• Promoción de la justicia social**: La IA debe utilizarse para promover la justicia social, reducir las desigualdades y apoyar a las comunidades marginadas, en línea con los principios de solidaridad y opción preferencial por los pobres.
• Integración de la ética y la tecnología**: La enseñanza y el desarrollo de la IA deben integrar reflexiones éticas profundas, considerando las implicaciones morales y sociales de la tecnología, y fomentando un enfoque humanista de la IA.
• Educación integral**: Los proyectos de IA deben contribuir a la formación integral de los estudiantes, desarrollando no solo habilidades técnicas, sino también capacidades críticas, éticas y sociales.
• Colaboración y diálogo interdisciplinario**: Se debe fomentar la colaboración entre disciplinas y el diálogo entre ciencia, tecnología y humanidades, para abordar de manera integral los desafíos éticos de la IA.
• Responsabilidad y compromiso con el futuro**: La comunidad universitaria debe asumir la responsabilidad de guiar el desarrollo de la IA hacia un futuro que respete los valores humanos y cristianos, considerando las implicaciones para las generaciones presentes y futuras.

Además, es crucial promover un ambiente de constante reflexión ética y diálogo abierto sobre los desafíos y oportunidades que presenta la IA en el contexto universitario y en la sociedad en general.

Director de la Cátedra: 

• Federico Juarez

Comité técnico:

• María Magdalena Cantabella Sabater
• Belén López Ayuso
• Ángel López Naranjo

Dudas y consultas: catedraia@ucam.edu 

Desde la Cátedra de Inteligencia Artificial, desarrollaremos una variedad de proyectos que abarcarán desde colaboraciones institucionales con distintos sectores hasta la organización de eventos educativos y la elaboración de materiales informativos. Estos proyectos pueden clasificarse en tres categorías principales.

Colaboraciones institucionales:

• Con empresas tecnológicas: alianzas para el desarrollo de tecnologías emergentes en IA, como el aprendizaje automático avanzado y la robótica inteligente. Estas colaboraciones pueden incluir prácticas profesionales, proyectos de investigación conjunta y programas de mentoría.
• Industria farmacéutica: Trabajar en proyectos de investigación y desarrollo que utilicen IA para descubrir nuevos fármacos, mejorar los procesos de ensayos clínicos y personalizar tratamientos médicos.
• Editoriales: Implementar sistemas de IA para análisis de tendencias de mercado, recomendaciones personalizadas de lectura y optimización de procesos editoriales.

Eventos y acciones formativas:

• Webinars y Jornadas: Organizar webinars y jornadas que aborden temas actuales en IA, atrayendo a expertos internacionales para compartir sus conocimientos y experiencias.
• Cursos y títulos de experto universitario: Ofrecer cursos especializados y títulos de experto universitario en áreas específicas de la IA, como ética en IA, desarrollo de algoritmos y análisis de datos, o aplicaciones de la IA generativa en diferentes sectores como el educativo o el sanitario.
• Másters: Desarrollar programas de máster que combinen teoría y práctica, preparando a los estudiantes para carreras avanzadas en el campo de la IA.

Recursos informativos y de divulgación de la IA:

• Creación de un Observatorio Internacional de Inteligencia Artificial. Una de las grandes apuestas de este proyecto consiste en la creación de un Observatorio Internacional de Inteligencia Artificial.

El Observatorio de inteligencia artificial (IA) dentro de la Cátedra Universitaria de IA será el eje vertebrador de los proyectos en curso y futuros, clasificados por categorías como colaboraciones institucionales, eventos y acciones formativas, y recursos informativos y de divulgación. Dentro del observatorio se integrarán los siguientes proyectos:

• Monitorización y análisis de tendencias: Seguimiento de los avances y tendencias emergentes en el campo de la IA, tanto a nivel tecnológico como en sus aplicaciones prácticas.
• Investigación y desarrollo: Fomentar la investigación en IA, impulsando proyectos que aborden problemas concretos y contribuyan al avance del conocimiento en este campo.
• Colaboración interdisciplinaria: Establecer puentes entre diferentes disciplinas académicas para abordar de manera integral los desafíos y oportunidades que presenta la IA
• Educación y formación: Contribuir a la formación de estudiantes y profesionales en IA, proporcionando recursos educativos actualizados y promoviendo el aprendizaje práctico.
• Divulgación y sensibilización: Difundir conocimientos sobre IA entre la comunidad educativa y más allá, aumentando la conciencia sobre sus implicaciones éticas, sociales y económicas.
• Asesoramiento y consultoría: Ofrecer asesoramiento experto a otros departamentos y entidades externas sobre cuestiones relacionadas con la IA.
• Red de contactos: Crear una red de contactos con industrias, otras instituciones educativas y grupos de investigación, fomentando el intercambio de conocimientos y experiencias.