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Cod. IASEGURA

Curso de Uso seguro de la IA en el trabajo: protección de datos y buenas prácticas

Usa la IA generativa con criterio, seguridad y responsabilidad: protege datos, verifica resultados y define buenas prácticas para tu día a día laboral.

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En el trabajo, la IA generativa puede ahorrar mucho tiempo, pero también puede crear riesgos si se comparte información sensible o se aplican respuestas sin verificarlas. El uso seguro consiste en tener criterio para decidir qué se puede introducir en una herramienta, qué debe protegerse y qué controles aplicar antes de usar el resultado.

Este curso enseña a aplicar criterios prácticos para integrar la inteligencia artificial generativa en el trabajo de forma segura y responsable, aprendiendo qué información se puede compartir, qué datos deben protegerse y cómo aprovechar la IA sin poner en riesgo datos personales, información de clientes o documentación interna.

Herramientas como ChatGPT, Copilot, Gemini y Claude ya permiten ahorrar tiempo en tareas habituales de oficina: redactar correos, resumir documentos, preparar informes, revisar textos, generar ideas, analizar información o mejorar procesos repetitivos. Pero para aprovecharlas en un entorno profesional no basta con saber pedirles ayuda: también es necesario saber qué información se puede compartir, qué datos deben protegerse, cuándo conviene usar una herramienta corporativa y cómo verificar las respuestas antes de aplicarlas en una tarea real.

A lo largo del curso, aprenderás a identificar tareas en las que la IA puede aportar valor, redactar prompts útiles y seguros, elegir la herramienta adecuada según el tipo de dato y el contexto de uso, proteger información sensible y detectar errores frecuentes en las respuestas generadas por inteligencia artificial.

El objetivo no es limitar el uso de la IA, sino aprender a incorporarla al trabajo diario sin exponer información sensible ni tomar decisiones basadas en respuestas incorrectas. Para ello, el curso combina ejemplos reales, errores frecuentes, criterios de protección de datos, buenas prácticas y una matriz sencilla para decidir cuándo usar IA, qué información compartir y cuándo debe intervenir una persona.

Al finalizar, habrás creado un protocolo básico de uso seguro y productivo de IA generativa.

  • Dirigido a

    Este curso está dirigido a profesionales que usan o van a usar ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude u otras herramientas de inteligencia artificial en su trabajo diario y necesitan hacerlo con criterio, seguridad y productividad.

    • Está especialmente pensado para personas de administración, recursos humanos, atención al cliente, marketing, ventas, gestión, soporte, operaciones y áreas corporativas que redactan correos, preparan informes, revisan documentos, analizan información o trabajan con datos de clientes y documentación interna.
    • También es adecuado para mandos intermedios y responsables de equipo que necesitan definir pautas comunes de uso seguro de IA, evitar errores con información sensible y aprovechar la inteligencia artificial sin bloquear la innovación.

  • ¿Qué competencias vas a adquirir?

    Aplicar criterios prácticos para utilizar herramientas de inteligencia artificial generativa de forma segura, productiva, responsable y eficaz en el entorno laboral, protegiendo datos personales, información de clientes y documentación interna.

  • Requisitos

    • El punto de partida es haber usado alguna vez una herramienta de IA generativa, como ChatGPT, Copilot, Gemini o Claude, o estar a punto de empezar a utilizarla en un entorno profesional.
    • No hace falta experiencia técnica ni conocimientos previos en ciberseguridad o protección de datos.
    • Se necesita conexión a internet y trabajar, colaborar o formarse en un contexto donde se maneje información profesional: datos personales, documentación interna, comunicaciones de empresa, información de clientes o contenidos de trabajo.

  1. IA generativa en el trabajo: usos prácticos, productividad y riesgos
    • Introducción
    • Cómo se está usando la IA generativa en tareas de oficina
    • Qué ocurre cuando introduces información en una herramienta de IA
    • Clasificación de riesgo: uso permitido, restringido y crítico según el tipo de dato
    • Riesgos invisibles al trabajar con datos, documentos y clientes
    • Ejemplos de incidentes y respuestas corporativas ante el mal uso de IA
    • Ejemplo final
    • Resumen
  2. Errores frecuentes al usar IA con información laboral
    • Introducción
    • Por qué muchas personas cometen errores con la IA
    • El momento en que el error ocurre: la brecha entre saber y hacer
    • Usar datos personales o de clientes sin transformación previa
    • Confiar en respuestas incorrectas
    • Automatizar tareas que requieren revisión humana
    • Copiar documentos completos en una herramienta de IA
    • Usar imágenes generadas por IA
    • Qué hacer si ya has compartido información sensible
    • Ejemplo final
    • Resumen
  3. Datos, documentos y prompts seguros: qué puedes compartir con la IA
    • Introducción
    • Qué es la anonimización
    • Qué obliga el RGPD cuando usas IA con datos de trabajo
    • De la clasificación a la acción: qué hacer con cada tipo de dato
    • Anonimización correcta frente a anonimización insuficiente
    • Cómo trabajar con documentos reales sin exponerlos
    • Cómo redactar prompts útiles para la IA sin exponer datos reales
    • Checklist previo antes de usar IA con cualquier documento
    • Ejemplo final
    • Resumen
  4. Elegir la herramienta adecuada: ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude o entorno corporativo
    • Introducción
    • No todas las herramientas de IA sirven para todas las tareas
    • Diferencias prácticas entre ChatGPT, Copilot, Gemini y Claude
    • Cuenta personal, profesional y corporativa
    • Herramientas integradas en el entorno de empresa
    • Matriz de decisión según dato, tarea y nivel de riesgo
    • Cuándo no usar IA
    • Ejemplo final
    • Resumen
  5. Verificar respuestas de inteligencia artificial antes de usarlas
    • Introducción
    • Por qué no debes aceptar automáticamente una respuesta generada por IA
    • Qué son las alucinaciones y por qué importan en el trabajo
    • Errores que parecen correctos: cómo detectarlos antes de actuar
    • Validación según tipo de tarea
    • Fuentes, contraste y trazabilidad
    • Cuándo hace falta revisión humana
    • Responsabilidad sobre la decisión final: la IA sugiere, tú decides
    • Ejemplo final
    • Resumen
  6. Protocolo práctico de uso seguro de IA en el puesto de trabajo
    • Introducción
    • Por qué los equipos necesitan criterios comunes de uso de la IA
    • Buenas prácticas individuales: cómo decidir si puedes usar IA
    • Criterios comunes para equipos sin bloquear la productividad
    • Rol del mando intermedio: qué decidir, qué delegar y qué prohibir
    • Qué hacer ante incidentes o dudas
    • Construcción del protocolo final aplicable a tu puesto o equipo
    • Resumen

Este curso se encuentra en desarrollo

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