Contenidos:

• Presentación de la diplomatura.
• Introducción a la inteligencia artificial como herramienta en profesiones que cuidan, educan y acompañan a personas.
• Conceptos básicos sobre alfabetización digital, ciudadanía y huella digital.
• Tensiones entre libertad y control algorítmico.
• Reconocimiento del rol insustituible del vínculo humano en la práctica profesional.
• Introducción clara, accesible y crítica a los distintos tipos de inteligencia artificial.
• Comprensión de cómo funcionan los modelos de lenguaje y por qué es importante saberlo en contextos profesionales.
• Detección de sesgos estructurales: cómo se diseñan las IA, para quiénes, con qué fines y con qué riesgos.
  Reflexión sobre el modelo económico detrás de las tecnologías y su influencia en las prácticas cotidianas.

Clases:

• Clase 1 (15/10/25): Dra. Alejandra Calero.
• Clase 2 (22/10/25): Dra. Alejandra Calero.
• Clase 3 (29/10/25): Dr. Pablo Vázquez.
• Clase 4 (05/11/25): Dra. Alejandra Calero.

Contenidos:

• Marco ético para la aplicación de la inteligencia artificial en contextos de vínculo humano.
• Fundamentos éticos aplicables al uso de IA en contextos de vulnerabilidad, cuidado y educación.
• Análisis del vacío o insuficiencia normativa frente al avance tecnológico.
• Responsabilidad profesional frente al uso de herramientas que no siempre son neutrales ni transparentes.

Clases:

• Clase 5 (19/11/25): Dr. Carlos Vigo.
• Clase 6 (26/11/25): Dra. Jésica Formoso.
• Clase 7 (03/12/25): Dr. Pablo González Caino.
• Clase 8 (10/12/25): Dra. Alejandra Calero.

Contenidos:

• Comprensión de los desafíos éticos más frecuentes: consentimiento, autonomía, sesgos, manipulación, desinformación.
• Justicia algorítmica: cómo se distribuyen las oportunidades y los riesgos en el uso de IA.
• Revisión crítica de prácticas institucionales relacionadas con el consentimiento en entornos digitales.
• Capacidad de reflexión normativa flexible frente a contextos cambiantes, especialmente en salud y educación.

Clases:

• Clase 9 (18/02/26): Dra. Jésica Formoso.
• Clase 10 (25/02/26): Dra. Jésica Formoso.
• Clase 11 (04/03/26): Dr. Fernando Manzano.

Contenidos:

• Mapeo de herramientas digitales disponibles y su potencial uso en el ámbito clínico-asistencial.
• Exploración de aplicaciones actuales de IA en el seguimiento, diagnóstico y psicoeducación.
• Análisis ético de casos complejos: cuándo la IA puede ser útil y cuándo puede ser un riesgo o una trampa.
• Reflexión sobre la relación entre tecnología, decisión clínica y presencia humana.
• Salud mental e IA.

Clases:

• Clase 12 (18/03/26): Dr. Manuel Soliño.
• Clase 13 (25/03/26): Dra. Maria del Carmen Quispe Uznayo.
• Clase 14 (08/04/26): Dr. Nicolás Parra Bolaños.

Contenidos:

• Plataformas inteligentes, personalización del aprendizaje y retroalimentación automatizada.
• Aplicaciones en evaluación, accesibilidad y acompañamiento continuo.
• Riesgos de desvinculación afectiva, sesgos algorítmicos y desigualdades tecnológicas.
• Estrategias para una integración crítica, ética y pedagógica de la IA.
• Presentación de casos reales en el ámbito del acompañamiento educativo y psicoeducativo.

Clases:

• Clase 15 (15/04/26): Dr. Carlos Vigo.
• Clase 16 (22/04/26): Dr. Nicolás Parra Bolaños.
• Clase 17 (06/05/26): Lic. Sofía Lorenzo.
• Clase 18 (13/05/26): Lic. Sofía Lorenzo.
• Clase 19 (20/05/26): Lic. Sofía Lorenzo.

Contenidos:

• Profundización en los límites éticos de lo que la IA puede reemplazar en términos de vínculo, empatía y presencia.
• Comprensión del impacto de la IA en los modos de ser y vincularse: el riesgo de desconexión en profesiones que requieren empatía.
• Los humanos futuros: cómo educamos en nuestros roles de adultos referentes a las nuevas generaciones en este contexto.

Clases:

• Clase 20 (03/06/26): Dr. Carlos Vigo.
• Clase 21 (10/06/26): Dr. Lucas Raspall.
• Clase 22 (24/06/26): Dr. Lucas Raspall.

Contenidos:

• Diseño de proyectos profesionales mediados por IA, ajustados a cada contexto laboral.
• Evaluación situada del potencial de la IA como herramienta de trabajo colaborativo o pedagógico.
• Espacios de intercambio interdisciplinario para enriquecer el enfoque de aplicación.
• Síntesis reflexiva: discernir qué puede y qué no debe delegarse a una IA.

Clases:

• Clase 23 (01/07/26): Dra. Alejandra Calero.
• Clase 24 (08/07/26): Dra. Alejandra Calero.
• Clase 25 (15/07/26): Dra. Alejandra Calero.

La evaluación final se desarrollará de forma progresiva a lo largo de los 9 meses de cursada y estará orientada a la elaboración de un trabajo integrador que refleje tanto el dominio de los contenidos como la capacidad de aplicar la inteligencia artificial de manera ética, contextualizada y situada en la propia práctica profesional.

Durante las semanas libres, se pondrá a disposición en el campus virtual la grabación de las clases, el material de presentación (PPT) y recursos complementarios (artículos, eBooks, infografías, etc.) que servirán como guía para avanzar en la construcción del trabajo final.

La elaboración será escalonada y reflexiva, siguiendo estas etapas:

1. Selección inicial de herramientas: elección de las aplicaciones de IA más pertinentes para el propio campo profesional, considerando su funcionamiento básico.
2. Enfoque ético: redacción de los principios éticos que guiarán el uso de las herramientas seleccionadas.
3. Sesgos y riesgos: análisis de los sesgos presentes en los modelos de IA y su posible impacto en la práctica profesional, incluyendo riesgos vinculados a la privacidad y el consentimiento.
4. Aplicación en salud: los profesionales del ámbito sanitario (físico o mental) describirán usos concretos en su área. Quienes no pertenezcan a este ámbito asumirán el rol de pacientes para expresar inquietudes y expectativas.
5. Aplicación en educación: los docentes detallarán cómo utilizan o utilizarían la IA en su labor, mientras que el resto de los participantes asumirá el rol de estudiantes o familias para transmitir necesidades y preguntas.
6. Intercambio de roles: se invierten los papeles entre áreas para fomentar la comprensión de perspectivas y responsabilidades.
7. Reelaboración con retroalimentación: integración de los aprendizajes, ajustes derivados del feedback recibido y reflexión final sobre el rol activo que deben asumir tanto los profesionales como los usuarios de la IA.
8. El documento resultante de este proceso, revisado y completo, será presentado en el último módulo como trabajo final integrador, evidenciando una visión crítica y multidimensional del uso ético de la inteligencia artificial.

El horario de los encuentros es de 19:00 a 20:30 hs (hora de Argentina, GMT-3). De todos modos, siempre quedarán grabados y se te compartirá el acceso para que puedas verlos cuando quieras.