Impacto Social de la IA
Código: 108610Créditos: 6
| Titulación | Tipo | Curso |
|---|---|---|
| Inteligencia Artificial / Bachelor in Artificial Intelligence | OB | 3 |
Profesor/a de contacto
- Nombre :
- Fernando Luis Vilariño Freire
- Correo electrónico :
- fernandoluis.vilarino@uab.cat
Equipo docente
- Joan Moya Kohler
Idiomas de los grupos
Puede consultar esta información al final del documento.
Prerrequisitos
Esta asignatura no tiene pre-requisitos.
Objetivos
La asignatura tiene por objetivo principal la introducción de los conceptos básicos de la innovación social, como motor de progreso, en el sentido más amplio. Se dotará al alumnado de las herramientas y competencias necesarias para dirigir y desarrollar problemas de innovación y emprendimiento, a partir de la valorización de tecnologías de IA para resolver problemas reales.
Se estudiará la innovación desde el punto de vista de su impacto social, tanto en la idea, desarrollo y comercialización de productos y servicios disruptivos basados en IA, así como en la organización y eficiencia de las cadenas de valor y los ecosistemas. Se estudiarán los modelos de colaboración multi-actor, en la conexión de la múltple-hélice (academia, empresa, administración pública y ciudanía, desde la visión de territorio y sostenibilidad).
Por otro lado, se estudiará el potencial de la AI como factor de cambio de las dinámicas sociales. Dada la repercusión social que se analiza, se prestará especial atención al papel de la ciudadanía en este tipo de procesos, incluyendo de manera explícita instrumentos de co-creación, ciencia ciudadana y living labs. Esta asignatura ofrecerá una visión panorámica de los conceptos y teorías que permiten comprender las repercusiones sociales de los procesos de innovación tecnológica en un sentido amplio, y de la IA, de manera específica, se proporcionarán las herramientas de co-creación de soluciones de impacto para, con y por la sociedad.
Resultados de aprendizaje
- CM24 (Ejercer autonomía e iniciativa colaborando en equipos diversos en el diseño y desarrollo de soluciones innovadoras con inteligencia artificial.) Ejercer autonomía e iniciativa colaborando en equipos diversos en el diseño y desarrollo de soluciones innovadoras con inteligencia artificial.
- CM25 (Evaluar de forma crítica el impacto social y ético para promover el desarrollo inclusivo y sostenible de innovaciones basadas en inteligencia artificial) Evaluar de forma crítica el impacto social y ético para promover el desarrollo inclusivo y sostenible de innovaciones basadas en inteligencia artificial
- CM26 (Integrar responsabilidad ética y social en el diseño y desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial.) Integrar responsabilidad ética y social en el diseño y desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial.
- CM27 (Diseñar procesos de innovación y participación ciudadana para dar respuesta a retos planteados por diferentes actores sociales y económicos.) Diseñar procesos de innovación y participación ciudadana para dar respuesta a retos planteados por diferentes actores sociales y económicos.
- KM39 (Describir los principios, mecanismos y metodologías básicas de los procesos de innovación y emprendimiento.) Describir los principios, mecanismos y metodologías básicas de los procesos de innovación y emprendimiento.
- KM40 (Identificar los principios de ciencia abierta, participación ciudadana e innovación colaborativa.) Identificar los principios de ciencia abierta, participación ciudadana e innovación colaborativa.
- SM51 (Descubrir oportunidades de innovación relacionadas con aplicaciones de inteligencia artificial en diferentes ámbitos utilizando las herramientas de innovación abierta.) Descubrir oportunidades de innovación relacionadas con aplicaciones de inteligencia artificial en diferentes ámbitos utilizando las herramientas de innovación abierta.
- SM52 (Utilizar herramientas y procedimientos para el diseño centrado en el usuario en el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial con impacto social.) Utilizar herramientas y procedimientos para el diseño centrado en el usuario en el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial con impacto social.
- SM53 (Comunicar de forma efectiva ideas y proyectos emprendedores e innovadores a diferentes tipos de audiencias.) Comunicar de forma efectiva ideas y proyectos emprendedores e innovadores a diferentes tipos de audiencias.
Contenidos
- Innovación Abierta y impacto social.
- Entramado ciencia / tecnología / sociedad. Innovación tecnológica y cambio social,
- Democratización de la tecnología de la IA
- Innovación abierta 2.0: cuádruple hélix, “social readiness level” (SRL), ecosistemas de innovación, políticas públicas, el modelo europeo para la IA.
- Procesos de participación ciudadana.
- Estructuras y herramientas abiertas de innovación: living labs.
- Ciencia Ciudadana para la generación de conomiento.
- Science shops, Fab labs, DIY y plataformas de desarrollo colaborativo de software.
- Creación, gestión, almacenaje, anotación de datos generados por el individuo. Bien común digital.
- Diseño innovador de la interacción humano-maquina. Experiencia de usuario.
- Las recomendaciones de políticas basadas en evidencias: regulatory sandboxes
Actividades formativas y Metodología
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Análisis del impacto del proceso de innovación | 32 | 1,28 | CM24, CM25, CM26, CM27, KM39, SM52 |
| Debates abiertos con expertos | 10 | 0,4 | CM25, KM39, KM40, SM53 |
| Desarrollo de los casos de estudio | 37 | 1,48 | CM24, CM25, CM26, SM52 |
| Desarrollo de proyecto | 18 | 0,72 | CM24, CM25, SM51, SM52, SM53 |
| Análisis del contexto teórico | 15 | 0,6 | KM39, KM40, SM51 |
| Trabajo individual | 20 | 0,8 | CM24, CM25, SM52 |
| Análisis de los casos de estudio | 10 | 0,4 | CM25, CM26, KM40, SM51, SM53 |
El alumnado trabajará a partir de una metodología basada en retos, y se realizará en grupos de trabajo.
Los grupos usarán los proyectos desarrollados en otras asignatures del grado como caso de trabajo, de cara a desarrollar el impacto social de los resultados obtenidos.
Desde este punto de vista, Innovación Social complementa el desarrollo técnico de la IA con una aproximación responsable a la identificación de sus potenciales impacts sociales.
El proyecto desarrollado por los grupos tendrá como entregable un documento dentro de alguna de las siguientes opciones (otras opciones pueden ser propuestas por los grupos):
- Un software, instalación artística o exposición.
- Una plataforma para un proyecto de Ciencia Ciudadana.
- Una propoesta de living lab para la el proceso de co-creación de una aplicación.
- Una artículo científico sobre el impacto social esperado de la tecnología propuesta.
Para realizar el el entregable, los grupos podrán interacturar con estudiantes de otras titulaciones como Smart Cities o Ingeniería Informática.
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.
Evaluación
Actividades de evaluación continuada
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Entregable final | 70% | 4 | 0,16 | CM24, CM25, CM26, KM39, SM51, SM52, SM53 |
| Estado del arte y contexto | 30% | 4 | 0,16 | CM24, CM27, KM39, KM40, SM52, SM53 |
Habrá 2 entregables por evaluación:
Entregas del artículo el estado del arte y cotexto (SoA).
Entrega del entregable final (FI).
La nota final será el resultado de aplicar la siguiente fórmula:
NOTA FINAL = SoA*0.30 + PI*0.70
Para aprobar será necesario que la evaluación de cada una de las partes supere el mínimo exigido (5) y que la evaluación total supere los 5 puntos. En caso de no superar la asignatura, la nota numérica del expediente será el menor valor entre 4.5 y la media ponderada de las notas. No existe opción de evaluación única.
Las contribuciones positivas en las discusiones redondearán los decimales de la nota hacia arriba. Para optar a la Matrícula de Honor, es necesario haber tenido una actitud participativa en las discusiones de clase. Se concederán globalmente las matrículas de honor resultantes de calcular el cinco por ciento o fracción de los alumnos matriculados en todos los grupos de docencia de la asignatura. Sólo podrán otorgarse a estudiantes que hayan obtenido una calificación final igual o superior a 9.
En caso de suspender alguna de las entregas, se tendrá la oportunidad de recuperar la nota parcial volviendo a enviar el documento corregido antes del día determinado por el profesor. Los estudiantes repetidores podrán convalidar las partes aprobadas en años anteriores.
La no presentación de alguno de los dos entregables conllevará la calificación de “No evaluable".
Las fechas de evaluación continua y entrega de trabajos se publicarán en la web Caronte (http://caronte.uab.es) y pueden estar sujetas a cambios de programación por motivos de adaptación a posibles incidencias. Siempre se informará a la web Caronte sobre estos cambios ya que se entiende que la web Caronte es el mecanismo habitual de intercambio de información entre profesor y estudiantes.
Para cada actividad de evaluación, se indicará un lugar, fecha y hora de revisión en la que el estudiante podrá revisar la actividad con el profesor. En este contexto, se podrán realizar reclamaciones sobre la nota de la actividad, que serán evaluadas por el profesorado responsable de la asignatura. Si el estudiante no se presenta a esta revisión, no se revisará posteriormente esta actividad.
Sin perjuicio de otras medidas disciplinarias que se estimen oportunas, y de acuerdo con la normativa académica vigente, se calificarán con un cero las irregularidades cometidas por el estudiante que puedan conducir a una variación de la calificación de un acto de evaluación. Por tanto, plagiar, copiar o dejar copiar una práctica o cualquier otra actividad de evaluación implicará suspenderla con un cero y no se podrá recuperar en el mismo curso académico. Si esta actividad tiene una nota mínima asociada, entonces la asignatura quedará suspendida.
Bibliografía
- J. Moya-Kohler, F. Vilariño (2025) THE CHALLENGE-DEVICE-SYNTHESIS APPROACH: ENHANCING AI EDUCATION THROUGH INTERDISCIPLINARY ASSESSMENT, EDULEARN25 Proceedings, pp. 5963-5968. https://doi.org/10.21125/edulearn.2025.1469
- Eric von Hippel. Democratizing Innovation. MIT Press 2005.
- Henry Chesbrough, Wim Vanhaverbeke and Joel West. Open Innovation: researching a new paradigm. Oxford University Press. 2006.
- Ash Maurya. Running Lean. O'Reilly 2012.
- Tim Brown. Change by Design. Harper Collins, 2009.
- Thomas Lockwood. Design Thinking. Integrating Innovation, Costumer Experience, and Brand Value. Alworth Press. 2009.
- Anna Ståhlbröst and Marita Holst. The Living Lab Methodology Handbook. Luleå University Press. 2012.
- Penny Evans, Dimitri Schuurman, Anna Ståhlbröst and Koen Vervoort. Living Lab Methodology Handbook. U4IoT Consortium. 2017.
- Citizen Science: Innovation in Open Science, Society and Policy. UCL Press. 2018.
Software
- LaTeX: Software for professional text processing. https://www.latex-project.org
- Overleaf: Web tool for LaTeX edition. https://www.overleaf.com
Grupos e idiomas de la asignatura
La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura