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Máster de Formación Permanente en régimen jurídico del uso de la IA en la Administración y la Justicia

Datos generales
Objetivos
El Máster de formación permanente en régimen jurídico del uso de la IA en la Administración y la Justicia aspira a dar una formación integral sobre la actual regulación jurídica vigente en la Unión Europea y en España sobre los usos que tanto las Administraciones Públicas como los órganos judiciales están realizando ya, y realizarán en si cabe mayor medida en el futuro, de la Inteligencia Artificial como una herramienta de ayuda y apoyo a sus actuaciones.

El Máster se compone de tres grandes áreas, que se desarrollan en cada uno de los trimestres del curso académico. La primera área es un estudio general y profundo del fenómeno de la Inteligencia Artificial, su encuadre social y jurídico, los riesgos que plantea para los derechos de loc ciudadanos y las ventajas de eficiencia que puede generar, con un especial hincapié en sus implicaciones éticas y normativas. El segundo bloque, dedicado al estudio de los usos que hacen las Administraciones públicas de la IA, se centra en los usos presentes y previsibles, para ayudar al despliegue de políticas públicas y al ejercicio de potestades normativas, y cómo conciliarlo con los derechos de los ciudadanos. Se estudia en profundidad el actual régimen jurídico de la IA, tanto a nivel europeo (Reglamento UE de IA) como español, así como diversos ejemplos de empleo sectorial. El tercer bloque, centrado en el uso de la IA en la Justicia penal, estudia las herramientas predictivas que emplean IA para determinar la peligrosidad de ciertos individuos o prever la probabilidad de reincidencias, con especial énfasis en el estudio y explicación del funcionamiento de estas herramientas y cómo están reguladas en nuestro Derecho. Se estudian también en este bloque los posibles usos de la IA que pueden tener afección penal, la comisión de delitos empleando estas herramientas, sus problemas y la respuesta de nuestro sistema penal. Objetivos del título: - Fomentar un enfoque interdisciplinar: El Máster busca formar especialistas capaces de integrar conocimientos jurídicos, técnicos y éticos, para abordar de manera integral los retos que plantea la IA en la Administración y la Justicia. Desarrollar competencias prácticas y analíticas: Los estudiantes adquirirán herramientas para analizar casos reales, identificar riesgos legales, éticos y técnicos, y proponer soluciones efectivas en el marco normativo vigente. - Promover una visión proactiva y reguladora: Además de comprender la normativa existente, los alumnos serán capacitados para anticiparse a futuras problemáticas, participando en el desarrollo de políticas y propuestas legislativas relacionadas con la IA. - Abordar el impacto global y la cooperación internacional: El Máster incluirá una perspectiva comparada, analizando cómo otros sistemas jurídicos están regulando la IA, lo que resulta clave en un entorno globalizado. - Capacitar en la supervisión ética y el cumplimiento normativo: Una meta esencial es formar expertos que puedan supervisar y garantizar que las herramientas de IA utilizadas por Administraciones y órganos judiciales cumplan con los principios de transparencia, proporcionalidad y respeto a los derechos fundamentales. - Por qué este Máster es útil profesionalmente 1) Alta demanda de especialistas en IA: La incorporación de la IA en el ámbito público y judicial está creciendo rápidamente, pero el conocimiento sobre su regulación y aplicación ética es aún limitado. Este Máster prepara a profesionales para cubrir esta brecha crítica. 2) Capacitación en una materia pionera: El Máster aborda temas que están en la vanguardia de la innovación tecnológica y jurídica, posicionando a sus graduados como expertos únicos en un campo con escasa competencia profesional. 3) Impacto directo en políticas públicas y justicia: Los egresados podrán trabajar en la implementación de políticas públicas basadas en IA, el diseño de herramientas predictivas para la justicia y la protección de derechos ciudadanos en un contexto tecnológico. 4) Adaptación a nuevas normativas: Con la inminente entrada en vigor del Reglamento de la IA de la UE, las administraciones públicas y los órganos judiciales necesitarán profesionales capacitados para garantizar su cumplimiento y adaptar sus prácticas a las nuevas exigencias legales. 5) Multitud de salidas profesionales: Desde asesoramiento jurídico en organismos públicos, despachos y empresas tecnológicas, hasta consultoría en proyectos internacionales o investigación académica, este Máster abre un amplio abanico de oportunidades. 6) Relevancia ética y social: En un momento en el que la confianza en la tecnología y su impacto en los derechos fundamentales son temas cruciales, este Máster dota a los graduados de las herramientas necesarias para liderar debates y decisiones clave en este ámbito.
Curso académicoCurso 2025/2026
Tipo de cursoMáster de Formación Permanente
Modalidad:On-line
Precio matrícula 2.500 € (Importe precio público)
2.000 € (Importe precio público)
Estudiantes de Doctorado UV 
Fecha fin preinscripción19/09/2025
Fecha de inicio cursoseptiembre 2025
Fecha finalización del cursojulio 2026
Edición1 ª
Código título25221370
Créditos:60.00 Créditos ECTS
Horario Martes a jueves, de 16 a 21 h (incluido trabajo autónomo y tutorías), Clases online a través del aula virtual de la Universitat
Lugar de imparticiónAula Virtual UV-ADEIT
Salida profesional
Salidas profesionales - Jurista especializado en IA: Asesoramiento jurídico sobre regulación, implementación y control de sistemas de inteligencia artificial en entidades públicas y privadas. - Consultor en gobierno digital: Diseño e implementación de estrategias para la digitalización y el uso de IA en procesos administrativos y judiciales. - Gestor de innovación pública: Gestión de proyectos tecnológicos en administraciones públicas para optimizar procesos mediante IA. - Analista de riesgos legales y éticos de la IA: Evaluación de impactos jurídicos, éticos y sociales en el uso de IA. - Responsable de cumplimiento normativo (compliance): Aseguramiento de la conformidad con normativas sobre IA, datos y privacidad en el sector público. - Investigador o docente: Análisis y enseñanza sobre el impacto de la IA en el Derecho Administrativo, la Justicia y otros campos afines. - Especialista en resolución de conflictos y ciberseguridad: Apoyo en procesos judiciales relacionados con IA, incluyendo la resolución de conflictos tecnológicos.
Dirección
OrganizadorDepartament de Dret Administratiu i Processal
DirecciónAndrés Boix Palop
Professor Titular de Dret Administratiu. Universitat de València
María de los Ángeles Jareño Leal
Catedrática de Derecho Penal. Universitat de València
Beatriz Montes Sebastián
Interventora delegada adjunta de la viceintervención general de control financiero y auditoría de la Generalitat
Más información
Telèfon 96 160 3000
E-mail formacion@adeituv.es
Admisión y matrícula
Fin preinscripción19/09/2025

