Microcurso introductorio para entender cómo funciona la IA, qué distingue a la inteligencia computacional y qué implica su adopción responsable en Guatemala.
Construye la base conceptual: qué es un sistema de IA, qué puede producir y dónde encaja la inteligencia computacional.
Explicar la diferencia entre datos, entrenamiento, modelo e inferencia dentro de un sistema de IA.
Reconocer la IA como una familia de sistemas capaces de producir distintos tipos de resultados, no como una sola tecnología.
Distinguir la inteligencia artificial como campo amplio de la inteligencia computacional como tradición centrada en métodos adaptativos, aproximados e inspirados en procesos naturales o lingüísticos.
Conecta los fundamentos con oportunidades, brechas y preparación nacional.
Identificar oportunidades de IA para Guatemala partiendo de problemas concretos y condiciones de uso, no de la tecnología por sí sola.
Explicar por qué adoptar IA requiere personas, cómputo, conectividad, datos y capacidad institucional, y cómo su ausencia crea dependencia tecnológica.
Evaluar de forma básica la preparación de Guatemala para la IA usando dimensiones de ecosistema, gobierno, regulación, ética, talento, infraestructura y datos.
Explica cómo reducir riesgos de sesgo, abuso de datos y decisiones automatizadas sin control.
Detectar cómo datos, objetivos y diseño de un sistema pueden producir resultados injustos o sesgados en decisiones que afectan a personas.
Aplicar criterios básicos de protección de datos y supervisión humana a decisiones de alto impacto apoyadas por IA.
Diseñar un proceso básico de observación tecnológica que identifique señales tempranas, evalúe su relevancia para Guatemala y convierta información dispersa en decisiones.
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