Diplomado en Inteligencia Artificial para la Seguridad, la Protección y la Inteligencia

30 lecciones. Entre ellas: qué significa inteligencia artificial, una definición operativa; IA simbólica y sistemas basados en reglas; qué es un modelo de lenguaje y qué no es; qué hace bien la IA: resumir, clasificar, extraer y redactar; preparar información para el análisis; y riesgos de la automatización: dependencia, opacidad y errores en cadena.

30 lecciones. Entre ellas: qué es un prompt y cómo responde un modelo de lenguaje; plantilla base de instrucción profesional en cuatro bloques; asignación de rol: analista, auditor y redactor técnico; preparación de documentos para su análisis; detección de vacíos e inconsistencias; y refinamiento por criterios: precisión, exhaustividad y tono.

30 lecciones. Entre ellas: del dato al riesgo, qué es una amenaza y cómo la reconoce la IA; correlación amenaza-vulnerabilidad para generar hipótesis de riesgo; el riesgo como combinación de probabilidad y consecuencia; optimización de carteras de medidas bajo restricciones; evaluación de medidas preventivas; y visualización y narrativa de riesgos para decisores.

30 lecciones. Entre ellas: qué puede y qué no puede hacer la IA con datos delictivos; preguntas analíticas antes de elegir la técnica; series temporales y detección de cambios de tendencia; evaluar el desplazamiento del delito; planificación preventiva con objetivos medibles; e indicadores de seguridad: construirlos y leerlos.

30 lecciones. Entre ellas: qué puede y qué no puede hacer la IA en la gestión de operaciones de seguridad; un primer flujo asistido por IA de gestión operativa; gestión de protocolos, de la norma escrita al procedimiento; control documental: versionado, vigencia y trazabilidad; evaluación del desempeño operativo; e interpretación crítica de cuadros de mando asistidos por IA.

30 lecciones. Entre ellas: el ciclo de protección defensiva, del análisis al plan; matriz de riesgo defensivo: probabilidad, impacto y capacidad; indicadores tempranos y señales de alerta; evaluación de medidas físicas y tecnológicas; preparación ante emergencias: escenarios y roles; y procedimientos operativos y protocolos de actuación.

30 lecciones. Entre ellas: el ciclo de inteligencia como proceso iterativo; del dato bruto al informe: trazabilidad y cadena de custodia lógica; extracción asistida de entidades y metadatos de documentos públicos; anatomía de la desinformación: narrativas y vectores; grafos de relaciones entre entidades; y construcción de escenarios alternativos.

30 lecciones. Entre ellas: qué se puede automatizar en seguridad y qué no; consolidar y resumir datos sin programar; clasificación y priorización de incidentes; informes periódicos reproducibles; cuadros de mando: qué mostrar y para quién; y detección de anomalías con apoyo de IA.

30 lecciones. Entre ellas: el decisor humano y la IA como instrumento de análisis; primer contraste del diagnóstico con la IA; análisis coste-beneficio y coste de oportunidad; optimización de la asignación de recursos; análisis de sensibilidad de la decisión; y análisis de desviaciones y aprendizaje.

30 lecciones. Entre ellas: qué significa gobernar la IA en una organización de seguridad; marco regulatorio aplicable a la seguridad privada; riesgos tecnológicos: alucinaciones, deriva del modelo y dependencia del proveedor; y un proyecto integrador con inventario y clasificación de riesgos de los sistemas de IA, evaluación y selección de herramientas, y plan de transparencia, formación y comunicación.