Máster en Gobernanza de IA y Cumplimiento (EU AI Act)
Máster online de 1900 h: 12 módulos y 120 submódulos, de «Ecosistema regulatorio de la IA» a «Trabajo Fin de Máster», pasando por «Documentación técnica y transparencia».
Mapa del programa · pulsa un módulo
Módulo 1 · Ecosistema regulatorio de la IA
1900 hDuración total
12Módulos
120Submódulos
OnlineModalidad
Competencias y resultados
6 bloques de competencia, sacados de los módulos de este programa. Pulsa cualquiera y ves qué vas a saber hacer.
Ecosistema regulatorio de la IA
Saldrás manejando definición de sistema de IA en la normativa, principios de la OCDE y de la UNESCO y estrategia europea de IA. Es lo que se trabaja en «Ecosistema regulatorio de la IA», un módulo de 10 submódulos que puedes abrir completo en el plan de estudios.
Roles y obligaciones
Saldrás manejando proveedor, responsable del despliegue e importador, distribuidor y representante autorizado y modificaciones sustanciales y cambio de rol. Es lo que se trabaja en «Roles y obligaciones», un módulo de 10 submódulos que puedes abrir completo en el plan de estudios.
Gestión de riesgos de IA
Saldrás manejando ISO/IEC 23894 y gestión del riesgo, NIST AI RMF: gobernar, mapear, medir, gestionar y identificación de daños y afectados. Es lo que se trabaja en «Gestión de riesgos de IA», un módulo de 10 submódulos que puedes abrir completo en el plan de estudios.
Documentación técnica y transparencia
Saldrás manejando contenido del Anexo IV, model cards y datasheets y instrucciones de uso. Es lo que se trabaja en «Documentación técnica y transparencia», un módulo de 10 submódulos que puedes abrir completo en el plan de estudios.
Evaluación de la conformidad
Saldrás manejando procedimientos de control interno, evaluación por organismo notificado y marcado CE de sistemas de IA. Es lo que se trabaja en «Evaluación de la conformidad», un módulo de 10 submódulos que puedes abrir completo en el plan de estudios.
Sectores y casos regulados
Saldrás manejando banca: scoring y riesgos de modelo, seguros y tarificación y recursos humanos y empleo. Es lo que se trabaja en «Sectores y casos regulados», un módulo de 10 submódulos que puedes abrir completo en el plan de estudios.
Objetivos de aprendizaje
01Interpretar el Reglamento europeo de IA y su relación con otras normas.
02Clasificar sistemas de IA según su nivel de riesgo.
03Determinar las obligaciones de cada rol en la cadena de valor.
04Implantar un sistema de gestión de la IA conforme a ISO/IEC 42001.
05Gestionar riesgos técnicos, éticos y de derechos fundamentales.
06Elaborar documentación técnica y procesos de conformidad.
07Diseñar estructuras de gobernanza de IA en organizaciones.
Plan de estudios
12 módulos, 120 submódulos, 1900 h. Elige un módulo y ves su contenido completo.
1 de 12 módulos abiertos
Módulo 1 de 12 · 10 submódulos
Ecosistema regulatorio de la IA
1.1Definición de sistema de IA en la normativa
1.2Principios de la OCDE y de la UNESCO
1.3Estrategia europea de IA
1.4Relación con RGPD, Data Act y DSA
1.5Responsabilidad por productos defectuosos
1.6Marcos internacionales: EE. UU., China y Reino Unido
1.7Convenio Marco del Consejo de Europa
1.8Autoridades nacionales y AESIA
1.9Cronología de aplicación del Reglamento
1.10Caso práctico: mapa normativo de una empresa tecnológica
Módulo 2 de 12 · 10 submódulos
Reglamento europeo de IA
2.1Estructura y ámbito de aplicación
2.2Prácticas prohibidas del artículo 5
2.3Clasificación de sistemas de alto riesgo
2.4Anexo III y componentes de seguridad
2.5Obligaciones de transparencia
2.6Modelos de IA de uso general
2.7Riesgo sistémico y códigos de buenas prácticas
2.8Sanciones y régimen de supervisión
2.9Sandboxes regulatorios
2.10Taller: clasificación de un inventario de sistemas
Módulo 3 de 12 · 10 submódulos
Roles y obligaciones
3.1Proveedor, responsable del despliegue e importador
3.2Distribuidor y representante autorizado
3.3Modificaciones sustanciales y cambio de rol
3.4Obligaciones del proveedor de alto riesgo
3.5Obligaciones del responsable del despliegue
3.6Evaluación de impacto en derechos fundamentales
3.7Cadena de suministro de modelos
3.8Contratos y cláusulas de IA
3.9Alfabetización en IA del personal
3.10Práctica: matriz de responsabilidades en un proyecto
Módulo 4 de 12 · 10 submódulos
Sistemas de gestión de la IA
4.1ISO/IEC 42001: estructura
4.2Política y objetivos de IA
4.3Integración con ISO 9001 e ISO/IEC 27001
4.4Inventario de sistemas y casos de uso
4.5Controles del Anexo A
4.6Auditoría interna y revisión
4.7Certificación del sistema de gestión
4.8Indicadores de desempeño
4.9Mejora continua
4.10Laboratorio: diseño de un SGIA para una pyme
Módulo 5 de 12 · 10 submódulos
Gestión de riesgos de IA
5.1ISO/IEC 23894 y gestión del riesgo
5.2NIST AI RMF: gobernar, mapear, medir, gestionar
5.3Identificación de daños y afectados
5.4Riesgos de sesgo y discriminación
5.5Riesgos de seguridad y robustez
5.6Riesgos de privacidad
5.7Evaluación y tratamiento
5.8Riesgo residual y aceptación
5.9Registro de riesgos
5.10Práctica: análisis de riesgos de un sistema de selección de personal
Módulo 6 de 12 · 10 submódulos
Datos y gobernanza del dato
6.1Requisitos del artículo 10
6.2Calidad, representatividad y sesgos
6.3Linaje y procedencia de datos
6.4Datos personales y bases jurídicas
6.5Evaluaciones de impacto de protección de datos
6.6Datos sintéticos y anonimización
6.7Derechos de autor y minería de textos
6.8Documentación de datasets
6.9Retención y supresión
6.10Caso práctico: auditoría de un dataset de entrenamiento
Módulo 7 de 12 · 10 submódulos
Documentación técnica y transparencia
7.1Contenido del Anexo IV
7.2Model cards y datasheets
7.3Instrucciones de uso
7.4Registro de eventos y trazabilidad
7.5Transparencia para usuarios finales
7.6Marcado de contenido generado
7.7Explicabilidad según el destinatario
7.8Base de datos europea de sistemas
7.9Gestión documental del ciclo de vida
7.10Taller: expediente técnico de un sistema de alto riesgo
Módulo 8 de 12 · 10 submódulos
Evaluación técnica de sistemas
8.1Métricas de rendimiento y exactitud
8.2Pruebas de sesgo y equidad
8.3Robustez y ciberseguridad de modelos
8.4Pruebas adversarias y red teaming
8.5Evaluación de modelos generativos
8.6Supervisión humana efectiva
8.7Normas armonizadas de CEN-CENELEC
8.8Herramientas de evaluación abiertas
8.9Informes de evaluación
8.10Laboratorio: auditoría de equidad con Fairlearn
Módulo 9 de 12 · 10 submódulos
Evaluación de la conformidad
9.1Procedimientos de control interno
9.2Evaluación por organismo notificado
9.3Marcado CE de sistemas de IA
9.4Declaración UE de conformidad
9.5Sistemas de IA en productos regulados
9.6Dispositivos médicos con IA
9.7Maquinaria y vehículos con IA
9.8Vigilancia poscomercialización
9.9Notificación de incidentes graves
9.10Caso práctico: ruta de conformidad de un dispositivo con IA
Módulo 10 de 12 · 10 submódulos
Gobernanza organizativa
10.1Comités de ética y de IA
10.2Roles: responsable de IA y de cumplimiento
10.3Políticas de uso de IA generativa
10.4Proceso de aprobación de casos de uso
10.5Gestión de proveedores de IA
10.6Formación y cultura
10.7Canal de denuncias
10.8Indicadores para el consejo
10.9Integración con compliance penal
10.10Práctica: política corporativa de IA
Módulo 11 de 12 · 10 submódulos
Sectores y casos regulados
11.1Banca: scoring y riesgos de modelo
11.2Seguros y tarificación
11.3Recursos humanos y empleo
11.4Sanidad y diagnóstico
11.5Administración pública
11.6Infraestructuras críticas
11.7Educación y evaluación
11.8Biometría y vigilancia
11.9Precedentes y resoluciones
11.10Caso práctico: evaluación de impacto en un servicio público
Módulo 12 de 12 · 10 submódulos
Trabajo Fin de Máster
12.1Selección de la organización o sistema
12.2Inventario y clasificación
12.3Análisis de brechas normativas
12.4Evaluación de riesgos
12.5Diseño de controles
12.6Plan de documentación técnica
12.7Hoja de ruta de cumplimiento
12.8Indicadores y seguimiento
12.9Memoria del TFM
12.10Defensa ante tribunal
¿Cuánto me va a llevar?
Mueve las horas que puedes dedicar cada semana y calculamos tu ritmo sobre las 1900 h del programa.
—meses a ese ritmo
—semanas por módulo
—frente a los 1900 horas · 12 a 18 meses previstos
¿Qué nivel tienes ya?
Cinco conceptos del propio temario. Marca lo que ya controlas y te decimos si te conviene el curso, el diplomado o el máster.
Marcos internacionales: EE. UU., China y Reino Unido
Módulo 1 · Ecosistema regulatorio de la IA
Modificaciones sustanciales y cambio de rol
Módulo 3 · Roles y obligaciones
Práctica: análisis de riesgos de un sistema de selección de personal
Módulo 5 · Gestión de riesgos de IA
Explicabilidad según el destinatario
Módulo 7 · Documentación técnica y transparencia
Declaración UE de conformidad
Módulo 9 · Evaluación de la conformidad
Marca los cinco conceptos y te damos tu resultado.
Normas y estándares que vas a manejar
Reglamento (UE) 2024/1689 (Ley de IA)ISO/IEC 42001ISO/IEC 23894Reglamento (UE) 2016/679 (RGPD)NIST AI RMF 1.0ISO/IEC 22989Directiva (UE) 2024/2853 (responsabilidad por productos defectuosos)ISO/IEC 27001
Cuerpo docente y expertos
Este programa se imparte en el área de Data, IA, Simulación & Analytics, que dirige Dra. Lucía Hernández Vega. Debajo, los directores académicos más cercanos a este programa. El detalle de cada instituto está en la página de institutos.
Dra. Lucía Hernández VegaDirectora Académica del DAIS — Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute.
Dr. Kevin O’ConnorDirector Académico del EET — Electronics & Embedded Technologies Institute.
Prof. Kenji TakahashiDirector Académico del SRA — Robotics & Autonomous Systems Institute.
1Rellenas la solicitud de admisiónTitulación o experiencia y firma, en una sola página.
2El sistema verifica la documentación al instanteEl sistema comprueba los datos y la firma al momento.
3Eliges modalidad de pago y reservas tu plazaPago único con descuento o entrada más cuotas mensuales. La matrícula de esta semana cierra el 30-10-2026.
¿Tienes titulación universitaria en ingeniería, ciencias o arquitectura, o experiencia profesional equivalente?
¿Trabajas o quieres trabajar en Data, IA, Simulación & Analytics?
¿Puedes mantener un ritmo de estudio constante durante 1900 horas · 12 a 18 meses?
Responde las tres y te decimos por dónde seguir.
Requisitos de acceso
·Titulación universitaria en ingeniería, ciencias o arquitectura, o experiencia profesional acreditable equivalente.
·Conexión a internet y un ordenador capaz de ejecutar el software del programa.
·Nivel de español suficiente para seguir lectura de normativa técnica.
Cómo se estudia
Formación 100 % online en el campus de SEIUM, con material descargable, clases grabadas y tutor técnico asignado. Sin horarios fijos: el alumno avanza a su ritmo dentro de la convocatoria, lo que permite compatibilizarlo con el trabajo.
Cada módulo combina teoría, lectura guiada de la norma original y ejercicios aplicados. El software de trabajo es Fairlearn, AI Fairness 360, OneTrust, Microsoft Responsible AI Toolbox, Credo AI, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los ensayos se estudian sobre procedimientos reales de auditorías de sistemas de IA, evaluaciones de impacto en derechos fundamentales, análisis de brechas de cumplimiento. La evaluación es continua por módulo más el TFM final.
Son 12 módulos con 120 submódulos y 1900 h de trabajo total. Abre por «Ecosistema regulatorio de la IA» y cierra con «Trabajo Fin de Máster».
Se trabajan Reglamento (UE) 2024/1689 (Ley de IA), ISO/IEC 42001, ISO/IEC 23894, Reglamento (UE) 2016/679 (RGPD), NIST AI RMF 1.0 y ISO/IEC 22989.
