Gestión de datos y privacidad

Contenido

1. Módulo 1

   3 temas

   Arquitectura de la información y riesgos IA

   Análisis de la vulnerabilidad de los activos digitales en el estudio de arquitectura y el impacto de los modelos generativos.

   1. 1.1

      Mapa de activos intelectuales del estudio

      Identificar y categorizar la propiedad intelectual (PI) crítica susceptible de filtración en entornos de IA.

   2. 1.2

      Anatomía de las cláusulas de privacidad en IA

      Interpretar los términos de servicio de herramientas como Midjourney, ChatGPT y Adobe Firefly desde la óptica legal arquitectónica.

   3. 1.3

      Vulnerabilidades en el flujo de trabajo BIM-IA

      Detectar puntos de fuga de datos sensibles durante la integración de plugins de IA en software de modelado.

2. Módulo 2

   4 temas

   Protocolos de seguridad y anonimización

   Implementación de técnicas prácticas para proteger la identidad del cliente y la especificidad del proyecto.

   1. 2.1

      Técnicas de anonimización de proyectos

      Aplicar métodos de limpieza de datos para utilizar herramientas de IA sin comprometer la confidencialidad del cliente.

   2. 2.2

      Implementación de entornos IA locales

      Evaluar la viabilidad técnica y económica de ejecutar modelos de IA de código abierto en servidores propios.

   3. 2.3

      Gestión de accesos y permisos en el estudio

      Establecer una jerarquía de acceso a las herramientas de IA para evitar el 'Shadow IT' en el equipo.

   4. 2.4

      Cifrado y transferencia segura de información

      Utilizar estándares de cifrado para el intercambio de archivos con consultores que emplean procesos automatizados.

3. Módulo 3

   5 temas

   Propiedad intelectual y contratos

   Blindaje jurídico de la práctica profesional frente a la generación de contenido por inteligencia artificial.

   1. 3.1

      Actualización de contratos de servicios profesionales

      Redactar cláusulas contractuales que protejan la autoría del arquitecto cuando se utilizan procesos de IA.

   2. 3.2

      Derechos de autor en la era del scraping

      Entender cómo proteger el portfolio web del estudio de ser recolectado sin permiso para entrenar modelos ajenos.

   3. 3.3

      Seguros de responsabilidad civil y nuevos riesgos

      Analizar la cobertura de los seguros profesionales frente a errores derivados de datos procesados por IA.

   4. 3.4

      Ética profesional y transparencia de datos

      Establecer un código ético interno que garantice el uso responsable de la información de terceros.

   5. 3.5

      Gestión de la propiedad intelectual en concursos

      Proteger las ideas originales enviadas a concursos públicos y privados donde se utilicen plataformas de revisión automáticas.

4. Módulo 4

   2 temas

   Gobernanza y cultura del dato

   Consolidación de procesos de gestión de información para la escala operativa del estudio.

   1. 4.1

      El rol del responsable de datos (Data Officer) en el estudio

      Definir las funciones de supervisión de datos dentro de la estructura organizativa de una firma de arquitectura.

   2. 4.2

      Protocolos de respuesta ante incidentes

      Diseñar un plan de acción inmediato ante una brecha de seguridad o filtración de datos de proyecto.