Temario:
Módulo 1: Introducción a la IA en Salud y Seguridad Ocupacional.
Conceptos básicos de IA y su aplicación en salud y seguridad en el trabajo.
Beneficios de la IA para la prevención de riesgos y la gestión de incidentes.
Ejemplos reales de IA en la evaluación de riesgos y cumplimiento normativo.

Módulo 2: Creación y Uso de Prompts Efectivos.
Definición de un prompt y su estructura (instrucción, contexto, objetivo).
Ejemplos de prompts para analizar riesgos laborales, redactar procedimientos de seguridad y responder consultas normativas.

Módulo 3: Análisis de Riesgos e Incidentes con IA.
Identificación de riesgos laborales mediante análisis de datos con IA.
Evaluación de incidentes y near-misses para determinar causas raíz.
Generación de reportes de seguridad basados en datos.

Módulo 4: Automatización de Procesos de Seguridad y Cumplimiento Normativo.
Automatización de inspecciones de seguridad y monitoreo de condiciones laborales.
Creación de alertas automáticas para riesgos críticos.
Gestión de cumplimiento de normativas de seguridad ocupacional.

Módulo 5: Capacitación y Comunicación en Salud y Seguridad con IA.
Desarrollo de materiales de capacitación en seguridad adaptados con IA.
Redacción de comunicaciones y procedimientos de seguridad claros.
Personalización de planes de prevención basados en datos específicos de la organización.

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Temario:
Módulo 1: Introducción a la IA en la Práctica Clínica.
Aplicaciones de la IA en notas clínicas, investigación y gestión de pacientes.
Beneficios de la IA para la eficiencia y calidad de atención.
Ejemplos de IA en la práctica clínica.

Módulo 2: Creación y Uso de Prompts Efectivos.
Definición de un prompt y su estructura (instrucción, contexto, objetivo).
Ejemplos de prompts para redactar notas clínicas, resumir artículos científicos y responder consultas clínicas.

Módulo 3: Redacción de Notas Clínicas con IA.
Generación de notas clínicas y resúmenes de consultas.
Creación de cartas de derivación.
Ajuste de notas para cumplimiento normativo.

Módulo 4: Agilizar la Lectura Científica y Automatización Administrativa.
Resumen de artículos científicos y búsqueda de evidencia clínica.
Automatización de programación de citas y respuestas a consultas frecuentes.
Gestión de recordatorios para pacientes.

Módulo 5: Gestión de Casos Clínicos.
Organización de casos clínicos y seguimientos con IA.
Integración de IA en flujos de trabajo clínicos.
Seguridad y privacidad de datos clínicos.

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Temario:
Módulo 1: Introducción a la IA en la Contabilidad y Auditoría.
Conceptos básicos de IA y su aplicación en contabilidad y auditoría.
Procesamiento de facturas y detección de errores con IA.
Análisis de riesgos y revisión de registros en auditorías.

Módulo 2: Creación y Uso de Prompts Efectivos.
Definición de un prompt y su estructura (instrucción, contexto, objetivo).
Ejemplos de prompts para generar reportes financieros, analizar transacciones y responder consultas normativas.

Módulo 3: Automatización de Procesos Contables con IA.
Procesamiento de facturas y conciliación de cuentas con IA.
Generación de reportes financieros automáticos.
Casos de uso: categorización de gastos y conciliaciones bancarias.

Módulo 4: Auditoría Eficiente con IA.
Detección de anomalías en registros contables.
Revisión de documentos para cumplimiento normativo.
Identificación de irregularidades en transacciones.

Módulo 5: Cálculos Financieros e Implementación con IA.
Análisis predictivo para presupuestos y gestión de riesgos financieros.
Integración de IA en flujos de trabajo contables.
Seguridad de datos financieros en el uso de IA.

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Temario:
Módulo 1: Introducción a la IA para Sistemas.
Conceptos básicos de IA: modelos de lenguaje y aprendizaje automático.
Beneficios de la IA en sistemas: automatización, análisis de datos y soporte técnico.
Ejemplos reales de IA en gestión de tickets, monitoreo de redes y generación de reportes.

Módulo 2: Creación y Uso de Prompts Efectivos.
Definición de un prompt y su estructura (instrucción, contexto, objetivo).
Ejemplos de prompts para generar scripts, diagnosticar errores y crear documentación técnica.

Módulo 3: Automatización de Tareas con IA.
Herramientas y métodos para automatizar procesos repetitivos.
Casos de uso: respuestas a tickets, reportes automáticos y notificaciones de errores.
Limitaciones y riesgos de la automatización con IA.

Módulo 4: Análisis de Datos y Resolución de Problemas con IA.
Análisis de logs, métricas de servidores y datos de rendimiento con IA.
Detección de patrones en logs y predicción de fallos.
Generación de visualizaciones básicas de datos.

Módulo 5: IA para Documentación y Comunicación Técnica.
Redacción de documentación técnica: manuales, guías y procedimientos operativos.
Creación de correos técnicos y respuestas a usuarios.
Traducción y simplificación de términos técnicos para audiencias no técnicas.

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INVERSIÓN/PRECIOS CURSOS.

CATÁLOGO DE CURSOS INTELIGENCIA ARTIFICIAL RECURSOS HUMANOS Y RECLUTAMIENTO.

Modalidad: Todos los cursos están disponibles en formato online virtual o presencial (incompany, mínimo 3 personas), con opciones personalizadas para empresas y accesibilidad global desde cualquier ubicación, incluyendo ciudades como México, Monterrey, Querétaro, León, Toluca, y más.

Aquí te presentamos los 6 mejores cursos de IA para reclutamiento y RRHH que todo profesional de Recursos Humanos en México debe considerar para impulsar su carrera y optimizar sus procesos en 2025:

1. Inteligencia Artificial y ChatGPT para Recursos Humanos y Reclutamiento.
Descripción: Este curso te introduce en el uso práctico de ChatGPT y otras herramientas de IA para transformar los procesos de reclutamiento y RRHH. Aprenderás a automatizar tareas repetitivas, como la redacción de descripciones de puestos, el filtrado inicial de currículums y la creación de mensajes personalizados para candidatos. Además, explorarás cómo utilizar IA para mejorar la experiencia del candidato durante entrevistas y procesos de selección, garantizando interacciones más humanas y efectivas. El curso incluye casos prácticos y ejemplos reales para que puedas implementar estas herramientas desde el primer día.

Beneficios: Aumenta la eficiencia en la atracción de talento, reduce el tiempo de contratación y mejora la calidad de las interacciones con los candidatos.

2. Certificación Inteligencia Artificial para Reclutamiento y Recursos Humanos.
Descripción: Este programa avanzado te certifica como experto en Reclutamiento 5.0 IA Digital, combinando estrategias de atracción de talento con herramientas de IA de última generación. Aprenderás a utilizar algoritmos para analizar perfiles de candidatos, identificar talento oculto y predecir el ajuste cultural con mayor precisión. El curso cubre el diseño de flujos de trabajo automatizados, la integración de IA en plataformas de reclutamiento y la ética en el uso de estas tecnologías. Incluye talleres prácticos para desarrollar estrategias personalizadas que se adapten a las necesidades de tu organización.

Beneficios: Obtén una certificación reconocida que te posicionará como líder en la transformación digital de RRHH, con habilidades para implementar soluciones de IA escalables.

3. Inteligencia Artificial para Maximizar el Proceso de Recursos Humanos.
Descripción: Este curso se centra en maximizar la eficiencia de los procesos de RRHH mediante la integración de IA. Aprenderás a configurar y entrenar chatbots para automatizar tareas como la comunicación con candidatos, la gestión de bases de datos de talento y el seguimiento post-entrevista. También explorarás cómo utilizar herramientas de análisis de datos impulsadas por IA para identificar tendencias en el mercado laboral y optimizar estrategias de reclutamiento. El curso incluye módulos sobre la personalización de experiencias para empleados y candidatos, con un enfoque en la mejora continua de los procesos.

