IA Y LA NUEVA ISO 9001:2026

Propósito: Desarrollar competencias en la aplicación de Inteligencia Artificial (IA) a los Sistemas de Gestión de la Calidad, con especial énfasis en los cambios introducidos en el Borrador Final Internacional (FDIS) de la ISO 9001:2026, para optimizar procesos de documentación, análisis de riesgos, auditorías internas, mejora continua y toma de decisiones

Dirigido: Responsables de SGC, auditores, consultores y profesionales de calidad, procesos y cumplimiento normativo. Asimismo, es ideal para personal operativo enfocado en la mejora continua que busque aplicar IA en la documentación y el análisis de datos.

Contenido Programático:

Modulo I FUNDAMENTOS DE IA Y SU APLICACIÓN EN SISTEMAS DE GESTIÓN
Fundamentos de la Inteligencia Artificial:
• De la información al conocimiento: teoría, aprendizaje y práctica.
• ¿Por qué usar IA? Justificación basada en recursos limitados (tiempo, energía, presupuesto). 1.3. Historia de la
IA: 5 momentos clave (1950-Turing, 1956-Dartmouth, 1997-Deep Blue, 2012-Machine Learning, 2022+-LLMs).
• Definiciones de IA: enfoque humano vs. técnico.
• Tipos de aprendizaje de IA:
· Machine Learning (supervisado, no supervisado, por refuerzo).
· Deep Learning (redes neuronales, capas, patrones).
· Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN).
· Modelos de Lenguaje Extendido (LLM): arquitectura Transformer, tokens, GPT.
• Herramientas de IA:
· Independientes: ChatGPT, Claude, Gemini, Qwen, Deepseek, Llama.
· Integradas: software con funciones de IA embebidas. 1.7. Ética en IA:
· Principios de diseño: respeto, transparencia, responsabilidad, seguridad.
· Principios de uso: supervisión humana, privacidad, justicia, no discriminación, trazabilidad.
· Riesgos: rendición cognitiva, alucinaciones, sesgos, violación de privacidad.
Conexión con ISO 9001:2026:
• Cláusula 5.1.1: cultura de calidad y comportamiento ético (nuevo requisito).
• Cláusula 7.3: toma de conciencia sobre ética y cultura de calidad.
• Cláusula 7.1.4: factores sociales y psicológicos (entorno emocionalmente protector).
Aplicación práctica con ejemplos:

MÓDULO 2: INGENIERÍA DE PROMPTS Y APLICACIÓN PRÁCTICA EN ISO 9001:2026
Ingeniería de Prompt
• Interacción con herramientas de IA: secuencia usuario-IA-salida.
• ¿Qué es un prompt? Definición y características.
• Pautas iniciales para realizar peticiones:
· Ser específico, evitar jerga, proporcionar contexto.
· Establecer límites, ser paciente, experimentar.
• Respuestas fuera de dominio (out of domain): causas, efectos y cómo evitarlas.
• 5 Reglas para redactar peticiones efectivas:
· Regla 1: Asignar roles («Actúa como…»).
· Regla 2: Petición directa (evitar «¿puedes…?»).
· Regla 3: Usar delimitadores (//, «», [], etc.).
· Regla 4: Usar ejemplos (few-shot prompting).
· Regla 5: Dividir en tareas o pasos. 2.6. Fórmula I.D.C.R.F. para prompts efectivos:
· Instrucción: actividad que debe realizar la IA.
· Datos: información, cifras, referencias.
· Contexto: descripción del problema o tarea.
· Restricciones: condiciones y alcance.
· Formato de salida: apariencia y presentación.
• Recomendaciones adicionales: neutralidad, corrección, limitación de fuentes, iteración.
Conexión con ISO 9001:2026 –
• Cambios en cláusulas 4-7:
· Cláusula 4.1-4.2: cambio climático (enmienda 2024).
· Cláusula 5.2: política de calidad alineada a dirección estratégica.
· Cláusula 5.3: reporte de oportunidades a alta dirección (nuevo).
· Cláusula 6.1: riesgos y oportunidades (lenguaje revisado, inconsistencias).
· Cláusula 6.2: objetivos medibles (eliminada excepción «si es practicable»).
· Cláusula 7.5: información documentada (decodificación «disponible como evidencia» vs.
«mantenida»).
Aplicación práctica con ejemplos

Duración: 16 horas