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Regulación de la IA

Código: 106560 Créditos ECTS: 6
2025/2026
Titulación Tipo Curso
Inteligencia Artificial / Artificial Intelligence OB 3

Contacto

Nombre:
Marc Abraham Puig Hernandez
Correo electrónico:
marcabraham.puig@uab.cat

Equipo docente

Santiago Robert Guillén

Idiomas de los grupos

Puede consultar esta información al final del documento.


Prerrequisitos

Esta asignatura no tiene ningún requisito previo. Se impartirá con perspectiva de acuerdo con los Objetivos de Desarrollo Sostenible.


Objetivos y contextualización

Los objectivos de esta asignatura son:

  • Dar unos conocimientos básicos del papel del derecho en el campo de la inteligencia artificial
  • Conocer el marco legal aplicable de la intelgencia artificial
  • Entender los principales aspectos legales relacionados con la inteligencia artificial a nivel estatal, europeo y mundial.

Competencias

  • Actuar con responsabilidad ética y con respeto por los derechos y deberes fundamentales, la diversidad y los valores democráticos.
  • Comunicarse de manera efectiva, tanto de forma oral como escrita, utilizando adecuadamente los recursos comunicativos necesarios y adaptándose a las características de la situación y de la audiencia.
  • Desarrollar pensamiento crítico para analizar de forma fundamentada y argumentada alternativas y propuestas tanto propias como ajenas.
  • Identificar, analizar y evaluar el impacto ético y social, el contexto humano y cultural, y las implicaciones legales del desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial y de manipulación de datos en diferentes ámbitos.
  • Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
  • Trabajar de forma autónoma, con responsabilidad e iniciativa, planificando y gestionando el tiempo y los recursos disponibles, adaptándose a las situaciones imprevistas.

Resultados de aprendizaje

  1. Analizar críticamente los principios, valores y procedimientos que rigen el ejercicio de la profesión. 
  2. Analizar la aplicación de la normativa de protección de datos y el derecho a la intimidad en el diseño y desarrollo de la IA.
  3. Analizar la propiedad intelectual en relación a la IA.
  4. Comprender las implicaciones sociales, éticas y legales de la práctica profesional en IA.
  5. Comunicarse de manera efectiva, tanto de forma oral como escrita, utilizando adecuadamente los recursos comunicativos necesarios y adaptándose a las características de la situación y de la audiencia.
  6. Desarrollar pensamiento crítico para analizar de forma fundamentada y argumentada alternativas y propuestas tanto propias como ajenas.
  7. Explicar el código deontológico, explícito o implícito, del ámbito de conocimiento propio. 
  8. Identificar los supuestos de responsabilidad civil en el uso de la IA.
  9. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
  10. Saber analizar casos de aplicación de la IA desde un punto de vista ético, legal y social.
  11. Trabajar de forma autónoma, con responsabilidad e iniciativa, planificando y gestionando el tiempo y los recursos disponibles, adaptándose a las situaciones imprevistas.
  12. Valorar las dificultades, los prejuicios y las discriminaciones que pueden incluir las acciones o proyectos, a corto o largo plazo, en relación con determinadas personas o colectivos.

Contenido

PART I – Prof. Marc-Abraham Puig Hernández

 1. Introducción al Derecho / Fundamentos del Derecho. 1.1. Diferencias entre Derecho, ética, moral y otros tipos de normas. 1.2. Derecho Internacional, Derecho europeo y Derecho estatal. 1.3. Directrices éticas y soft Law. 1.4. Regulación y autorregulación. 1.5. Elaboración del Derecho, aplicación del Derecho y acceso a la justicia.

 2. Inteligencia Artificial y derechos humanos. 2.1. Diferencies entre derechos humanos, derechos fundamentales y otros tipos de derechos. 2.2. Protección legal, garantías de los derechos humanos y su aplicación en el campo de la Inteligencia Artificial. 2.3. Principios éticos de la IA: respeto de la autonomía humana, prevención del daño, equidad y explicabilidad. 2.4. Transparencia en la toma de decisiones.

 3. Inteligencia artificial y Derecho Antidiscriminatorio. 3.1. Marcos legales frente a la discriminación: internacional, europeo y estatal. 3.2. La IA y el sesgo discriminatorio: instrumentos legales y obligaciones jurídicas. 3.3. Moderación de contenidos y Códigos de conducta.

