Introducción a la Inteligencia Artificial en las Administraciones Públicas
- Introducción de la inteligencia artificial en la administración pública.
- Panorama general de técnicas y aplicaciones de Inteligencia Artificial.
- Marco legal y ético en el sector público.
Los sistemas de toma de decisiones automatizadas
Sistemas de toma de decisiones automatizadas:

- Aplicación: Evaluación automatizada de solicitudes de permisos de construcción.
- Técnicas: Aprendizaje automático supervisado, árboles de decisión, redes neuronales.
- Desafíos técnicos: Integración con sistemas existentes, mantenimiento y actualización de modelos.
- Marco legal y Competencias Directivas: Regulaciones sobre transparencia en decisiones administrativas.
- Mejores prácticas: Auditorías regulares, explicabilidad de decisiones.
El análisis predictivo para las políticas públicas
Aplicación: Predicción de necesidades de servicios sociales.

Técnicas: Análisis de series temporales, modelos de regresión avanzados.

Desafíos técnicos: Calidad y disponibilidad de datos históricos, interpretación de resultados.

Marco legal y Competencias Directivas: Protección de datos personales sensibles.

Implicaciones éticas: Estigmatización de grupos vulnerables, equidad en la distribución de recursos.

Mejores prácticas: Validación cruzada con expertos en políticas sociales. Monitorización continua.
Los Chatbots para los servicios ciudadanos
Aplicación: Asistente virtual para trámites municipales
Técnicas: Procesamiento del lenguaje natural, sistemas de diálogo .

Desafíos técnicos: Multilingüismo, manejo de consultas complejas.

Marco legal y competencias Directivas: Accesibilidad para personas con discapacidad, protección de datos en conversaciones.

Implicaciones éticas: Brecha digital, frustración ciudadana por limitaciones del sistema.

Mejores prácticas: Diseño centrado en el usuario, opción de escalamiento a atención humana.
Los sistemas de vigilancia y seguridad basados en IA
Aplicación: Reconocimiento facial en espacios públicos.

Técnicas: Visión por computadora, deep learning.

Desafíos técnicos: Precisión en condiciones variables, gestión de grandes volúmenes de datos.

Marco legal y Competencias Digitales: Derecho a la privacidad, consentimiento para la recopilación de datos biométricos.

Implicaciones éticas: Vigilancia masiva, discriminación algorítmica.

Mejores prácticas: Limitación de uso, transparencia en la implementación.
La IA para la optimización de recursos y procesos administrativos
Aplicación: Optimización de rutas para la recolección de residuos urbanos.

Técnicas: Algoritmos de optimización, aprendizaje por refuerzo.

Desafíos técnicos: Integración con sistemas IoT, adaptación a cambios en tiempo real.

Marco legal y Competencias directivas: Cumplimiento de normativas laborales y ambientales.

Implicaciones éticas: Impacto en el empleo, equidad en la prestación de servicios.

Mejores prácticas: Participación de trabajadores en el diseño, evaluación de impacto ambiental.
Módulo final de conclusión y proyecto