Documentación a adjuntar

 

Normas generales

  • En caso de querer presentar la preinscripción y la documentación en soporte papel, deberá descargar, seguir las instrucciones y cumplimentar el siguiente formulario.
  • No se admitirá ninguna solicitud de inscripción sin estar debidamente cumplimentada.
  • La persona solicitante acepta someterse a las pruebas y/o entrevista para su selección, que previamente convoque el comité de selección.
  • La selección se realizará por la comisión que en cada caso se establezca siguiendo las órdenes del director del curso.
  • En caso de renuncia a la plaza el alumno deberá de comunicarlo a la Fundación Universidad-Empresa de Valencia - ADEIT.

Es interesante que consulte el reglamento que regula los Títulos Propios de Postgrado y Programas de Formación Continua de la Universitat de València en el apartado correspondiente de esta misma página web.

Importante: la tasa de expedición de Títulos y Certificados no está incluida.

Programa
La IA: Concepto, fundamento, antecedentes y evolución histórica
 Definición y características fundamentales de la inteligencia artificial.
Fundamentos técnicos y filosóficos de la IA: algoritmos, aprendizaje automático y procesamiento de datos.
Principales hitos históricos en el desarrollo de la IA: desde los primeros autómatas hasta las tecnologías actuales.
Evolución de los paradigmas de la IA: simbólica, conexionista y basada en datos.
Impactos sociales y jurídicos del desarrollo histórico de la IA.
 
Funcionamiento y tipos de sistema de IA
 Fundamentos técnicos del funcionamiento de la inteligencia artificial.
Procesamiento de datos, algoritmos y aprendizaje automático (machine learning).
Tipos de IA: IA débil, IA fuerte, aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
Herramientas tecnológicas asociadas al aprendizaje profundo (deep learning).
Aplicaciones prácticas y limitaciones técnicas de los diferentes tipos de IA.
 
La utilización de la IA en la práctica: ejemplos y exigencias éticas, de robustez y explicabilidad
 Ejemplos prácticos de uso de IA en la administración pública y la justicia.
Principios éticos en la aplicación de IA: justicia, no discriminación y responsabilidad.
Robustez técnica y fiabilidad en sistemas de IA.
Explicabilidad como requisito esencial en la implementación de IA.
Estrategias para garantizar la transparencia y confianza en sistemas de IA aplicados a contextos jurídicos y administrativos.
 
Normativa básica para la regulación de la IA: reglamento europeo y normas nacionales
 Estructura y objetivos del Reglamento Europeo de IA.
Principios clave: transparencia, responsabilidad, gestión de riesgos y derechos fundamentales.
Obligaciones para proveedores y usuarios de IA en la normativa europea.
Normas nacionales españolas aplicables a la IA: protección de datos, responsabilidad civil y penal, y regulación sectorial.
Mecanismos de supervisión y sanción en la regulación de la IA.
 
El despliegue de la IA en España, especialmente en el sector público
 Introducción al despliegue de la IA en el sector público español.
Análisis de los principales proyectos y estrategias gubernamentales para la implementación de IA.
El marco normativo español y europeo sobre el uso de la IA en la administración pública.
Desafíos éticos, jurídicos y sociales en la adopción de IA por parte de las administraciones públicas.
Impacto de la IA en la eficiencia, la transparencia y la accesibilidad de los servicios públicos.
 
Oportunidades y riesgos planteadas por la introducción de sistemas de IA
 Oportunidades derivadas de la implementación de IA en áreas como la administración pública, salud, educación y economía.
Beneficios de la IA en la mejora de la eficiencia operativa, la toma de decisiones y la personalización de servicios.
Riesgos asociados con la adopción de IA, como los sesgos algorítmicos, la discriminación, y las amenazas a la privacidad y seguridad.
Impactos sociales y económicos de la automatización y la posible pérdida de empleos.
Estrategias para mitigar los riesgos de la IA y garantizar su uso ético y seguro.
 
El uso de IA por las Administraciones públicas españolas
 Introducción a la adopción de IA en el sector público español.
Principales áreas de aplicación de la IA en las administraciones públicas: salud, justicia, administración electrónica, gestión de datos y servicios sociales.
Marco normativo y regulador sobre el uso de IA en la administración pública: legislación española y europea.
Desafíos operativos y éticos de la implementación de IA en el sector público: transparencia, rendición de cuentas, protección de datos.
Análisis de proyectos e iniciativas destacadas de IA impulsadas por el gobierno español y su impacto en la eficiencia pública.
 
El Reglamento de IA de la UE y las normas europeas en materia de protección de datos en su aplicación a las AAPP
 Análisis del Reglamento Europeo de IA: principios, objetivos, categorías de riesgo y obligaciones para los proveedores y usuarios de IA.
El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD): su impacto en la implementación de IA en las AAPP, especialmente en lo que respecta a la protección de datos personales.
Relación entre el Reglamento de IA y el RGPD en el contexto de las AAPP: el tratamiento de datos personales en sistemas de IA.
Principios clave de protección de datos en IA: minimización de datos, transparencia, consentimientos informados y derechos de los ciudadanos.
Casos prácticos de aplicación del Reglamento de IA y el RGPD en las AAPP: ejemplos de implementación de IA respetuosa con la privacidad y los derechos fundamentales.
 