 4. IA, género y menores. 4.1. Igualdad de género, perspectiva de género y anti-género. 4.2. IA como tecnología del género: instrumentos legales y consecuencias jurídicas. 4.3. IA y los menores.

 5. Derechos digitales y sistemas de IA. 5.1. Marco legal e implicaciones en el campo de la IA. 5.2. La Carta de los Derechos Digitales. 5.3. Siete requisitos de los sistemas de la IA.

 6. IA y Protección de datos personales. 6.1. Impacto de la Regulación de Protección de Datos Personales (GDPR) en laIA. 6.2.  Uso legal y legítimo de datos personales mediante IA.

 

PART II – Prof. Santiago Robert Guillén

 7. Fundamentos de Derecho privado. 7.1. Derecho de contratos. Derechos de los consumidores 7.1.1. Derecho de contratos. 7.1.2. Derechos de los consumidores. 7.2. Contratos de provisión de servicios y contenidos digitales. 7.3. Responsabilidad civil. responsabilidad extracontractual. 7.4. Reglamento de Servicios Digitales. 7.4.1. Introducción. 7.4.2. Cambio de paradigma de los servicios digitales.

 8. Evolución y de la regulación de la IA. 8.1. Década Digital para 2030. 8.2. Regulación de la IA basada en los riesgos. 8.2.1. Ámbito de aplicación. 8.2.2. Definiciones legales. 8.3. Sistemas de IA. Requisitos legales. 8.4. Objetivos de los modelos de IA. Requisitos legales. 8.5. IA Generativa. 8.6. Ciberseguridad.

 9. Regulación de los datos. 9.1. Qué es un dato y como clasificarlo. 9.2. El texto y la excepción del data mining en la legislación de derechos de autor. 9.3. La gobernanza de los datos. 9.4. La Regulación europea sobre los datos (Data Act).

 10. Responsabilidad extracontractual derivada de los daños causados por sistemas de IA. 10.1.   La propuesta de Regulación europea sobre responsabilidad extracontractual. 10.2. La propuesta europea de regulación de la responsabilidad de los productores de sistemas de IA.

 11. La protección legal de los sistemas de IA. 11.1. Derechos básicos de autor y creación. 11.2. La regulación de Software. 11.3. El derecho Sui generis de las bases de datos. 11.4. La regulación de los secretos comerciales en Europa.


Actividades formativas y Metodología

Título Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Tipo: Dirigidas      
Asistencia y participación en clase 44 1,76 1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 12
Estudio de casos 50 2 1, 3, 2, 4, 6, 8, 9, 10, 11, 12
Prácticas y ejercicios 50 2 1, 3, 2, 4, 6, 8, 9, 10, 11, 12

La orientación del curso es predominantemente práctica. 

Cada clase comenzará generalmente con la presentación de un caso o problema real, que dará lugar a una discusión grupal.
 
A continuación, se introducirán y explicarán los conceptos legales, el marco legal aplicable y los reptos legales para la intelgéncia artificial.

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
Evaluación caso práctico 25% 3 0,12 3, 2, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12
Evaluación de una noticia 25% 3 0,12 1, 4, 5, 6, 9, 10, 11, 12

La nota final se obtendrá a partir de los siguientes elementos:

1. Evaluación continuada de las clases (40% de la nota). Esta nota se divide en:

Entrega de evidencias de cada clase de la primera parte (Marc-Abraham Puig) (20% de la nota final).

Entrega de evidencias de cada clase de la segunda parte (Santiago Robert) (20% de la nota final)

Las evidencias serán el resultado de casos prácticos introducidos por el profesorado. Se aconseja al estudiantado la asistencia continuada a clase y la realización de las actividades programadas a lo largo del curso (lecturas, comentarios de legislación, análisis de jurisprudencia, etc.).

2. Examen parcial (20% de la nota final)

La materia aprobada liberará al examen final siempre y cuando la nota llegue a un mínimo de 6

3. Examen final (40% de la nota)

El examen final se tiene que superar con una nota de 5 o más para hacer media con el resto de las calificaciones de la evaluación continuada.