Beneficios: Reduce costos operativos, mejora la toma de decisiones basada en datos y crea procesos de RRHH más ágiles y centrados en el candidato.

4. Cómo Entrenar Chatbots para Reclutamiento con Inteligencia Artificial.
Descripción: Este curso práctico te enseña a diseñar y entrenar chatbots de IA para automatizar y optimizar tareas de reclutamiento. Aprenderás a crear flujos conversacionales que filtren currículums, respondan preguntas frecuentes de candidatos y realicen entrevistas preliminares de manera eficiente. El programa incluye técnicas para entrenar chatbots con datos específicos de tu organización, asegurando respuestas personalizadas y éticas.

Beneficios: Automatiza hasta el 70% de las tareas repetitivas de reclutamiento, mejora la experiencia del candidato y libera tiempo para enfocarte en la estrategia.

5. Inteligencia Artificial Generativa y ChatGPT para Generación de Contenido para Atracción de Talento.
Descripción: Este curso te capacita para utilizar IA generativa, como ChatGPT, para crear contenido atractivo que potencie la atracción de talento. Aprenderás a generar descripciones de puestos optimizadas, campañas de marketing de reclutamiento y mensajes personalizados para redes sociales y plataformas de empleo. El programa incluye módulos sobre cómo estructurar prompts efectivos para obtener resultados de alta calidad, así como estrategias para alinear el contenido con la marca empleadora de tu organización. También explorarás cómo analizar el impacto de estas campañas con herramientas de IA.

Beneficios: Crea contenido que destaque en un mercado competitivo, fortalece tu marca empleadora y atrae talento de alto nivel con menos esfuerzo.

6. Reclutamiento Inteligencia Artificial con ChatGPT, Google Gemini y Copilot.
Descripción: Este curso, actualizado para las tendencias de 2025, te enseña a combinar herramientas como ChatGPT, Google Gemini y Copilot para revolucionar el reclutamiento. Aprenderás a automatizar el análisis de currículums, generar informes predictivos sobre el rendimiento de candidatos y optimizar procesos de selección con IA. El curso incluye ejercicios prácticos para integrar estas herramientas en flujos de trabajo reales, así como estrategias para garantizar un uso ético y transparente de la IA. También aborda cómo estas plataformas pueden colaborar para ofrecer una visión 360° del talento.

Beneficios: Mejora la precisión en la selección de candidatos, reduce sesgos en los procesos de reclutamiento y posiciona a tu equipo como líder en innovación.

¿Por qué invertir en estos cursos?
En 2025, la IA no es solo una tendencia, sino una herramienta imprescindible para los profesionales de RRHH que desean destacar en un mercado laboral en constante evolución. Los cursos de Recluta con IA te ofrecen:
Capacitación práctica con herramientas como ChatGPT, Google Gemini y Copilot.
Enfoque en ética y personalización, asegurando procesos inclusivos y efectivos.
Flexibilidad para aprender desde cualquier lugar o en sesiones presenciales personalizadas.
Reconocimiento profesional con certificaciones que impulsarán tu carrera.

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INVERSIÓN/PRECIOS CURSOS.

CATÁLOGO DE CURSOS INTELIGENCIA ARTIFICIAL RECURSOS HUMANOS Y RECLUTAMIENTO.

I. Objetivo y Alcance.

Esta política regula el uso de sistemas de IA en todas las actividades de RRHH, incluyendo, pero no limitado a:

• Reclutamiento y selección de talento.

• Evaluación de candidatos (análisis de currículums, pruebas de competencias, entrevistas automatizadas).

• Gestión del desempeño y desarrollo profesional.

• Análisis predictivo para planificación de talento.

• Automatización de procesos administrativos de RRHH (nóminas, gestión de beneficios).

Aplica a todos los empleados, contratistas, proveedores y socios que desarrollen, implementen o utilicen herramientas de IA en nombre de la organización, así como a los datos de candidatos, empleados y otras partes interesadas procesados por dichos sistemas.