Los perfiles más directos son Responsable de gobernanza de IA, Auditor de sistemas de IA, Consultor de cumplimiento normativo, AI compliance officer y Analista de riesgos tecnológicos.
En un pago son 4.424 €, sobre una tarifa de 5.530 €. A plazos, una entrada de 2.652 € y 12 cuotas de 332 €, 6.636 € en total.
Titulación universitaria en ingeniería, ciencias o arquitectura, o experiencia profesional acreditable equivalente, Conexión a internet y un ordenador capaz de ejecutar el software del programa y Nivel de español suficiente para seguir lectura de normativa técnica.
El programa son 1900 horas totales repartidas en 12 a 18 meses. Eso son entre 10 y 15 horas semanales de media, compatibles con jornada laboral completa.
Se trabaja con Fairlearn, AI Fairness 360, OneTrust, Microsoft Responsible AI Toolbox, Credo AI. Se usan versiones gratuitas, académicas o de evaluación, y el tutor indica la alternativa libre cuando existe.
Diploma propio de SEIUM al superar la evaluación continua y el Trabajo Fin de Máster. Es formación propia, no un título oficial del Ministerio.
Sí. Los módulos superados en un curso o diplomado del mismo área convalidan en el programa superior. Consulta la política de convalidaciones al matricularte.
No es lo mismo llegar aquí recién titulado que con diez años en el sector. Dinos de dónde vienes.
Qué te aportaPasar de la teoría de carrera al criterio de proyecto: qué norma aplica a cada parte del trabajo, qué criterios de aceptación se fijan antes de ejecutar y cómo se deja todo documentado.
Dónde vas a sudarEl módulo de normativa y evidencia documental, si todavía no has trabajado dentro de un proyecto real con auditoría de por medio.
Con qué salesCon una memoria técnica propia, sobre un caso real, que puedes poner encima de la mesa en una entrevista.
Qué te aportaFormalizar lo que ya haces por oficio: distinguir requisito obligatorio de buena práctica, justificar por escrito las decisiones técnicas y dejar el trabajo trazable.
Dónde vas a sudarPoco en contenido. El esfuerzo real está en el proyecto final y en su defensa.
Con qué salesCon el máster acreditado y un proyecto hecho sobre un caso de tu propio trabajo.
Qué te aportaLa base técnica de Data, IA, Simulación & Analytics y el marco normativo del ámbito desde cero, sin dar por sabido el vocabulario del sector.
Dónde vas a sudarLas primeras semanas, por terminología. A partir del segundo módulo se nivela.
Con qué salesCon un perfil de entrada acreditado en Data, IA, Simulación & Analytics y un proyecto que demuestra que sabes aplicarlo.
¿Te va a dar la vida?
Calcula tu ritmo real
Son 1900 horas. Mueve el control y mira cuánto tardarías tú de verdad.
—para terminar
¿Y esto para qué me sirve?
Marca lo que más te interesa
Elige hasta 3 módulos y te digo cuánto pesan en el programa y a qué perfiles prepara.
Perfiles a los que prepara
Responsable de gobernanza de IA
Auditor de sistemas de IA
Consultor de cumplimiento normativo
En banca y seguros, sanidad y administración pública.
Con sinceridad
¿Es para ti?
Sí, si quieres…
Trabajar en Data, IA, Simulación & Analytics con criterio de norma, no solo de intuición.
Saber justificar por escrito por qué tomaste una decisión técnica.
Terminar con una memoria técnica tuya, sobre un caso real.
Avanzar a tu ritmo, compatible con una jornada completa.
No, si buscas…
Un título rápido sin entregar trabajo propio.
Clases en directo con horario fijo: el programa es asíncrono.
Empezar mañana: la fecha de inicio la fija el claustro.
Formación de taller o práctica presencial con maquinaria.
¿Te queda una duda?
Pregunta algo concreto
Escríbela aquí y la pasamos al formulario de contacto con la formación ya identificada.
¿Tienes alguna duda sobre Máster en Gobernanza de IA y Cumplimiento (EU AI Act)? ¡Escríbenos por WhatsApp y te ayudamos! 💬
Dra. Lucía Hernández VegaDirectora Académica del DAIS — Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute.
Dr. Kevin O’ConnorDirector Académico del EET — Electronics & Embedded Technologies Institute.
Prof. Kenji TakahashiDirector Académico del SRA — Robotics & Autonomous Systems Institute.