 

REEVALUACIÓN

Solo se realizará reevaluación de la parte relativa al examen final. La nota final en este caso no podrá ser superior a un 6.

El alumnado será evaluable siempre que haya realizado un conjunto de actividades el peso de las cuales equivalga a un mínimo de 2/3 partes de la calificación total de la asignatura. Si el valor de las actividades realizadas no llega a este umbral, el profesor/a de la asignatura puede considerar el estudiante como “no evaluable”.

 

EVALUACIÓN ÚNICA

Examen final (50% de la nota final)

Realización de 4 casos prácticos (50 %de la nota final)

Se aplicará el mismo criterio de “no evaluable” que por la evaluación continuada

 

USO DE LA IA

Uso restringido: para esta asignatura se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) con la excepción de todas aquellas actividades que computen para la evaluación. En este caso, el profesorado indicará de qué manera se podría usar y como se evaluará su uso. El estudiantado tendrá que identificar claramente qué partes han sido generadas con esta tecnología, especificar las herramientas empleadas e incluir una reflexión crítica sobre cómo estas han influido en el proceso y el resultado final de la actividad. La no transparencia del uso de la IA en esta actividad evaluable se considerará falta de honestidad académica y puede comportar una penalización parcial o total en la nota de la actividad, o sanciones mayores en casos de gravedad.


Bibliografía

Bibliografía básica

Navas Navarro, S. (Coord.). (s.f.). Inteligencia artificial, tecnología y derecho. Tirant lo Blanch.

 

Bibliografía complementaria

AA.VV. (2022). Las cláusulas específicas del Reglamento General de Protección de Datos en el Ordenamiento Jurídico español: Cuestiones clave de orden nacional e internacional. Tirant lo Blanch.

AEPD, APDCAT, & AVPD (2018). Guía del Reglamento General de Protección de Datos para responsables de tratamiento. Agencia Española de Protección de Datos.

AEPD (2017). Protección de datos: Guía para el ciudadano. Agencia Española de Protección de Datos.

Atienza Navarro, M. L. (2022). Daños causados por inteligencia artificial y responsabilidad civil. Atelier.

Azuaje Pirela, M. (Coord.). (2023). Introducción a la ética y el derecho de la inteligencia artificial. LA LEY Soluciones Legales.

Barrio, M. (2021). Manual de Derecho digital. Tirant Lo Blanch.

Bello Janeiro, D. (Coord.). (2020). Nuevas tecnologías y responsabilidad civil. Reus.

Bercovitz Rodríguez-Cano, R. (2019). Comentarios a la Ley de Propiedad Intelectual (6ª ed.). Tecnos.

Bourcier, D., & Casanovas, P. (2012). Inteligencia artificial y derecho. Editorial UOC.

Casanovas, P. (2024). On ambiguity and the expressive function of law: The role of pragmatics in smart legal ecosystems. arXiv. https://doi.org/10.48550/arxiv.2406.05084

Casanovas, P., Hashmi, M., & de Koker, L. (2024). A three steps methodological approach to legal governance validation. arXiv. https://doi.org/10.48550/arxiv.2407.20691

Casanovas, P., & Oboler, A. (2025). Foreword: A holistic framework for hate speech modelling. En Regulating Hate Speech Created by Generative AI (pp. xii–xvi). CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781032654829

Casas Bahamonde, M. E. (Dir.). (2025). Derecho y tecnologías. Fundación Ramón Areces.

Cerrero Martínez, A., & Peguera Poch, M. (Coords.). (2020). Retos jurídicos de la inteligencia artificial. Aranzadi.

Cotino Hueso, L. (Dir.). (2022). Derechos y garantías ante la inteligencia artificial y las decisiones automatizadas. Aranzadi.

Council of Europe (2023). Human rights by design: Future-proofing human rights protection in the era of AI. Consejo de Europa.

Custers, B., & Fosch-Villaronga, E. (Eds.). (2022). Law and Artificial Intelligence: Regulating AI and Applying AI in Legal Practice. Springer.

Díaz Alabart, S. (2018). Robots y responsabilidad civil. Reus.

Ebers, M., & Navas, S. (Eds.) (2020). Algorithms and Law. Cambridge University Press.