II. Principios Rectores.

Los siguientes principios guían el diseño, desarrollo, implementación y supervisión de herramientas de IA en RRHH, asegurando su alineación con los valores éticos y los objetivos estratégicos de la organización.

a) Equidad, Inclusión y No Discriminación.

• Compromiso: Los sistemas de IA garantizarán igualdad de oportunidades, eliminando sesgos basados en género, raza, etnia, edad, discapacidad, orientación sexual, religión u otras características protegidas.

• Implementación:

  • Auditorías periódicas de algoritmos para detectar y mitigar sesgos, utilizando métricas como la distribución demográfica en los resultados de selección.

  • Uso de conjuntos de datos diversos y representativos para entrenar modelos de IA, asegurando que reflejen la pluralidad de la fuerza laboral.

  • Herramientas de accesibilidad integradas en plataformas de IA (por ejemplo, compatibilidad con lectores de pantalla para candidatos con discapacidades visuales).

  • Revisión de los criterios de evaluación (como palabras clave en currículums) para evitar penalizar a grupos subrepresentados.

b) Responsabilidad y Rendición de Cuentas.

• Compromiso: Los responsables de los sistemas de IA serán identificables y accountable por sus decisiones y resultados.

• Implementación:

  • Designación de un “Propietario de IA” en cada proyecto de RRHH, responsable de supervisar el ciclo de vida del sistema (diseño, entrenamiento, implementación, monitoreo).

  • Creación de un registro de decisiones automatizadas, documentando los datos, algoritmos y responsables involucrados.

  • Protocolos de escalación para revisar decisiones de IA que afecten significativamente a candidatos o empleados (por ejemplo, exclusión de un proceso de selección).

c) Autonomía Humana.

• Compromiso: La IA complementará, no reemplazará, el juicio humano en decisiones críticas de RRHH.

• Implementación:

  • Revisión humana obligatoria de todas las recomendaciones de IA en procesos como contratación, promoción o despido.

  • Configuración de sistemas de IA para proporcionar puntuaciones o clasificaciones explicativas en lugar de decisiones finales.

  • Prohibición de algoritmos que utilicen técnicas de manipulación (por ejemplo, microtargeting basado en comportamientos subconscientes) en procesos de selección o evaluación.

d) Diseño Centrado en las Personas.

• Compromiso: La IA mejorará las capacidades humanas, fomentando el desarrollo profesional y la inclusión.

• Implementación:

  • Desarrollo de herramientas de IA que identifiquen fortalezas y áreas de mejora de candidatos y empleados, recomendando planes de formación personalizados.

  • Interfaces de usuario intuitivas que permitan a los empleados interactuar con sistemas de IA para gestionar su desarrollo profesional (por ejemplo, plataformas de aprendizaje impulsadas por IA).

  • Enfoque en la experiencia del candidato, asegurando que los procesos de IA sean respetuosos, transparentes y no invasivos.

e) Creación de Valor Tangible.

• Compromiso: La IA optimizará procesos de RRHH, liberando tiempo para actividades estratégicas y mejorando el bienestar de los empleados.

• Implementación:

  • Automatización de tareas repetitivas, como el filtrado inicial de currículums o la programación de entrevistas, con una precisión mínima del 95% en la preselección de candidatos relevantes.

  • Uso de IA para análisis predictivo, identificando necesidades futuras de talento con base en tendencias del mercado laboral y datos internos.

  • Creación de métricas de impacto, como la reducción del tiempo de contratación o el aumento de la retención de empleados, para evaluar el valor generado por la IA.

f) Cultura Innovadora.

• Compromiso: La IA impulsará la innovación en RRHH, promoviendo prácticas modernas y competitivas.

• Implementación:

  • Programas de ideación donde los empleados de RRHH proponen nuevas aplicaciones de IA (por ejemplo, chatbots para orientación profesional).

  • Colaboración con startups y proveedores de tecnología para adoptar soluciones de vanguardia en reclutamiento y gestión del talento.

  • Reconocimiento a equipos que implementen iniciativas de IA exitosas, integradas en los programas de incentivos de la organización.

g) Desarrollo Colaborativo e Inclusivo.

