Comprobar finalidad y herramienta
Usar IA solo con una finalidad laboral clara y una herramienta aprobada.
IA Awareness · NIS2 · ISO 27001 · EU AI Act
La formación "IA Awareness" enseña reglas alineadas con NIS2 e ISO 27001 para el uso seguro de IA en el trabajo diario.
La vista previa muestra por qué la IA en el trabajo necesita controles simples: finalidad clara, herramienta aprobada, datos protegidos y resultados verificados.
Las personas empleadas entrenan un control IA sencillo antes de usarla: aclarar la finalidad, usar una herramienta aprobada, minimizar datos, revisar resultados, clasificar riesgos y notificar problemas internamente.
La misión encaja con organizaciones que permiten IA manteniendo bajo control seguridad de la información, privacidad y cumplimiento.
Cada paquete incluye una plantilla de política de IA lista para usar para el uso seguro de IA en el trabajo y la documentación interna.
El foco está en conciencia de riesgos, canales de notificación, protección de información sensible y control humano.
Usar IA solo con una finalidad laboral clara y una herramienta aprobada.
Identificar y notificar intentos de engaño mediante deepfakes o voces sintéticas.
Revisar resultados antes de decisiones, envíos o publicación y clasificar riesgos según el EU AI Act.
Respuestas breves para organizaciones que quieren iniciar el uso de IA de forma segura y trazable.
Aprenden a clasificar tareas IA, usar herramientas aprobadas, minimizar datos en prompts, reconocer deepfakes y revisar críticamente resultados de IA.
La misión entrena reglas de awareness relacionadas con NIS2 e ISO 27001 para el uso seguro de IA. No sustituye certificación formal, asesoramiento legal ni una gobernanza IA completa.
Sí. La misión incluye prueba de conocimientos y certificado de participación para la documentación interna.
No. Las personas empleadas empiezan en el navegador con un código de misión; la misión está pensada para un despliegue rápido.
La formación entrena un control IA seguro: aclarar finalidad, usar una herramienta aprobada, minimizar datos, revisar resultados, clasificar riesgos y notificar incidentes internamente.