Características clave

En Factor Humano Formación ofrecemos una formación especializada en la aplicación de Inteligencia Artificial a investigación académica, investigación de mercado, análisis de datos, descubrimiento científico, diseño metodológico y publicación asistida por IA.

AI+ Researcher Practitioner™, anteriormente denominada AI+ Researcher™, proporciona una visión práctica de cómo integrar Inteligencia Artificial en procesos de investigación, desde la recopilación y análisis de datos hasta la investigación científica, revisión documental, diseño metodológico y generación de conocimiento.

• Duración FHF: 40 horas (telepresencial + online).
• Duración oficial AI CERTs®: 1 día instructor-led u 8 horas self-paced.
• Formación orientada a la certificación oficial AI+ Researcher Practitioner™ de AI CERTs®.
• Código oficial AI CERTs®: AP-430.
• Denominación anterior: AI+ Researcher™.
• Clases en directo, tutorías y trabajo práctico en campus.
• Ejercicios y casos aplicados a investigación académica, científica, de mercado y corporativa.
• Simulador de preguntas para la certificación.
• Material digital y seguimiento personalizado.
• Preparación para el examen oficial AI CERTs®.
• Enfoque en ética, privacidad, sesgos, calidad de datos y trazabilidad.
• Posibilidad de bonificación a través de Fundae según condiciones de la empresa y convocatoria.
• Bolsa de Trabajo y orientación profesional FHF.

La formación está diseñada para investigadores, académicos, estudiantes, analistas, profesionales de I+D y perfiles que necesitan incorporar Inteligencia Artificial a sus procesos de investigación de forma práctica, responsable y metodológicamente sólida.

Contenidos

AI+ Researcher Practitioner™

Herramientas y tecnologías

Durante la formación se trabajan herramientas orientadas a Machine Learning, análisis de datos, evaluación de sesgos, gestión bibliográfica, búsqueda, síntesis y apoyo a procesos de investigación académica y profesional.

• TensorFlow: experimentación y desarrollo de modelos de Machine Learning.
• Scikit-learn: análisis, clasificación, regresión y validación de modelos.
• AI Fairness 360: análisis de sesgos, fairness y evaluación responsable de modelos.
• Zotero: gestión de referencias, organización bibliográfica y apoyo a investigación académica.
• Herramientas de IA generativa: búsqueda, síntesis, análisis documental y apoyo a escritura académica.

Aplicaciones prácticas de IA en investigación

• Recopilación y organización de información.
• Análisis de datos.
• Revisión documental.
• Síntesis de literatura.
• Generación y refinamiento de hipótesis.
• Diseño metodológico.
• Visualización de resultados.
• Análisis cualitativo.
• Análisis cuantitativo.
• Investigación de mercado.
• Escritura académica asistida.
• Validación y revisión de resultados.

EU AI Act, ética y gobernanza en investigación

El uso de Inteligencia Artificial en investigación requiere prestar especial atención a ética, privacidad, calidad del dato, sesgos, transparencia, documentación metodológica y trazabilidad de los resultados.

• Privacidad y protección de datos.
• Evaluación de sesgos.
• Calidad y procedencia de los datos.
• Transparencia metodológica.
• Trazabilidad de resultados.
• Supervisión humana.
• Validación de resultados generados por IA.
• Documentación de fuentes.
• Identificación de límites de las herramientas.
• Reproducibilidad de procesos de investigación.
• Gobierno responsable de IA.
• Uso ético antes de publicación o explotación profesional.

Estos principios son especialmente relevantes en investigación académica, científica, de mercado y corporativa donde se utilizan datos, modelos predictivos o sistemas generativos.

El curso no debe presentarse como una certificación jurídica formal de cumplimiento del EU AI Act. Se orienta a reforzar buenas prácticas de investigación responsable y alineación con marcos de gobierno de Inteligencia Artificial, sin sustituir asesoramiento legal ni auditoría regulatoria.

Perfil de acceso y salidas profesionales

Conocimientos recomendados

No se requieren conocimientos técnicos avanzados para realizar AI+ Researcher Practitioner™. Se recomienda disponer de una comprensión básica de Inteligencia Artificial, interés por análisis de datos y metodologías de investigación y sensibilidad hacia los aspectos éticos y de privacidad asociados al uso de IA.

• Comprensión básica de conceptos de Inteligencia Artificial.
• Interés por enfoques de resolución de problemas basados en IA.
• Interés por metodologías de investigación.
• Disposición para trabajar con datos y herramientas digitales.
• Interés por ética y privacidad en investigación.
• No se requieren habilidades técnicas avanzadas.

¿A quién se dirige?

La formación está dirigida a investigadores, académicos, estudiantes, analistas de mercado, profesionales de I+D, Data Analysts y perfiles que quieran incorporar Inteligencia Artificial a sus procesos de investigación.

• Investigadores.
• Académicos y docentes.
• Estudiantes de postgrado.
• Profesionales de I+D.
• Analistas de investigación de mercado.
• Data Analysts.
• Consultores.
• Responsables de innovación.
• Profesionales de transformación digital.
• Equipos de inteligencia de negocio y conocimiento.

Salidas profesionales

• Investigador/a con competencias en IA aplicada.
• Analista de investigación de mercado apoyado en IA.
• Investigador/a académico o científico con uso avanzado de herramientas de IA.
• Especialista en análisis de datos, revisión documental y síntesis de información.
• Responsable de innovación, I+D o transformación digital.
• Consultor/a en adopción responsable de IA para investigación y generación de conocimiento.

Certificación incluida

La formación incluye la preparación para la certificación oficial AI+ Researcher Practitioner™ de AI CERTs®, anteriormente denominada AI+ Researcher™.

Una vez superado el examen conforme a las condiciones oficiales de AI CERTs®, el alumno podrá obtener el badge digital correspondiente.

• Certificación: AI+ Researcher Practitioner™.
• Código oficial: AP-430.
• Denominación anterior: AI+ Researcher™.
• Duración oficial: 1 día instructor-led u 8 horas self-paced.
• Duración FHF: 40 horas (telepresencial + online).
• Formato: examen online supervisado.
• Preguntas: 50 preguntas de opción múltiple / múltiple respuesta.
• Duración del examen: 90 minutos.
• Puntuación mínima: 70% (35 respuestas correctas de 50).

Además, quienes superen satisfactoriamente la formación podrán obtener el certificado expedido por Factor Humano Formación – Escuela Internacional de Postgrado como entidad formadora.

Blueprint del examen

• Introduction to Artificial Intelligence (AI) in Research: 12%.
• Getting Started with AI for Data Collection: 12%.
• Advanced AI Research Techniques: 14%.
• AI in Research Design and Methodology: 14%.
• Monetizing AI Research Skills: 12%.
• Mastering AI for Data Analysis: 14%.
• AI for Ethical Research Practices: 12%.
• The Future of AI in Research: 10%.