Fernández Carballo-Calero, P. (2021). La propiedad intelectual de las obras creadas por inteligencia artificial. Aranzadi.

FRA (European Union Agency for Fundamental Rights) (2018). #BigData: Discrimination in data-supported decision making. https://fra.europa.eu/en/publication/2018/bigdata-discrimination-data-supported-decision-making

FRA (European Union Agency for Fundamental Rights) (2020). Getting the future right – Artificial intelligence and fundamental rights. https://fra.europa.eu/en/publication/2020/artificial-intelligence-and-fundamental-rights

Gamaero Casado, E., & Pérez Guerrero, F. L. (Coords.) (2023). Inteligencia artificial y sector público: retos, límites y medios. Tirant lo Blanch.

Garon, J. M. (2025). Artificial Intelligence Law and Regulation in a Nutshell. West Academic. 

Garriga Domínguez, A. (2023). Las exigencias de transparencia para los sistemas algorítmicos de recomendación, selección de contenidos y publicidad en línea en el nuevo Reglamento Europeo de Servicios Digitales. Revista Española de la Transparencia, 2023(2444-2607).

Moreno Rebato, M. (2021). Inteligencia artificial: Umbrales éticos, derecho y administraciones públicas. Aranzadi.

Llano Alonso, F. H. (2022). Inteligencia artificial y filosofía del derecho. Laborum.

Llorente Sánchez-Arjona, M. (2021, 25 de marzo). Big Data, Inteligencia Artificial y Violencia de Género. Diario La Ley. Ciberderecho.

Martínez Nadal, A. (Dir.). (2021). Plataformas digitales: Aspectos jurídicos. Thomson Reuters – Aranzadi.

Marín Salmerón, A. (2023). El defecto de diseño en los productos digitales. Aranzadi.

Monterroso Casado, E. (Dir.). (2019). Inteligencia artificial y riesgos cibernéticos: Responsabilidades y aseguramiento. Tirant lo Blanch.

Pegueras Poch, M. (Coord.). (2023). Perspectivas regulatorias de la inteligencia artificial en la Unión Europea. Reus.

Presno Linera, M. A. (2022). Derechos fundamentales e inteligencia artificial en el estado social, democrático y digital de derecho. El Cronista del Estado Social y Democrático de Derecho, (100).

Puig Hernández, M.-A. (2025). La dignidad humana y la singularidad de la IA. En N. Reynal Querol, F. Ramos Romeu, A. Libano Beristain, et al. (Coords.), De la ejecución a la historia del Derecho Procesal y de sus protagonistas: Libro V: Apuntes históricos y otros estudios.Liber Amicorum en homenaje al Profesor Manuel-Jesús Cachón Cadenas (pp. 479–493). Atelier.

Rodríguez García, J. A., & Moreno Rebato, M. (2018). ¡El futuro ya está aquí! Derecho e inteligencia artificial. Revista Aranzadi de Derecho y Nuevas Tecnologías, (48).

Sartor, G., Casanovas, P., Biasiotti, M. A., & Fernández-Barrera, M. (Eds.). (2011). Approaches to Legal Ontologies: Theories, Domains, Methodologies. Springer.

UNESCO. (2021). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial. Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura.

Villás Olmeda, M., & Camacho Ibáñez, J. (2022). Manual de ética aplicada en inteligencia artificial. Anaya.

Zurita Martín, I. (2020). La responsabilidad civil por los daños causados por los robots inteligentes como productos defectuosos. Reus.

 

Enlaces de interés

 https://www.gov.uk/government/publications/ai-regulation-a-pro-innovation-approach/white-paper.

 https://www.whitehouse.gov/ostp/ai-bill-of-rights/

 https://commission.europa.eu/system/files/2020-02/commission-white-paper-artificial-intelligence-feb2020_en.pdf

 


Software

La asignatura no exige un programario específico.


Grupos e idiomas de la asignatura

La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre de 2025. 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

Nombre Grupo Idioma Semestre Turno
(PAUL) Prácticas de aula 711 Inglés primer cuatrimestre tarde
(PLAB) Prácticas de laboratorio 711 Inglés primer cuatrimestre tarde
(TE) Teoría 71 Inglés primer cuatrimestre tarde