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

Unidad 1:  IA generativa en el trabajo: usos prácticos, productividad y riesgos

1. IA generativa en el trabajo: usos prácticos, productividad y riesgos
2. Introducción
3. Cómo se está usando la IA generativa en tareas de oficina
4. Qué ocurre cuando introduces información en una herramienta de IA
5. Clasificación de riesgo: uso permitido, restringido y crítico según el tipo de dato
6. Riesgos invisibles al trabajar con datos, documentos y clientes
7. Ejemplos de incidentes y respuestas corporativas ante el mal uso de IA
8. Ejemplo final
9. Resumen

Unidad 2: Errores frecuentes al usar IA con información laboral

1. Errores frecuentes al usar IA con información laboral
2. Introducción
3. Por qué muchas personas cometen errores con la IA
4. El momento en que el error ocurre: la brecha entre saber y hacer
5. Errores frecuentes al usar la IA
6. Usar datos personales o de clientes sin transformación previa
7. Confiar en respuestas incorrectas
8. Automatizar tareas que requieren revisión humana
9. Copiar documentos completos en una herramienta de IA
10. Usar imágenes generadas por IA
11. Qué hacer si ya has compartido información sensible
12. Ejemplo final
13. Resumen

Unidad 3: Datos, documentos y prompts seguros: qué puedes compartir con la IA

1. Datos, documentos y prompts seguros: qué puedes compartir con la IA
2. Introducción
3. Qué es la anonimización
4. Qué obliga el RGPD cuando usas IA con datos de trabajo
5. De la clasificación a la acción: qué hacer con cada tipo de dato
6. Anonimización correcta frente a anonimización insuficiente
7. Cómo trabajar con documentos reales sin exponerlos
8. Cómo redactar prompts útiles para la IA sin exponer datos reales
9. Checklist previo antes de usar IA con cualquier documento
10. Ejemplo final
11. Resumen

Unidad 4: Elegir la herramienta adecuada: ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude o entorno corporativo

1. Elegir la herramienta adecuada: ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude o entorno corporativo
2. Introducción
3. No todas las herramientas de IA sirven para todas las tareas
4. Diferencias prácticas entre ChatGPT, Copilot, Gemini y Claude
5. Configurar las políticas
6. Ejemplo en ChatGPT
7. Cuenta personal, profesional y corporativa
8. Herramientas integradas en el entorno de empresa
9. Matriz de decisión según dato, tarea y nivel de riesgo
10. Cuándo no usar IA
11. Ejemplo final
12. Resumen

Unidad 5: Verificar respuestas de inteligencia artificial antes de usarlas

1. Verificar respuestas de inteligencia artificial antes de usarlas
2. Introducción
3. Por qué no debes aceptar automáticamente una respuesta generada por IA
4. Qué son las alucinaciones y por qué importan en el trabajo
5. Errores que parecen correctos: cómo detectarlos antes de actuar
6. Validación según tipo de tarea
7. Fuentes, contraste y trazabilidad
8. Métodos para verificar una respuesta de IA
9. Cuándo hace falta revisión humana
10. Responsabilidad sobre la decisión final: la IA sugiere, tú decides
11. Ejemplo final
12. Resumen

Unidad 6: Protocolo práctico de uso seguro de IA en el puesto de trabajo

1. Protocolo práctico de uso seguro de IA en el puesto de trabajo
2. Introducción
3. Por qué los equipos necesitan criterios comunes de uso de la IA
4. Buenas prácticas individuales: cómo decidir si puedes usar IA
5. Criterios comunes para equipos sin bloquear la productividad
6. Rol del mando intermedio: qué decidir, qué delegar y qué prohibir
7. Qué hacer ante incidentes o dudas
8. Construcción del protocolo final aplicable a tu puesto o equipo
9. Resumen