Introducción a la inteligencia artificial en el estado (IN41288/24)

Presentación:

El Instituto Nacional de la Administración Pública (INAP) se propone desarrollar las capacidades que permitan a los empleados públicos aprovechar las tecnologías digitales dentro de un modelo centrado en el conocimiento, la creatividad y la calidad con el propósito de promover una gestión pública eficiente y eficaz. Específicamente, el INAP promueve actividades de capacitación basadas en un eje articulador orientado a la sensibilización y fortalecimiento de las capacidades de los agentes públicos en las TICs con especial énfasis en la Inteligencia Artificial.
La presente actividad se centra en proporcionar a los participantes los conocimientos básicos necesarios para comprender y aplicar conceptos fundamentales de inteligencia artificial (IA) en el contexto del sector público: En la actualidad, la inteligencia artificial está transformando diversas industrias y sectores, incluyendo el gobierno y la administración pública. Es crucial que los funcionarios y empleados del estado comprendan cómo la IA puede mejorar la eficiencia, la toma de decisiones y los servicios públicos.

A partir de lo mencionado y en línea con la Propuesta Formativa del INAP, en la presente actividad prevalecen los siguientes tipos de saberes: Saber (saberes objetivados sobre la realidad organizados en sistemas de conceptos y teorías) - Saber hacer (saberes de acción vinculados con
la capacidad de intervenir) – Saber reflexionar (saberes relacionados a la capacidad de volver el pensamiento sobre objetos, situaciones, hechos, creencias, etc).

Objetivos:

Entender los principios básicos de la IA, sus aplicaciones prácticas en el ámbito estatal y las implicaciones éticas y legales asociadas.
Reconocer los principios básicos del aprendizaje automático y sus aplicaciones en la administración pública.
Reconocer las implicancias éticas y legales básicas del uso de la IA tanto en el entorno laboral propio así como sobre los cuestionamientos éticos en el uso de la IA en la administración pública y su impacto en la ciudadanía y los principales debates al respecto.
Analizar distintas aplicaciones de IA en el ámbito de la administración pública.
Comprender las principales consideraciones a tener en cuenta en el proceso de implementación de proyectos de IA en la administración pública.
Reflexionar sobre los desafíos a los que se enfrenta la administración pública en el proceso de su transformación digital.

Perfil del participante:

Agentes públicos interesados en tener una aproximación a las inteligencias artificiales. No requiere conocimientos previos. Para la participación en el curso, será requisito contar con una computadora con cámara y micrófono incorporado.

Temario:

- Introducción a la Inteligencia Artificial (IA)
Definición y conceptos básicos de IA.
Historia y evolución de la IA.
Aplicaciones y beneficios de la IA en el gobierno.
- Subcampos de la IA
Aprendizaje automático (Machine Learning) y sus tipos (aprendizaje supervisado, no supervisado, y por refuerzo).
Procesamiento del lenguaje natural (NLP) y aplicaciones en la administración pública.
Visión por computadora y reconocimiento de patrones.
- Aspectos Éticos y Legales de la IA
Ética en la inteligencia artificial: transparencia, equidad y responsabilidad.
Consideraciones legales y regulaciones en el uso de IA.
Impacto social y laboral de la IA en la administración pública.
- Estudios de Caso y Ejemplos Prácticos
Ejemplos de implementaciones exitosas de IA en gobiernos locales, regionales y nacionales.
Lecciones aprendidas y mejores prácticas en proyectos de IA en el sector público.
- Preparación para la Implementación
Consideraciones para la planificación y ejecución de proyectos de IA en la administración pública.
Evaluación de riesgos y gestión de cambios en la implementación de tecnologías emergentes.
- Desafíos y Futuro de la IA en el Gobierno
Barreras y desafíos en la adopción de IA en el sector público.
Tendencias futuras y potenciales innovaciones en el uso de IA para mejorar la administración pública.

Comisiones: