Curso de Data Act e IA: gestión y cumplimiento (Programa detallado)

Objetivo

Aplicar los principios y requisitos del Data Act para diseñar y gestionar proyectos digitales y de IA que garanticen el acceso, la compartición y la portabilidad de datos conforme a la normativa europea.

Dirigido a:

  • Gestores y responsables de proyectos digitales y de transformación, especialmente en sectores como la automoción, industria, salud, energía, hogar conectado, que deben adaptar procesos a los nuevos requisitos de “acceso a datos por diseño” y colaboración con terceros.
  • Responsables de innovación, datos e inteligencia artificial, que necesiten comprender cómo el Data Act regula el uso y compartición de datos brutos/preprocesados que alimentan analítica avanzada e IA, incluyendo implicaciones en entrenamiento y explotación de modelos.
  • Equipos técnicos (arquitectura, datos, sistemas, plataformas digitales, cloud/edge), responsables de implantar soluciones de interoperabilidad, portabilidad, control de accesos y trazabilidad en ecosistemas de datos (incluyendo cláusulas técnicas en contratos, APIs, data spaces y gobernanza técnica).
  • Responsables de contratación pública y privada (compras, procurement, vendor management) que negocien acuerdos tecnológicos y deban prevenir cláusulas abusivas, asegurar condiciones justas, transparentes y auditables, y gestionar escenarios B2B/B2G.
  • Profesionales de compliance, legal, protección de datos y gobernanza del dato (incluyendo DPOs), que deban ampliar el enfoque más allá del RGPD para cubrir intercambio de datos IoT, protección de secretos empresariales y gestión de riesgos contractuales.
  • Directivos y responsables funcionales que toman decisiones sobre proveedores, plataformas y monetización de datos, especialmente en PYMES, que necesitan entender el impacto, plazos, riesgos y oportunidades para proteger su negocio y ganar ventaja competitiva.

Requisitos:

No se requieren conocimientos jurídicos avanzados ni formación legal previa. Es recomendable contar con:

  • Experiencia básica en gestión o participación en proyectos digitales.
  • Familiaridad general con conceptos de datos, plataformas digitales o IA (no técnica profunda).
  • Interés en comprender cómo la regulación europea impacta en la operativa real de los proyectos tecnológicos.

PROGRAMA DEL CURSO

1.- Introducción al Data Act y su impacto en proyectos digitales

Objetivo

Identificar el alcance, objetivos y ámbito de aplicación del Data Act, comprendiendo su impacto en el diseño, la contratación y la gestión de proyectos digitales y de inteligencia artificial

Contenido

  1. Introducción al Data Act y su impacto en proyectos digitales
    1. Introducción
    2. Data Act y AI Act
    3. Contexto y objetivos del Data Act en la Unión Europea
    4. Principales cambios en la gestión y el acceso a datos
    5. Resumen

2.- Data Act: principios clave, inventario de datos y transparencia

Objetivo

  • Analizar los principios y obligaciones principales del Data Act (acceso, uso, compartición y portabilidad de datos) y su traducción a requisitos operativos, contractuales y organizativos en proyectos digitales.

Contenido

  1. Data Act: principios clave, inventario de datos y transparencia
    1. Introducción
    2. Principios rectores: transparencia, equidad y seguridad
    3. Derechos del usuario dentro del Data Act
    4. Responsabilidades de proveedores, usuarios y terceros
    5. Resumen

3.- Diseño de proyectos de datos con el Data Act: acceso y compartición

Objetivo

  • Aplicar los requisitos del Data Act al diseño de proyectos de datos e inteligencia artificial, definiendo criterios técnicos, contractuales y de gobernanza que eviten dependencias tecnológicas y aseguren la portabilidad y reutilización de datos.

Contenido

  1. Diseño de proyectos de datos con el Data Act: acceso y compartición
    1. Introducción
    2. Integración del Data Act en la planificación del proyecto
    3. Implicaciones para arquitecturas y plataformas digitales
    4. Resumen

4.- Acceso a datos, gobernanza y gestión de riesgos

Objetivo

  • Aplicar los requisitos del Data Act al diseño de proyectos de datos e inteligencia artificial, definiendo criterios técnicos, contractuales y de gobernanza que eviten dependencias tecnológicas y aseguren la portabilidad y reutilización de datos.

Contenido

  1. Acceso a datos, gobernanza y gestión de riesgos
    1. Introducción
    2. Diseño de acceso a datos en entornos con IA y analítica a gran escala
    3. Gestión del riesgo legal y técnico
    4. Resumen

5.- Data Act contractual y estándares de acceso a datos

Objetivo

  • Identificar las implicaciones contractuales y regulatorias del Data Act en proyectos digitales y de IA, definiendo cláusulas, responsabilidades y obligaciones entre las partes

Contenido

  1. Data Act contractual y estándares de acceso a datos
    1. Introducción
    2. Cláusulas esenciales en contratos y pliegos
    3. Acuerdos con proveedores y terceros
    4. Requisitos normativos en contratación pública y privada
    5. Resumen

6.- Requisitos e interoperabilidad: cómo implementar el Data Act en la arquitectura técnica

Objetivo

  • Analizar casos prácticos para aplicar el Data Act en proyectos digitales y de IA.

Contenido

  1. Requisitos e interoperabilidad: cómo implementar el Data Act en la arquitectura técnica
    1. Introducción
    2. Interoperabilidad real
    3. Trazabilidad, logging y auditoría técnica
    4. Resumen

7.- Gobernanza y cumplimiento del Data Act: competencias, estrategias y operación continua

Objetivo

  • Desarrollar competencias y estrategias para la gobernanza y cumplimiento del Data Act en proyectos digitales.

Contenido

  1. Gobernanza y cumplimiento del Data Act: competencias, estrategias y operación continua
    1. Introducción
    2. Definición de roles y responsabilidades en proyectos
    3. Indicadores y métricas de cumplimiento del Data Act
    4. Evidencias de no discriminación entre solicitantes comparables
    5. Estrategias para una gobernanza eficiente de datos e IA
    6. Procesos para asegurar calidad, seguridad y ética en los datos
    7. Integración de la IA responsable en los ciclos de vida de datos
    8. Preparación para futuras actualizaciones regulatorias
    9. Respuestas a las preguntas prácticas planteadas en la unidad
    10. Resumen
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