Estructuras cerebrales y su relación con la Inteligencia Artificial Generativa desde la Ciencia Cognitiva

• Introducción a la ciencia cognitiva como disciplina integradora del estudio de la mente, el cerebro y el comportamiento.
• Estructuras cerebrales y procesos cognitivos fundamentales: percepción, atención, memoria, aprendizaje, lenguaje y toma de decisiones.
• Fundamentos de la inteligencia artificial generativa: modelos de lenguaje, aprendizaje profundo y arquitecturas Transformer, RAG y Fine Tunning
• Similitudes y diferencias entre los mecanismos biológicos del cerebro y los modelos actuales de inteligencia artificial, sesgos cerebrales y algoritmos
• Limitaciones actuales de la IA frente a la cognición humana: conciencia, emociones, creatividad y comprensión contextual.
• Debate sobre el futuro de la interacción entre neurociencia, ciencia cognitiva e inteligencia artificial.

Introducción al Neuroliderazgo

Presentación, objetivos y expectativas:
• Lo mejor de la vida
• Lo peor de la vida

Evolución del “manejo” de personas en las desde la Revolución Industrial:
• De dónde venimos, dónde estamos y dónde creemos que vamos
• Qué ha cambiado y qué no

Concepto de Neuroliderazgo
• Qué es “Neuro” y qué no
¿Qué entendemos por Neuroliderazgo

Introducción a las necesidades básicas del ser humano según la neurociencia.
• Apego
• Autoestima
• Orientación y Control
• Evitación del dolor y maximización del placer

Debate:
• ¿Y esto para mí qué?

Introducción al Neuromarketing

• Fundamentos del neuromarketing y su relación con la neurociencia, la psicología cognitiva y la economía conductual.

• Cómo toma decisiones el cerebro: atención, emoción, memoria, motivación y recompensa.

• Procesos conscientes e inconscientes en la elección de productos, servicios y experiencias.

• Herramientas y técnicas utilizadas en neuromarketing: eye tracking, electroencefalografía (EEG), resonancia magnética funcional (fMRI), análisis biométrico y seguimiento de respuestas emocionales.

• Sesgos cognitivos y heurísticos que influyen en el comportamiento humano y en la toma de decisiones.

• Aplicaciones del neuromarketing en experiencia de cliente, diseño de productos, comunicación, publicidad y entornos digitales.

• Aplicaciones organizacionales: liderazgo, gestión del talento, comunicación interna, formación y diseño de experiencias laborales.

• Casos prácticos y análisis de campañas basadas en conocimientos neurocientíficos.

• Limitaciones metodológicas, desafíos científicos y consideraciones éticas en el uso del neuromarketing.

Debate

Desarrollo del día:

Introducción a la Neuroética y los Neuroderechos

• Concepto y evolución de la neuroética como disciplina interdisciplinar en la intersección entre neurociencia, derecho y filosofía de la mente.

• Capacidades reales de las neurotecnologías actuales: lectura, escritura y modulación de la actividad cerebral. Estado de la cuestión a partir de la evidencia científica más reciente (interfaces cerebro-computador, decodificación neuronal, estimulación cerebral).

• El surgimiento de los neuroderechos como respuesta jurídica: origen, fundamentos y papel del neurocientífico Rafael Yuste como impulsor del movimiento internacional.

• Los cinco neuroderechos fundamentales: privacidad mental, identidad personal, libre albedrío, acceso equitativo a la mejora cognitiva y protección frente a sesgos.

• Identidad personal, autonomía, libre albedrío y responsabilidad en la era de las tecnologías cognitivas.

• Privacidad mental y protección de los datos neuronales como categoría específica.

• Aplicaciones y riesgos en el ámbito empresarial, laboral y de consumo: neuromarketing, monitorización cognitiva de empleados y uso de datos neuronales en seguros y selección de personal. Análisis de casos reales.

• Panorama regulatorio comparado: la primera reforma constitucional del mundo en Chile, la Ley de Neuroderechos chilena, el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial y el marco español en construcción.

• Perfiles profesionales emergentes en torno a la gobernanza de las neurotecnologías y la ética aplicada.

• Caso práctico integrador: análisis de los dilemas reales que enfrentan empresas, reguladores y ciudadanos ante el uso de neurotecnología.

• Retos regulatorios y futuros escenarios de convivencia entre seres humanos, inteligencia artificial y tecnologías cognitivas avanzadas.

Debate.

MESA REDONDA: PERSONAS, ORGANIZACIONES E INTELIGENCIA ARTIFICIAL. RETOS Y OPORTUNIDADES PARA EL FUTURO

Objetivo:
Analizar el impacto de la neurociencia, la ciencia cognitiva y la inteligencia artificial en las organizaciones, el empleo, el liderazgo y la toma de decisiones, promoviendo una reflexión crítica sobre los desafíos y oportunidades que plantea la transformación digital.

Contenidos:

• Evolución de las organizaciones en la era de la Inteligencia Artificial.

• Cómo la neurociencia y la ciencia cognitiva están transformando la gestión empresarial.

• Nuevos modelos de liderazgo basados en el conocimiento del comportamiento humano.

• Inteligencia Artificial y toma de decisiones en entornos organizacionales complejos.

• Aplicaciones de la IA en recursos humanos, selección de personal, formación y desarrollo del talento.

• Aprendizaje continuo, reskilling y upskilling en un mercado laboral en transformación.

• Neuromarketing y experiencia de cliente: oportunidades para empresas y organizaciones.

• Cultura organizacional, bienestar laboral y gestión del cambio tecnológico.

• Ética empresarial, gobernanza de la IA y responsabilidad en el uso de tecnologías inteligentes.

• Neuroderechos, privacidad cognitiva y protección de las personas en entornos laborales digitalizados.

• Competencias humanas diferenciales en un contexto de automatización creciente.

• Universidad, empresa y administraciones públicas: colaboración para el desarrollo de talento y la innovación.

Preguntas para el debate:

• ¿Qué habilidades seguirán siendo exclusivamente humanas en las organizaciones del futuro?
• ¿Cómo afectará la IA a la gestión de equipos y al liderazgo?
• ¿Estamos preparados para una toma de decisiones cada vez más asistida por algoritmos?
• ¿Qué papel deben desempeñar las universidades en la formación de los profesionales del futuro?
• ¿Cómo equilibrar innovación, productividad y protección de los derechos de las personas?
• ¿Qué riesgos y oportunidades presenta la IA para el empleo y la competitividad empresarial?

Conclusiones y clausura del curso.