Garantía de los derechos de los ciudadanos y medidas para evitar la discriminación en el empleo de IA por parte de las AAPP
 Principios fundamentales de no discriminación y equidad en el uso de IA en las AAPP.
Análisis de la Legislación Europea y Española sobre los derechos de los ciudadanos y la protección frente a la discriminación en el uso de la IA.
Herramientas y estrategias para garantizar la transparencia y la rendición de cuentas en el empleo de IA en el sector público.
Métodos de auditoría algorítmica y control de sesgos en los sistemas de IA utilizados por las AAPP.
Casos prácticos de aplicación de IA sin discriminación en la contratación pública, acceso a servicios y toma de decisiones administrativas.
 
Procedimientos y contratación de la IA por parte de las AAPP. Garantías y responsabilidad por usos defectuosos.
 Marco normativo y procedimiento de contratación pública: leyes y regulaciones que afectan la compra de sistemas de IA por parte de las AAPP.
Contratación de servicios de IA: tipos de contratos, requisitos específicos para la contratación de soluciones tecnológicas avanzadas y criterios de selección de proveedores.
Garantías del proveedor: requisitos técnicos y legales que los proveedores deben cumplir para asegurar la fiabilidad y el rendimiento de los sistemas de IA.
Responsabilidad por usos defectuosos de IA: análisis de las responsabilidades en caso de fallos o resultados incorrectos generados por IA en las AAPP, incluidas las implicaciones jurídicas y económicas.
Ejemplos prácticos: análisis de casos reales de contratación de IA en el sector público, y medidas adoptadas ante el uso defectuoso de estos sistemas.
 
El uso de la IA por parte de las AAPP en las actividades de inspección y sancionatorias y en la resolución de procedimientos administrativos
 IA en actividades de inspección y sanción: uso de IA para detectar infracciones, evaluar comportamientos irregulares y aplicar sanciones automáticas o semi-automáticas.
IA en la resolución de procedimientos administrativos: automatización en la toma de decisiones, gestión de expedientes y resolución de conflictos administrativos.
Beneficios de la IA: mejora de la eficiencia, reducción de errores humanos, y optimización de recursos en las AAPP.
Retos éticos y legales: análisis de los riesgos de discriminación, falta de transparencia y sesgos algorítmicos en las decisiones tomadas por IA en estos ámbitos.
Marcos regulatorios y normativos: legislación aplicable en el uso de IA en la administración pública española, y cómo garantizar la protección de los derechos de los ciudadanos.
 
El uso de IA por parte de las AAPP para el mejor despliegue de políticas y servicios públicos: sanidad, educación, servicios sociales. Smart cities e IA
 IA en sanidad: aplicaciones de la IA en diagnóstico, tratamiento y gestión sanitaria, optimización de recursos médicos y mejora de la atención al paciente.
IA en educación: personalización del aprendizaje, análisis de datos educativos y la automatización de procesos administrativos en el ámbito educativo.
IA en servicios sociales: detección temprana de necesidades sociales, optimización en la distribución de ayudas y recursos, y apoyo a la gestión de políticas sociales.
Smart Cities: integración de IA en la gestión de infraestructuras urbanas, transporte, seguridad, medio ambiente y servicios públicos para mejorar la calidad de vida urbana.
Desafíos éticos y legales: consideraciones sobre privacidad, seguridad de datos, no discriminación y transparencia en el uso de IA en los servicios públicos.
 
Delincuencia e IA (1)
 Usurpación de identidad digital: Conceptos fundamentales sobre qué es la suplantación de identidad digital y las formas en que la IA facilita este delito.
Técnicas de IA en la usurpación de identidad: Herramientas como la generación de deepfakes, el uso de algoritmos para falsificar información y la manipulación de perfiles digitales.
Delitos penales asociados: Análisis de los delitos que involucran la usurpación de identidad digital, como el fraude, el robo de información personal, y el daño a la reputación o el patrimonio.
Marco normativo y respuesta judicial: Estudio de la legislación actual sobre protección de datos, ciberseguridad y las respuestas penales a estos delitos, tanto a nivel nacional como europeo.
Prevención y detección de la usurpación de identidad digital: Estrategias y tecnologías emergentes para prevenir y detectar la suplantación de identidad mediante IA, incluyendo el uso de IA en la investigación de delitos cibernéticos.
 
Delincuencia e IA (2)
 Cibercrimen y IA: El uso de IA en la comisión de delitos cibernéticos, incluyendo fraude, robo de información y ataques a sistemas informáticos.
Violencia de género e IA: El uso de IA en la perpetración de violencia de género digital, incluyendo el acoso en línea y la distribución de contenidos explícitos sin consentimiento.
Afección a menores de edad: Cómo la IA es utilizada para manipular, explotar o acosar a menores de edad, y los mecanismos para prevenir y detectar estos delitos.
Fake news y desinformación: Técnicas de IA como deepfakes, bots y algoritmos para la creación y diseminación de noticias falsas, su impacto social y político.
 
Aplicación de algoritmos e inteligencia artificial en la valoración del riesgo de delincuencia. Análisis de los sistemas VioGén, RisCanvi y Veripol
 Introducción de la IA en la valoración del riesgo: Fundamentos de la aplicación de algoritmos y modelos predictivos en la evaluación de riesgos criminológicos.
Sistema VioGén:Análisis del sistema VioGén para la valoración del riesgo de violencia de género. Cómo utilizar la IA para predecir el riesgo de reincidencia y su impacto en la protección de las víctimas.
Sistema RisCanvi: Estudio del sistema RisCanvi en Cataluña para la valoración del riesgo de reincidencia delictiva, basado en el análisis de datos y patrones de comportamiento criminal.
Sistema Veripol: Evaluación del sistema Veripol, que utiliza IA para detectar la falsificación de denuncias, especialmente en casos de violencia de género.
Implicaciones éticas y legales: Reflexión sobre los riesgos de sesgo algorítmico, la transparencia en la toma de decisiones y la protección de los derechos humanos en la implementación de estos sistemas.
 