• Compromiso: Los sistemas de IA se desarrollarán con la participación de diversas partes interesadas.

• Implementación:

  • Creación de un Comité de IA en RRHH, compuesto por representantes de RRHH, TI, Legal, Ética y grupos de diversidad, para revisar y aprobar proyectos de IA.

  • Consultas con empleados y candidatos durante el diseño de herramientas de IA para incorporar sus necesidades y perspectivas.

  • Alianzas con organizaciones externas (por ejemplo, asociaciones de diversidad) para garantizar que las soluciones de IA sean inclusivas.

h) Transparencia.

• Compromiso: Los candidatos y empleados serán informados sobre el uso de IA y sus datos.

• Implementación:

  • Notificaciones claras en portales de empleo y plataformas internas sobre el uso de IA, incluyendo los tipos de datos procesados (por ejemplo, currículums, respuestas a cuestionarios) y sus finalidades.

  • Publicación de un informe anual de transparencia que detalle las herramientas de IA utilizadas en RRHH, sus objetivos y medidas de mitigación de sesgos.

  • Acceso a un portal donde los candidatos puedan consultar cómo se procesaron sus datos en los sistemas de IA.

i) Explicabilidad y Comprensión.

• Compromiso: Las decisiones de IA serán comprensibles para los usuarios afectados.

• Implementación:

  • Generación de informes explicativos para cada decisión de IA (por ejemplo, motivos por los cuales un candidato no avanzó en un proceso de selección).

  • Capacitación de los equipos de RRHH para interpretar y comunicar los resultados de la IA a candidatos y empleados.

  • Uso de modelos de IA interpretables (por ejemplo, árboles de decisión en lugar de redes neuronales profundas) cuando sea posible para facilitar la explicabilidad.

j) Confiabilidad.

• Compromiso: Los sistemas de IA serán precisos y confiables en todos los procesos de RRHH.

• Implementación:

  • Pruebas de validación antes de la implementación, asegurando una tasa de error inferior al 5% en tareas como el filtrado de currículums.

  • Monitoreo continuo del rendimiento de los modelos, con retraining trimestral para mantener la precisión ante cambios en los datos o el mercado laboral.

  • Evaluaciones comparativas con procesos manuales para garantizar que la IA mejora los resultados sin introducir sesgos.

k) Seguridad y Resiliencia.

• Compromiso: Los sistemas de IA protegerán los datos y operarán de manera robusta.

• Implementación:

  • Encriptación de datos en tránsito y en reposo, cumpliendo con estándares como GDPR y CCPA.

  • Firewalls y sistemas de detección de intrusos para proteger las plataformas de IA contra accesos no autorizados.

  • Planes de contingencia para garantizar la continuidad de los procesos de RRHH en caso de fallos del sistema de IA.

l) Trazabilidad y Verificabilidad.

• Compromiso: Los procesos de IA serán auditables y transparentes.

• Implementación:

  • Mantenimiento de un registro digital de todos los procesos de IA, incluyendo datos de entrada, algoritmos utilizados y decisiones generadas.

  • Auditorías anuales realizadas por un equipo interno o externo para verificar el cumplimiento de esta política.

  • Uso de herramientas de trazabilidad como MLflow para documentar el ciclo de vida de los modelos de IA.

m) Privacidad y Protección de Datos.

• Compromiso: La IA cumplirá con todas las normativas de protección de datos.

• Implementación:

  • Evaluaciones de impacto de protección de datos (DPIA) para cada nueva herramienta de IA, identificando y mitigando riesgos de privacidad.

  • Minimización de datos, recolectando solo la información estrictamente necesaria (por ejemplo, excluyendo datos sensibles como creencias religiosas a menos que sea legalmente requerido).

  • Consentimiento explícito de candidatos y empleados para el procesamiento de sus datos en sistemas de IA.

n) Derecho a Reparación.

• Compromiso: Los afectados por decisiones de IA tendrán acceso a mecanismos de reclamación.

• Implementación:

  • Creación de un canal de quejas accesible (por ejemplo, un formulario en el portal de empleo) para reportar decisiones de IA percibidas como injustas.

  • Resolución de reclamaciones en un plazo máximo de 15 días hábiles, con notificación al solicitante sobre el resultado.

  • Revisión humana de todas las reclamaciones, con autoridad para anular decisiones de IA si se detectan errores o sesgos.

o) Impacto Ambiental Mínimo.

• Compromiso: La IA minimizará su huella ecológica.

• Implementación:

  • Uso de servidores de bajo consumo energético para hospedar sistemas de IA.

  • Optimización de algoritmos para reducir el uso de recursos computacionales (por ejemplo, modelos más ligeros para tareas de clasificación).

  • Informes semestrales sobre el impacto ambiental de las herramientas de IA en RRHH.

p) Confidencialidad.

• Compromiso: La IA protegerá la información sensible de candidatos y empleados.

• Implementación:

  • Contratos con proveedores de IA que incluyan cláusulas estrictas de confidencialidad.

  • Controles de acceso basados en roles, limitando el acceso a datos de RRHH solo al personal autorizado.

  • Auditorías de seguridad trimestrales para detectar posibles vulnerabilidades en los sistemas de IA.

q) Respeto a la Propiedad Intelectual.

• Compromiso: Los outputs de IA no infringirán derechos de terceros.

• Implementación:

  • Revisión de descripciones de puestos, pruebas de evaluación y otros materiales generados por IA con herramientas como Copyscape para detectar similitudes con contenido existente.

  • Documentación de los prompts utilizados en sistemas de IA generativa para garantizar la originalidad de los resultados.

  • Capacitación de los equipos de RRHH sobre el uso ético de IA generativa para evitar violaciones de propiedad intelectual.

r) Alineación con Terceros.

• Compromiso: Los proveedores de IA cumplirán con esta política.

• Implementación:

  • Evaluación previa de proveedores, incluyendo auditorías de sus algoritmos y políticas de datos.

  • Cláusulas contractuales que exijan el cumplimiento de los principios de equidad, transparencia y privacidad.

  • Revisiones anuales de los proveedores para asegurar la alineación continua con esta política.

III. Implementación Operativa.

1. Desarrollo y Adquisición de Herramientas de IA.

• Procedimiento:

  • Todo proyecto de IA en RRHH debe pasar por una evaluación inicial del Comité de IA en RRHH, que revisará su alineación con esta política.

  • Los proveedores de IA deberán proporcionar documentación detallada sobre los datos de entrenamiento, algoritmos y medidas de mitigación de sesgos.

  • Pruebas piloto de 3 a 6 meses para nuevas herramientas, con métricas claras de rendimiento y equidad.

• Responsable: Departamento de RRHH en colaboración con TI.

2. Capacitación de Empleados.

• Programa:

  • Curso obligatorio de 4 horas sobre el uso ético de IA para todos los empleados de RRHH, renovado anualmente.

  • Talleres trimestrales sobre temas específicos, como la interpretación de resultados de IA o la gestión de datos sensibles.

  • Recursos en línea (videos, guías) disponibles en la intranet para consulta continua.

• Responsable: Área de Formación y Desarrollo.

3. Monitoreo y Auditoría.

• Procedimiento:

  • Auditorías semestrales de los sistemas de IA, revisando métricas como la tasa de falsos positivos en el filtrado de currículums o la equidad en las recomendaciones de promoción.

  • Informes trimestrales al Comité de Auditoría y Cumplimiento sobre el cumplimiento de la política.

  • Uso de herramientas de monitoreo en tiempo real para detectar anomalías en los resultados de IA.

• Responsable: Auditoría Interna y Área de Cumplimiento.

4. Gestión de Reclamaciones.

• Procedimiento:

  • Portal en línea para presentar quejas, con un formulario que solicite detalles específicos sobre la decisión de IA cuestionada.

  • Asignación de un revisor humano independiente para cada queja, con experiencia en RRHH y ética de IA.

  • Publicación de estadísticas anuales sobre el número y resolución de quejas, manteniendo la confidencialidad de los solicitantes.

• Responsable: Área de Cumplimiento y RRHH.

IV. Formación y Concienciación.

• Plan de Formación:

  • Nivel Básico: Introducción a la IA en RRHH, dirigida a todos los empleados (1 hora, en línea).

  • Nivel Intermedio: Capacitación para reclutadores sobre el uso de herramientas de IA, incluyendo interpretación de resultados y mitigación de sesgos (4 horas, presencial o virtual).

  • Nivel Avanzado: Formación para líderes de RRHH y TI sobre gobernanza de IA, auditorías y cumplimiento normativo (8 horas, presencial).

• Campañas de Concienciación:

  • Boletines mensuales con casos prácticos sobre el uso ético de IA.

  • Eventos anuales, como “Día de la IA Responsable”, para promover el diálogo entre empleados y expertos.

• Responsable: Área de Formación y Comunicación Interna.

V. Supervisión y Control.

• Mecanismos:

  • Creación de un Tablero de Control de IA, actualizado mensualmente, con métricas clave como la equidad de los resultados, el cumplimiento de privacidad y la satisfacción de los candidatos.

  • Reuniones trimestrales del Comité de IA en RRHH para revisar el progreso y abordar desafíos.

  • Informe anual al Consejo de Administración sobre la implementación de la política y sus resultados.

• Responsable: Auditoría Interna, Cumplimiento y Comité de IA en RRHH.

VI. Roles y Responsabilidades.

• Consejo de Administración: Aprueba la política, supervisa su implementación y evalúa su eficacia anualmente.

• Comité de Auditoría y Cumplimiento: Monitorea el cumplimiento, revisa auditorías y propone mejoras.

• Comité de IA en RRHH: Aprueba proyectos de IA, supervisa su implementación y asegura la alineación con esta política.

• Departamento de RRHH: Diseña, implementa y monitorea las herramientas de IA, coordinando con TI y otras áreas.

• Gobernanza de TI: Garantiza la seguridad, escalabilidad y mantenimiento técnico de los sistemas de IA.

• Oficina de Ética: Asesora sobre la integración de principios éticos en las herramientas de IA, resolviendo dilemas éticos.

• Área de Formación: Desarrolla y ejecuta programas de capacitación y concienciación.

• Auditoría Interna: Realiza auditorías periódicas y verifica el cumplimiento de la política.

VII. Sanciones por Incumplimiento.

• Medidas:

  • Incumplimientos leves (por ejemplo, falta de documentación en un proyecto de IA): Advertencia escrita y capacitación adicional.

  • Incumplimientos graves (por ejemplo, uso de datos sin consentimiento): Suspensión del proyecto de IA, investigación interna y posibles sanciones disciplinarias.

  • Incumplimientos por parte de proveedores: Terminación del contrato y exclusión de futuras colaboraciones.

• Responsable: Área de Cumplimiento y RRHH.

VIII. Revisión y Actualización.

• Frecuencia: Revisión anual de la política o ante cambios significativos en la normativa o la tecnología.

• Procedimiento: El Comité de IA en RRHH propondrá actualizaciones, que serán revisadas por el Comité de Auditoría y Cumplimiento y aprobadas por el Consejo de Administración.

• Responsable: Comité de IA en RRHH.

IX. Anexos.

• Métricas Clave de Desempeño (KPIs):

  • Tasa de equidad en la selección de candidatos: >95% de distribución demográfica equilibrada.

  • Tiempo promedio de resolución de quejas: <15 días hábiles.

  • Reducción del tiempo de contratación: >20% respecto a procesos manuales.

• Herramientas Recomendadas:

  • Auditoría de sesgos: Fairness Indicators, AI Fairness 360.

  • Trazabilidad: MLflow, DVC.

  • Seguridad: AWS Key Management Service, Azure Security Center.

• Referencias Normativas:

  • Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).

  • Ley de Protección de Datos Personales de cada jurisdicción aplicable.

  • Principios de IA de la OCDE y UNESCO.

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