la IA en los procesos de Recursos Humanos (reclutamiento, selección, onboarding, desarrollo, evaluación del desempeño y retención) y priorizar oportunidades de implementación.
• Diseñar soluciones basadas en IA para resolver problemas concretos de RR. HH., definiendo objetivos, datos necesarios, métricas de éxito y criterios de viabilidad técnica y ética.
• Aplicar métodos de análisis de datos y evaluación de modelos para interpretar resultados, medir desempeño, detectar sesgos y validar la calidad de soluciones de IA en contextos de RR. HH.
• Integrar criterios éticos, legales y de protección de datos en la selección, desarrollo y uso de tecnologías de IA en RR. HH., proponiendo estrategias de mitigación de sesgos y salvaguarda de la privacidad.
• Gestionar el cambio organizacional asociado a la adopción de IA en RR. HH., comunicando beneficios y riesgos, definiendo roles y promoviendo aprendizaje continuo entre equipos.
• Colaborar con equipos técnicos y stakeholders, traduciendo requisitos de negocio en especificaciones funcionales y evaluando proveedores y herramientas tecnológicas de IA.
• Diseñar indicadores de retorno de inversión y criterios de gobernanza para supervisar proyectos de IA en RR. HH., asegurando transparencia, responsabilidad y sostenibilidad.
• Desarrollar habilidades para utilizar herramientas y plataformas de IA accesibles a profesionales de RR. HH., aplicando buenas prácticas en preparación de datos, selección de variables y presentación de resultados.
• Adoptar una postura crítica y de aprendizaje continuo para evaluar novedades tecnológicas, fomentar la innovación responsable y adaptar prácticas de RR. HH. a contextos organizacionales diversos.

Objetivos Específicos

• Analizar los fundamentos y avances actuales de la inteligencia artificial aplicables a la gestión del talento y a los procesos de recursos humanos, distinguiendo técnicas, modelos y sus ámbitos de aplicación.
• Evaluar la idoneidad y limitaciones de soluciones de IA para resolver retos específicos de RR. HH., considerando precisión, coste, escalabilidad y sostenibilidad.
• Diseñar estrategias basadas en IA para optimizar reclutamiento, selección, onboarding, formación y retención, definiendo objetivos operativos y métricas de impacto.
• Aplicar técnicas de preparación y gestión de datos relevantes para RR. HH. (preprocesamiento, etiquetado, anonimización) que permitan entrenar, validar y supervisar modelos con calidad y trazabilidad.
• Interpretar y traducir resultados de modelos predictivos y de procesamiento del lenguaje a recomendaciones operativas claras y justificables para la toma de decisiones en RR. HH.
• Identificar y mitigar sesgos, riesgos éticos y impactos sobre la privacidad derivados del uso de IA en RR. HH., implementando criterios de equidad y cumplimiento normativo.
• Integrar herramientas y soluciones de IA en flujos de trabajo de RR. HH., estableciendo indicadores clave (KPI) para medir impacto, mejora continua y retorno de la inversión.
• Comunicar de forma efectiva hallazgos, limitaciones y propuestas derivadas de modelos de IA a audiencias técnicas y no técnicas, facilitando la adopción informada.
• Liderar iniciativas de cambio organizacional orientadas a la adopción responsable de IA en RR. HH., fomentando la cultura de datos y el desarrollo de competencias internas.
• Evaluar y seleccionar proveedores y tecnologías de IA mediante criterios técnicos, de seguridad, transparencia y cumplimiento legal para garantizar soluciones confiables y sostenibles.

Evaluación

La evaluación de nuestro curso online está diseñada para medir de manera integral los conocimientos y competencias adquiridas por los participantes a lo largo del programa formativo.

Evaluación tipo test: La evaluación se compone de cuestionarios tipo test divididos en cada uno de los temas del programa formativo. Cada cuestionario incluye preguntas de selección múltiple generadas de manera aleatoria, con el fin de garantizar la variedad y la equidad en la evaluación. Las preguntas están cuidadosamente ponderadas de acuerdo con la relevancia y la carga lectiva de los distintos módulos del curso.

Esta metodología permite asegurar que las preguntas reflejen con precisión los aspectos más significativos del contenido y que la evaluación cubra de forma equilibrada todos los temas impartidos.

Para aprobar el curso y recibir la certificación correspondiente, los participantes deben obtener una puntuación superior al 50% en cada uno de los cuestionarios evaluativos. Este umbral asegura que solo aquellos que hayan asimilado efectivamente los contenidos y desarrollado las competencias necesarias serán acreditados.