Sistemas de inteligencia artificial de carácter policial e IA utilizada en el marco del procedimiento penal a nivel europeo y español
 Introducción de la IA en la policía y la justicia penal: fundamentos de la inteligencia artificial aplicada en las fuerzas de seguridad y en el procedimiento penal. Su utilidad en la resolución de casos y en la prevención de delitos
Sistemas policiales basados en IA: Análisis de las aplicaciones de IA utilizadas por las fuerzas de seguridad, como sistemas de reconocimiento facial, análisis predictivo de delitos, y la detección de patrones delictivos en grandes volúmenes de datos.
Aplicación de IA en el procedimiento penal: Estudio de cómo se utiliza la IA en el contexto judicial, desde la gestión de pruebas hasta la predicción de sentencias, pasando por la asistencia en la toma de decisiones en el ámbito penal.
Regulación y legislación: Marco normativo que regula el uso de IA en la policía y el procedimiento penal, tanto a nivel nacional como europeo, y las implicaciones de la protección de derechos fundamentales, privacidad y control judicial.
Ética y derechos fundamentales: Reflexión sobre los riesgos y desafíos éticos en la utilización de IA en la policía y la justicia penal, incluyendo la discriminación algorítmica, la transparencia en las decisiones y el impacto sobre las libertades individuales.
 
La utilización de la IA en la administración de Justicia (especialmente en el ámbito penal)
 Introducción a la IA en la administración de Justicia: Fundamentos y aplicaciones de la IA en la mejora de la eficiencia judicial, la reducción de cargas de trabajo y la automatización de decisiones en el ámbito penal.
Aplicaciones específicas de la IA en el ámbito penal: Uso de la IA en la predicción de delitos, la evaluación de riesgos de reincidencia, la toma de decisiones sobre libertad condicional y el análisis de pruebas.
Automatización de procesos judiciales: Estudio de los sistemas que utilizan IA para la automatización de tareas en la administración de justicia, como la clasificación de casos, la elaboración de informes y la programación de audiencias.
Implicaciones éticas y legales: Análisis de los dilemas éticos en la toma de decisiones algorítmicas, los riesgos de discriminación y la protección de los derechos humanos en el uso de IA en el ámbito penal.
Desafíos regulatorios y normativos: Revisión de las normativas nacionales y europeas que regulan el uso de IA en la administración de justicia, y el papel del control judicial para evitar abusos.
 
La IA para combatir el crimen: problemas éticos y posibles lesiones de derechos fundamentales
 Fundamentos de la IA en la lucha contra el crimen: Introducción al uso de IA en la detección y prevención de delitos, así como las aplicaciones tecnológicas más relevantes, como el análisis predictivo, el reconocimiento facial y la vigilancia masiva.
Problemas éticos en el uso de IA: Estudio de los dilemas éticos relacionados con la utilización de IA en la lucha contra el crimen, incluyendo la toma de decisiones autónoma, el sesgo algorítmico y la falta de transparencia en los procesos.
Lesiones de derechos fundamentales: Análisis de las posibles violaciones de derechos fundamentales, como la privacidad, la no discriminación, la presunción de inocencia y el acceso a la justicia, derivadas de la implementación de sistemas de IA en la prevención del crimen.
Casos prácticos y estudios comparados: Estudio de ejemplos reales de implementación de IA en la lucha contra el crimen, con un análisis crítico de sus impactos sociales, jurídicos y éticos.
Regulación y control del uso de la IA: Evaluación de la regulación vigente, tanto a nivel nacional como europeo, que establece los límites y controles del uso de la IA en el ámbito de la seguridad pública y la justicia, con el objetivo de garantizar el respeto a los derechos humanos.
 
Trabajo de fin de master
 Selección del tema: Los estudiantes deberán elegir un tema relevante en el campo del uso de la IA en la Administración Pública o la Justicia, alineado con los intereses del estudiante y con las áreas de especialización del programa.
Investigación y análisis jurídico: El TFM deberá incluir una investigación detallada sobre el marco normativo de la IA, explorando sus implicaciones legales, éticas y sociales en el contexto seleccionado.
Aplicación práctica y propuestas: El trabajo debe integrar ejemplos prácticos de la implementación de IA en la Administración y la Justicia, así como proporcionar propuestas concretas para mejorar su regulación o implementación en función de los problemas detectados.
Metodología de investigación: Se utilizarán métodos de investigación jurídica, como el análisis documental, estudio de casos y revisión de la normativa vigente, así como enfoques comparados, si es pertinente.
Conclusiones y recomendaciones: El TFM debe finalizar con una conclusión crítica, sintetizando los principales hallazgos y ofreciendo recomendaciones para la mejora de la regulación y uso de la IA en el contexto elegido.
 
Profesorado
Nombre Apellidos Vinculación + info
Josep Aguiló Reglà Universitat d'Alacant / Universidad de Alicante. Catedràtic de Filosofia del Dret
Mireia Artigot Golobardes Profesora de Derecho Civil. Universitat Pompeu Fabra, Barcelona
Gal.la Barrachina Navarro Licenciatura en Derecho
Moisés Barrio Andrés Letrado Consejo de Estado
Víctor Bethencourt Rodríguez Ayudante/a + info
Andrés Boix Palop Professor Titular de Dret Administratiu. Universitat de València + info
Dyango Buonsignore Universitat d'Alacant / Universidad de Alicante.Professor Titular de Dret Penal
María Concepción Campos Acuña Secretaria de Administración Local. Red Localis. Doctora en Derecho.
Joaquín Cañada González Responsable Protección de Datos. Fundació General de la Universitat de València
Julia Carceller Stella Ayudante/a Doctor/a + info
Raúl Vicente Casaña Eslava Data Scientist / Santa Bárbara
Rosa Cernada Badia Ayudante/a Doctor/a + info
Lorenzo Cotino Hueso Catedrático de Derecho Constitucional. Coordinador de www.derechotics.com + info
Ana María de la Encarnación Valcárcel Profesor/a Titular de Universidad + info
Susana De la Sierra Morón Universidad de Castilla La Mancha. Catedratica Derecho Administrativo
Abraham Devis Matamoros Investigador/a en Formación Predoctorado FPU. Departamento de Derecho Penal. Universitat de València + info
Gabriel Doménech Pascual Catedrático de Derecho Administrativo. Universitat de València + info
Salvador Estevan Martinez Director General IA y Digitalización Gobierno de España
Olga Fernández Business Consultant & Project Manager en Babel Group
Roberto Fernández Morán Ayudante/a Doctor/a + info
Vicent Eliseu Frigols i Brines Ayudante/a Doctor/a + info
Ibán García del Blanco Ponente de la Ley IA, eurodiputado 19-24 y Director Internacional de Lasker
Claudia Gimeno Fernández Ayudante/a Doctor/a + info
Carlos Hernani Morales Técnico/a Superior U.V.. Universitat de València + info
José Alberto Ituren Oliver Profesor/a Titular de Universidad + info
María de los Ángeles Jareño Leal Catedrática de Derecho Penal. Universitat de València + info
Valero Laparra Pérez-Muelas Profesor/a Titular de Universidad + info
María de la Paz Lloria García Catedrático/a de Universidad + info
Hermelinda López Bonilla Directiva Pública Profesional. Ingeniera Superior Informática. Máster Universitario en Innovación y Transformación Digital
José Rafael Magdalena Benedito Profesor/a Titular de Universidad + info
Rafael Marimón Durá Catedrático/a de Universidad + info
Isaac Martín Delgado Profesor Titular de Universidad
José David Martín Guerrero Catedrático/a de Universidad + info
Lucía Martínez Garay Prof. Titular de Derecho Penal. Universitat de València + info
Consuelo Reyes Marzal Raga Prof. Titular de Derecho Administrativo. Universitat de València + info
Mireia Molina Sánchez Investigador/a en Formación Prometeo. Departamento de Derecho Administrativo y Procesal. Universitat de València + info
Beatriz Montes Sebastián Interventora delegada adjunta de la viceintervención general de control financiero y auditoría de la Generalitat
Carmen Muñoz García Universidad Complutense de Madrid.Profesora de Derecho Civil Universidad Complutense de Madrid, y Codirectora de la Sección de IA, Hub España, del European Law Institute
Adrian Palma Ortigosa Ayudante/a Doctor/a + info
Oscar José Pellicer Valero Investigador/a Doctor/a U.V. Junior. Universitat de València + info
José Luis Ramírez Ortiz Magistrado Audiencia Provincial de Sevilla
Carmen Rodilla Martí Profesor/a Permanente Laboral PPL + info
Carlos Sáiz Díaz Socio. Gómez-Acebo & Pombo Abogados.
Antonio Serrano Acitores Universidad Rey Juan Carlos. Abogado y Experto en Transformación Digital e Inteligencia Artificial
Alba Soriano Arnanz Profesor/a Permanente Laboral PPL + info
Julián Valero Torrijos Catedrático de Universidad
Raquel Valle Escolano Ayudante/a Doctor/a + info
Javier Valls Prieto Universidad de Granada. Profesor Titular Derecho Penal
Clara Velasco Rico Universitat Pompeu Fabra. Professora de Dret Administratiu
Gabriele Vestri Universidad de Cádiz. Profesor Titular de Derecho Administrativo
Metodología
Metodología
Metodología docente: 1) Enfoque teórico-práctico - Clases magistrales: Impartidas por expertos en Derecho Administrativo, IA y ética, combinando el análisis normativo con ejemplos de casos reales. - Estudio de casos prácticos: Resolución de situaciones reales o simuladas relacionadas con el uso de IA en la administración pública y la justicia, fomentando la aplicación de conocimientos teóricos. 2) Aprendizaje colaborativo y participativo - Debates y simulaciones: Discusiones sobre problemáticas éticas y legales, como el uso de algoritmos en decisiones administrativas o judiciales. - Trabajo en equipo: Desarrollo de proyectos conjuntos que integren aspectos jurídicos, técnicos y sociales del uso de la IA. - Innovación y uso de herramientas digitales - Talleres y laboratorios tecnológicos: Introducción práctica a herramientas de IA, ética algorítmica y análisis de impacto regulatorio. - Simuladores y plataformas judiciales digitales: Uso de software para conocer el funcionamiento de herramientas tecnológicas en la resolución de conflictos legales. 3) Evaluación continua y tutorías personalizadas - Evaluación basada en competencias: Mediante trabajos, presentaciones, informes y simulaciones prácticas,además, en su caso, de exámenes teóricos. - Seguimiento individualizado: Tutorías personalizadas para orientar al estudiante en el desarrollo de su aprendizaje y proyecto final. 4) Trabajo de Fin de Máster - Trabajo de Fin de Máser diseñado como Proyecto aplicado o de investigación: Elaboración de un trabajo final que combine aspectos jurídicos y tecnológicos, por ejemplo, un análisis sobre la regulación de un caso concreto de IA en la administración. 5) Modalidad de impartición On-line y virtual (con posibilidad de asistencia síncrona y asíncrona a las clases): Flexibilidad para combinar sesiones virtuales con aprendizaje online mediante plataformas interactivas. Esto permite la participación de estudiantes de distintos contextos geográficos.
FAQ

TIPOS DE TÍTULOS Y CRÉDITOS

 
¿QUÉ DIFERENCIA HAY ENTRE UN MÁSTER OFICIAL Y UN MÁSTER DE FORMACIÓN PERMANENTE DE LA UNIVERSITAT DE VALÈNCIA?
 
Se entiende por Máster Oficial el conjunto de enseñanzas regladas de postgrado con validez en todo el territorio nacional y en el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) que han superado un proceso de elaboración y aprobación conforme a las normas legales dictadas por el Gobierno y las Comunidades Autónomas (Leyes, Decretos, órdenes) reconocido en el marco de las normas y acuerdos del EEES.

El Máster de Formación Permanente, se refiere a estudios que deben superar un proceso normativo interno más flexible y diversificado (en la propia universidad), pensados para ofrecer un tipo de formación acorde a las demandas de la sociedad.En determinados supuestos, estos estudios propios podrán servir para el ejercicio de actividades profesionales, siempre que la normativa legal así lo establezca.
¿QUÉ ES UN CRÉDITO ECTS?
ECTS es el acrónimo de European Credits Transfer Sistem. Es una forma de medir la duración de los estudios universitarios que contempla distintos factores como son la asistencia a sesiones teóricas, la realización de trabajos prácticos, la dedicación a prácticas.

Cada crédito supone 25 horas de carga de trabajo del estudiante y, en los títulos propios de la Universitat de València, 1 crédito ECTS está reconocido con 10 horas de docencia. Por ejemplo, un curso de 3 créditos ECTS está reconocido con 75 horas de dedicación del estudiante de las cuales 30 horas son de docencia.
 
 
¿QUÉ TÍTULOS PROPIOS OFERTA LA UNIVERSITAT DE VALÈNCIA? REQUISITOS DE ACCESO
 
La Universitat de Valéncia renueva anualmente su oferta de títulos propios. En esa oferta podemos encontrar los siguientes títulos de postgrado: másteres de formación permanente (60, 90 o 120 créditos ECTS), diplomas de especialización (entre 30 y 59 créditos ECTS) y expertos universitarios (entre 15 y 29 créditos ECTS).
 
Tipos de títulos propios Créditos Requisitos de acceso
Máster de Formación Permanente 60, 90 o 120 ECTS Titulados universitarios con titulación Oficial o equivalente (*)
Diploma de Especialización 30-59 ECTS Titulados universitarios con titulación Oficial o equivalente (*)
Experto/a Universitario/a 15-29 ECTS Titulados universitarios con titulación Oficial o equivalente (*)


(*) se permitirá el acceso, de forma condicionada a la obtención del título universitario de grado en el mismo curso académico, a las personas a las que les falte menos de un 10% del creditaje para finalizar estos estudios.

 

¿QUÉ TÍTULOS DE FORMACIÓN CONTINUA OFERTA LA UNIVERSITAT DE VALÈNCIA? REQUISITOS DE ACCESO
 
En esa oferta podemos encontrar los siguientes títulos de formación continua: certificados de formación continua (15 - 30 créditos ECTS), y microcredenciales universitarias (hasta 15 créditos ECTS).
 
Tipos de formación continua Créditos Requisitos de acceso
Certificado de Formación Continua 15-30 ECTS No será necesario acreditar titulación Universitaria
Microcredencial Universitaria Hasta 15 ECTS Se puede requerir o no titulación Universitaria previa (*)



(*) los requisitos de acceso se especificarán en la memoria del curso.

 

CONVALIDACIÓN DE ESTUDIOS

 
¿EXISTE LA POSIBILIDAD DE OBTENER ALGÚN TIPO DE CONVALIDACIÓN DE ESTUDIOS?
 
En los títulos propios, las ofertas formativas se renuevan de forma anual y no son convalidables.

En los títulos propios no existe la posibilidad de convalidación académica, salvo los másteres de formación permanente con estructura modular que son aquellos que pueden estar integrados por diplomas de especialización y/o expertos/as universitarios/as, dando lugar a una estructura modular. La matrícula a un Máster de Formación Permanente de estructura modular puede ser del curso completo o de cada uno de sus módulos por separado, siendo posible cursarlos en diferentes años académicos.

En ningún caso permiten el acceso a los estudios oficiales de doctorado.
 

SOLICITUD DE INFORMACIÓN

 
¿DÓNDE PUEDO OBTENER INFORMACIÓN DE UN CURSO EN CONCRETO?
 
En la página web https://postgrado.adeituv.es encontrarás toda la información referente a cada uno de los títulos ofertados.
 

ADMISIÓN Y MATRICULA

 
¿CÓMO PUEDO REALIZAR LA PREINSCRIPCIÓN A UN CURSO?
 
Puedes realizar la preinscripción a un título propio electrónicamente a través del apartado que encontrarás en la web de cada curso. También puedes imprimir la FICHA DE PREINSCRIPCIÓN cumplimentarla y enviarla junto con toda la documentación solicitada por mail a informacion@adeituv.es o por correo (o en persona) a: Fundación Universidad Empresa de Valencia Plaza Virgen de la Paz, 3. 46001 Valencia.
 
 
¿PUEDE UN ALUMNO EXTRANJERO CUYO TÍTULO NO ESTÉ HOMOLOGADO ACCEDER A ESTOS ESTUDIOS?
 
SÍ, siempre que sea autorizado por la dirección del Curso.
 
 
¿EL PAGO QUE REALIZO EN LA MATRÍCULA QUÉ INCLUYE?
 
El pago de la tasa de matricula incluye.
  • El acceso a todas las acciones formativas del curso y/o a la plataforma virtual que lo soporte.
    El derecho a la obtención del carnet universitario.
    Aquél material que la dirección del curso estime oportuno.
    Un seguro de responsabilidad civil y accidente.


Las tasas de emisión del certificado están incluidas en los cursos de Formación Continua (certificado de formación continua y microcredencial universitaria). En los títulos propios las tasas de emisión de títulos y certificados NO están incluidas.

 

¿COMO SOLICITAR EL CARNET UNIVERSITARIO
 
Pasos a seguir para solicitar el carnet universitario por primera vez.

Paso 1
https://secvirtual.uv.es/

Paso 2
Pinchar en Accedir Secretaria Virtual

Paso 3
Introducir usuario y contraseña de la universidad. Es el que te salió cuando te matriculaste en la Universidad

Paso 4
Pinchar en cambiar la fotografía

Paso 5
Subir foto con el tamaño indicado.

Paso 6
A partir de ese momento, ya se dispondrá de la tarjeta virtual.

Paso 7
Descargar la La APP MÒVIL UV

 
¿SE PUEDE FRACCIONAR EL PAGO DE LA MATRÍCULA?
 
Se podrá fraccionar el pago siempre que el importe de la matrícula supere la cantidad de 500 euros y la duración del curso sea superior a tres meses:
  • Hasta 1.000 euros: dos plazos, la mitad en el momento de la admisión y la mitad restante a los dos meses de la fecha de inicio del curso.
  • Superior a 1.000 euros: tres plazos, un tercio en el momento de la admisión, otro tercio a los dos meses de la fecha de inicio del curso y el tercio restante a los cuatro meses.



Para aquellos cursos de más de dos años de duración se abonará el 50% del importe total de la matrícula en el momento de la admisión al curso y el 50% restante al inicio del segundo año del curso.

*Será requisito indispensable para el fraccionamiento entregar el documento de ORDEN DE DOMICILIACIÓN DE ADEUDO DIRECTO SEPA cumplimentado y firmado (descargable en el formulario de preinscripción).

*El primer pago siempre será realizado "motu proprio" por el estudiante a través del procedimiento facilitado en la admisión. Los siguientes pagos serán domiciliados a la cuenta bancaria facilitada.

*El impago de alguno de los plazos comportará la anulación de la matrícula del estudiante sin derecho al reintegro de la cantidad ya satisfecha.

 

¿EN QUÉ CASOS SE PUEDE DEVOLVER EL IMPORTE DE LA MATRÍCULA?
 
Las cantidades abonadas en concepto de matrícula no se devolverán una vez iniciado el curso. Si se causa baja antes de iniciarlo, se devolverán dos tercios del precio público de la matrícula, en caso de pago único, tras la presentación de la correspondiente solicitud. En caso de pago fraccionado, se abonará la cantidad que exceda de un tercio del precio público de matrícula.

La anulación de la matrícula después de iniciarse el desarrollo de los estudios no dará derecho a la devolución de las tasas pagadas, salvo en casos excepcionalmente graves de enfermedad o quebranto económico de la unidad familiar, debidamente justificados documentalmente.
 
 
¿EXISTE ALGÚN TIPO DE DESCUENTO A LA HORA DE ABONAR LA MATRÍCULA?
 
El estudiantado de títulos propios de posgrado y formación continua no podrá acogerse a las exenciones contempladas en decreto de la Generalitat Valenciana que regula las tasas por prestación de servicios académicos universitarios para cada curso académico.
 

AUTOMATRÍCULA

 
AYUDA PROCEDIMIENTO AUTOMATRíCULA (SOLO PARA AQUELLAS PERSONAS que YA HAN SIDO ADMITIDAS)
 
Una vez formalizado el pago, el estudiante recibirá una notificación con las instrucciones para realizar la auto matrícula a través de la plataforma de la Universitat de València.

Para obtener el manual con las instrucciones del procedimiento, pinche AQUI

En caso de tener alguna duda al respecto, contactar vía email a través del siguiente correo electrónico: (informacion@adeituv.es)
 

PRÁCTICAS

 
¿EXISTE LA POSIBILIDAD DE REALIZAR PRÁCTICAS EN EMPRESAS O INSTITUCIONES?
 
Sí, siempre que lo contemple la organización de los estudios. Estas prácticas pueden formar parte del plan de estudios (curricular) y, en este caso, las deben realizar todos los alumnos matriculados o pueden ser un complemento formativo adicional a la programación académica (extracurricular) y no es necesario que las realicen todos los alumnos matriculados. Se pueden realizar hasta 900 horas de prácticas.

Más información: https://www.adeituv.es/practicas/postgrado-propios/
 
 
¿ES NECESARIO REALIZAR ALGÚN CONVENIO PARA REALIZAR LAS PRÁCTICAS EN EMPRESAS/INSTITUCIONES?
 
Sí, es necesario suscribir un convenio entre la Universitat y la empresa/institución para el desarrollo de las prácticas. Dicho convenio se gestionará por la dirección de los estudios a través de ADEIT, Fundación Universidad-Empresa de Valencia y deberá recoger los datos básicos de la actividad a realizar durante las prácticas, así como las firmas del alumnado, tutores de la empresa y tutores de la Universitat.
 

EVALUACIÓN

 
¿CUÁL ES EL SISTEMA DE EVALUACIÓN?
 
La organización de cada curso indicará los procedimientos de evaluación específicos, pero, en cualquier caso, la aprobación todas las asignaturas de los estudios correspondientes mediante el procedimiento establecido en la guía docente es un requisito necesario para la obtención de títulos.

Sólo cuando se finaliza el postgrado y están las actas cerradas y registradas por la Universitat de València, se puede solicitar el certificado y/o título acreditativo de su realización. El estudiante recibirá una notificación con las instrucciones de cómo obtenerlo llegado el momento.

La calificación final de los títulos propios de postgrado es el resultado de la media ponderada de las notas obtenidas en cada una de las asignaturas, incluido el TFM (en el caso de los títulos de máster).

En el caso de los cursos de formación continua, se otorgarán únicamente las calificaciones de apto o no apto.
 

EXPEDICIÓN DE TÍTULOS PROPIOS Y CERTIFICADOS

 
¿QUIÉN EXPIDE LOS TÍTULOS DE POSTGRADO?
 
Los títulos propios de la Universitat de València serán expedidos por el Rector o Rectora en modelo normalizado y quedará constancia en el registro de títulos de la Universidad. En estos títulos se hará mención expresa de que carecen de carácter oficial.
 
 
¿QUÉ TITULACIÓN OBTENGO?
 
Títulos Propios

La superación de los estudios de máster de formación permanente dará derecho, en su caso, a la obtención del correspondiente Título de Máster de Formación Permanente en "..." por la Universitat de València.

La superación de los estudios de diploma de especialización dará derecho, en su caso, a la obtención del correspondiente Diploma de Especialización en "..." por la Universitat de València.

La superación de los estudios de experto/a universitario/a dará derecho, en su caso, a la obtención del correspondiente Título de Experto/a Universitario/a en "..." por la Universitat de València.

Una vez superados los títulos propios es posible solicitar un Certificado que incluye: materias, créditos, modalidad de impartición y nota.

Formación Continua

En el caso de superación de estudios de Certificado de formación continua, dará derecho, en su caso, a la obtención del correspondiente Certificado de formación continua en "..." por la Universitat de València.

Y en el caso de superación de estudios de Microcredenciales universitarias, dará derecho, en su caso, a la obtención de la correspondiente certificación de Microcredencial Universitaria en "..." por la Universitat de València.