Salidas profesionales

• Consultor en integración de inteligencia artificial en programas y centros educativos
• Gestor de proyectos de transformación digital educativa con aplicaciones de IA
• Investigador en ética, gobernanza y políticas públicas de IA aplicada a la educación
• Docente universitario y formador en tecnologías de IA educativa
• Diseñador instruccional especializado en sistemas adaptativos basados en IA
• Especialista en evaluación y validación de algoritmos educativos
• Coordinador de innovación educativa en instituciones públicas y privadas
• Analista de impacto socioeducativo y evaluación de resultados asistidos por IA
• Emprendedor en plataformas y servicios de aprendizaje adaptativo con IA
• Responsable de privacidad, seguridad y protección de datos en soluciones de IA educativa
• Auditor de sesgos y equidad en modelos y herramientas de IA para la enseñanza
• Desarrollador de contenidos y conjuntos de datos educativos para entrenamiento de modelos
• Consultor en interoperabilidad y estándares de sistemas educativos con IA
• Formador corporativo en competencias digitales e integración pedagógica de la IA
• Director de laboratorio o centro de investigación aplicada en IA educativa
• Especialista en accesibilidad y personalización del aprendizaje mediante IA
• Responsable de transferencia tecnológica y comercialización de soluciones educativas basadas en IA
• Gestor de alianzas entre universidades, empresas tecnológicas y centros formativos
• Analista de riesgos y cumplimiento normativo en proyectos de IA educativa
• Mentor o acelerador de startups educativas centradas en inteligencia artificial

Competencias Generales

• Comprender y explicar los principios teóricos y técnicos de la inteligencia artificial y su aplicabilidad estratégica en el ámbito de los Recursos Humanos.
• Analizar procesos y retos de gestión de personas para identificar oportunidades de intervención mediante soluciones de IA alineadas con objetivos organizacionales y de desarrollo profesional.
• Evaluar la calidad, representatividad y adecuación de los datos empleados en proyectos de IA en RR. HH., así como diagnosticar y mitigar riesgos asociados a datos incompletos o sesgados.
• Diseñar y seleccionar soluciones y modelos de IA apropiados para casos de uso en selección, formación, evaluación del desempeño, bienestar y retención, considerando viabilidad técnica y valor añadido.
• Identificar y aplicar criterios éticos, legales y de protección de datos para garantizar el uso responsable de la IA en la gestión del talento, priorizando la transparencia y la privacidad.
• Detectar y mitigar sesgos y discriminaciones algoritmicas, fomentando prácticas que promuevan la equidad, la inclusión y la diversidad en los procesos apoyados por IA.
• Medir, interpretar y comunicar el impacto y el retorno de iniciativas de IA en indicadores clave de Recursos Humanos y en resultados organizacionales.
• Comunicar resultados técnicos y recomendaciones de manera clara y convincente a audiencias diversas, facilitando la toma de decisiones informadas por parte de responsables no técnicos.
• Integrar perspectivas multidisciplinares (técnicas, legales, éticas y de negocio) para formular soluciones de IA coherentes con las necesidades humanas y organizativas.
• Desarrollar criterios de gobernanza y gestión de proyectos de IA orientados a la sostenibilidad, la rendición de cuentas y la mejora continua en entornos de talento.
• Promover una cultura de adopción crítica y aprendizaje continuo sobre IA entre equipos de RR. HH., facilitando la adaptación a cambios tecnológicos y organizativos.
• Aplicar habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas para diseñar intervenciones centradas en las personas que equilibren eficiencia, bienestar y ética.

Competencias Específicas

• Evaluar críticamente herramientas y plataformas de inteligencia artificial aplicables a recursos humanos según criterios de precisión, transparencia, escalabilidad, coste y cumplimiento normativo.
• Diseñar soluciones analíticas basadas en técnicas de machine learning para predecir rotación, identificar talento y optimizar la planificación de plantilla, definiendo variables, métricas de evaluación y criterios de calidad.
• Interpretar y explicar resultados de modelos predictivos y algoritmos de IA a audiencias técnicas y no técnicas, indicando supuestos, limitaciones y riesgos asociados.
• Identificar y aplicar estrategias para detectar, cuantificar y mitigar sesgos en datos y modelos, garantizando criterios de equidad y no discriminación en decisiones automatizadas.
• Formular marcos de gobernanza de datos y protección de la privacidad que aseguren el cumplimiento de la normativa vigente y buenas prácticas en el ciclo de vida de los datos.
• Proponer indicadores de rendimiento (KPI) y metodologías para evaluar el impacto de soluciones de IA en resultados de recursos humanos, vinculando resultados técnicos con objetivos organizativos.
• Seleccionar criterios técnicos, económicos y éticos para la adquisición o contratación de soluciones de IA, incluyendo evaluación de proveedores y análisis de riesgos tecnológicos.
• Desarrollar políticas y mecanismos de explicabilidad y trazabilidad para sistemas de IA que permitan auditar decisiones automatizadas y reforzar la rendición de cuentas.
• Integrar técnicas de procesamiento de lenguaje natural y automatización conversacional en procesos de RRHH, valorando beneficios, limitaciones y requisitos de supervisión humana.
• Comunicar recomendaciones estratégicas y planes de adopción de IA en el ámbito de recursos humanos basados en análisis de datos, estudios de impacto y evaluación de riesgos.
• Diseñar propuestas de formación y reconversión profesional orientadas a la adquisición de competencias digitales y éticas necesarias para la convivencia con sistemas de IA.
• Aplicar criterios de seguridad y resiliencia en el uso de IA para minimizar riesgos operativos, proteger activos de información y garantizar continuidad en servicios relacionados con RRHH.