Estas certificaciones serán de "Aprovechamiento" e incluirán la denominación del curso y número de créditos.
Acceso y Resultados de Aprendizaje
Requisitos titulación
El título está abierto a cualquier licenciado o graduado, sin que se exigan requisitos adicionales. No es necesario haber cursado un título de posgrado previamente.
Estudiantes a los que les quede menos de un 10% para obtener su título de grado, condicionados a la obtención del título en el mismo año académico.

Perfil de ingreso recomendado:
- Formación previa:
Graduados o licenciados en Derecho, Ciencias Políticas, Administración Pública, Informática u otras áreas profesionales relacionadas directa o indirectamente con la temática del máster.
Profesionales del ámbito público o privado con experiencia en sectores profesionales que requieran adquirir competencias específicas sobre IA.con titulación universitaria
- Intereses académicos y profesionales:
Interés por la regulación de tecnologías disruptivas, especialmente en el ámbito de la Administración Pública y la Justicia.
Motivación por comprender los desafíos éticos, sociales y legales de la IA.
- Competencias requeridas:
Conocimientos básicos en Derecho y/o tecnología.
Capacidad analítica, espíritu crítico y habilidades para el aprendizaje autónomo.
- Otros requisitos valorables:
Experiencia profesional en la administración pública, el sector legal o el tecnológico.
Conocimientos de idiomas, especialmente inglés, para trabajar con textos normativos internacionales.
Criterios admisión
En caso de que el número de solicitudes supere el número máximo de plazas ofertadas, la admisión tendrá en cuenta los siguientes criterios, con el peso indicado y dando prioridad en la evaluación de esos CV según los siguientes criterios:
- Formación académica previa (50%)
Prioridad 1: Titulados en Derecho, Ciencias Políticas, Administración Pública o Informática (por su conexión directa con la regulación jurídica y tecnológica).
Prioridad 2: Graduados en ingenierías, filosofía, sociología, comunicación, o áreas STEM (si justifican vinculación con la IA o ética tecnológica).
Valoración adicional: Cursos previos o formación complementaria en ética, gobernanza tecnológica, derecho digital o programación (certificados o diplomas).
- Experiencia profesional (30%)
Sectores prioritarios: Administración pública (regulación, políticas tecnológicas), Sector legal (despachos, compliance, protección de datos), Industria tecnológica (gestión de proyectos de IA, consultoría ética).
Puntuación según años de experiencia:
+2 años: Máxima puntuación.
1-2 años: Puntuación media.
Menos de 1 año: Puntuación básica.
- Idiomas (20%)
Inglés nivel B2 o superior (certificado oficial o demostración de capacidad para leer textos normativos en inglés) permite obtener el máximo en este punto.
Valor adicional: Otros idiomas relevantes para contextos internacionales (ej. francés, alemán, chino).
Resultados de aprendizaje
1. Conocimientos adquiridos
- Comprender el marco normativo europeo y español aplicable al uso de la inteligencia artificial en la administración pública y la justicia.
- Identificar los principales riesgos jurídicos, éticos y sociales asociados a la implementación de la IA en procesos administrativos y judiciales.
- Analizar los principios rectores de la regulación de la IA, como la transparencia, la responsabilidad y el respeto a los derechos fundamentales.
- Reconocer los usos actuales y potenciales de herramientas de IA en el sector público, incluyendo su impacto en la eficiencia y en la protección de los derechos de los ciudadanos.
- Conocer los aspectos técnicos básicos que determinan el funcionamiento de la IA, como los algoritmos, el aprendizaje automático y los sesgos tecnológicos.

2. Habilidades y destrezas
- Aplicar criterios jurídicos para evaluar el cumplimiento normativo de herramientas de IA en la administración pública y la justicia.
- Diseñar estrategias de implementación de IA en organismos públicos, conciliando la innovación tecnológica con la protección de derechos fundamentales.
- Resolver problemas complejos vinculados al uso de IA, como la discriminación algorítmica, la falta de transparencia y los conflictos de responsabilidad jurídica.
- Realizar informes periciales, dictámenes jurídicos o análisis normativos sobre casos relacionados con el uso de la IA en el ámbito público y judicial.
- Manejar herramientas tecnológicas básicas relacionadas con la IA para evaluar su idoneidad en contextos administrativos y judiciales.

3. Competencias adquiridas
- Competencias conceptuales y metodológicas
Capacidad para interpretar y aplicar normativa en constante evolución relacionada con la inteligencia artificial, tanto en el ámbito nacional como internacional.
Habilidad para integrar conocimientos interdisciplinares (derecho, tecnología y ética) en la resolución de problemas prácticos. Desarrollo de un pensamiento crítico para identificar y mitigar riesgos éticos, jurídicos y
sociales asociados a la IA.
æ Competencias sociales y comunicativas
Capacidad para trabajar en equipos multidisciplinares, colaborando con profesionales del
derecho, la tecnología y la ética.
Habilidad para comunicar de manera clara y comprensible los resultados de análisis
complejos, tanto a audiencias especializadas como a no especializadas.
Competencia para liderar iniciativas y proyectos relacionados con la implementación y
regulación de la IA en el sector público.
æ Competencias aplicadas y profesionales
Capacidad para supervisar la implantación de sistemas de IA en entornos administrativos y
judiciales, garantizando su alineación con principios éticos y legales.
Habilidad para participar en el diseño y mejora de políticas públicas que involucren el uso
de tecnologías basadas en IA.
Capacidad para anticipar y adaptarse a los cambios legislativos y tecnológicos que impacten
en el uso de la IA en el derecho y la justicia.
Los resultados de aprendizaje son declaraciones de lo que se espera que un
estudiante conozca, comprenda y/o sea capaz de hacer al final de un proceso
de formación y aprendizaje. Se concretan en:
" Conocimientos o contenidos que han sido comprendidos, mediante la
asimilación de teorías, información, datos, etc.:
" Habilidades o destrezas, actitudes y valores para aplicar conocimientos y
utilizar técnicas a fin de completar tareas y resolver problemas.
" Competencias o Capacidades demostradas para utilizar conocimientos,
destrezas y habilidades personales, sociales y metodológicas en situaciones de
trabajo o estudio y en el desarrollo profesional y personal
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