Máster en Scouting en Futbol (Analisis, Informes y Decisiones)

4. Defensa en bloque bajo
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FORMACIONES TÁCTICAS
1. 4-4-2
2. 4-3-3
3. 3-5-2
4. 5-3-2
5. Otras formaciones tácticas
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 3. SCOUTING (I)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEFINICIÓN DE SCOUTING
1. Historia y evolución del scouting
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANALISTA TÁCTICO
1. Funciones principales del analista táctico
2. Características y habilidades del analista
3. Importancia del análisis del juego
4. Fútbol base
5. Trabajo de un departamento de análisis en la cantera
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS DE JUEGO VS SCOUTING
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DIRECCIÓN DEPORTIVA
1. Secretaría técnica
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ANÁLISIS DE MERCADO
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 4. SCOUTING (II)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MÉTODOS
1. En vivo
2. Video y plataformas digitales
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CATEGORÍAS
1. Edad
2. Posición
3. Tipo de juego
4. Potencial
5. Situación contractual
6. Scouting oposición
7. Scouting de reemplazo
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTERNACIONAL
UNIDAD DIDÁCTICA 4. NACIONAL
UNIDAD DIDÁCTICA 5. IMPACTO DE LAS COMPETICIONES
INTERNACIONALES
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 5. TIPOS DE ANÁLISIS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ANÁLISIS DE JUEGO
1. Errores del propio equipo
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANÁLISIS DEL RIVAL
1. Fortalezas
2. Debilidades
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS DEL ENTRENAMIENTO
1. Perfil jugadores
2. La importancia del análisis para un preparador físico
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 6. FIGURA DEL OJEADOR
UNIDAD DIDÁCTICA 1. HABILIDADES
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FORMACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DENTRO DE UNA AGENCIA DE REPRESENTACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CAPTACIÓN Y SELECCIÓN DE TALENTO
1. Aspectos y evaluaciones a tener en cuenta
2. Según tipos de cantera
UNIDAD DIDÁCTICA 5. METODOLOGÍA Y ORGANIZACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CREACIÓN DE UNA MARCA PERSONAL
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 7. FASES DEL SCOUTING
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PROCESO DE SCOUTING
1. Fases
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FASE DE EJECUCIÓN
1. Perfiles por posiciones
UNIDAD DIDÁCTICA 3. FASE DE CANTIDAD
1. Trabajo con videoinformes
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASE DE CALIDAD
UNIDAD DIDÁCTICA 5. FASE DE DECISIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FASE DE SUPERVISIÓN
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 8. INFORMES Y TOMA DE DECISIONES
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CREACIÓN DE INFORMES
1. Aplicación práctica del modelo de informe
2. Información semanal de un equipo profesional
UNIDAD DIDÁCTICA 2. VIDEOINFORMES
1. Técnicas de grabación
-Grabación en el fútbol
UNIDAD DIDÁCTICA 3. VISUALIZACIÓN EN BRUTO Y NETO
UNIDAD DIDÁCTICA 4. VISIONADO DE PARTIDOS
UNIDAD DIDÁCTICA 5. TOMA DE DECISIONES
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 9. HERRAMIENTAS PROFESIONALES
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LAS PRINCIPALES
HERRAMIENTAS
1. Plataformas de videoanálisis
2. Herramientas estadísticas
3. Sistemas de seguimiento
4. Herramientas de edición y presentación
5. Plataformas de reclutamiento
UNIDAD DIDÁCTICA 2. GESDEP 2.0
UNIDAD DIDÁCTICA 3. EXCEL
UNIDAD DIDÁCTICA 4. LINCE PLUS
UNIDAD DIDÁCTICA 5. LONGO MATCH
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CLIPDRAW
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 10. ANÁLISIS DE DATOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ANÁLISIS DE DATOS APLICADOS AL SCOUTING
UNIDAD DIDÁCTICA 2. WyScout
UNIDAD DIDÁCTICA 3. InStat
UNIDAD DIDÁCTICA 4. BeSoccer Pro
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SoccerLAB
UNIDAD DIDÁCTICA 6. Sportscode
UNIDAD DIDÁCTICA 7. TacticalPad
UNIDAD DIDÁCTICA 8. SAP Sports One
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 11. BIG DATA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DEL BIG DATA
1. Concepto
2. Características
-Volumen de datos
-Variedad de datos
-Velocidad de generación de datos
-Velocidad de procesamiento de datos
-Calidad de los datos
-Valor de los datos
3. Tipos de datos
-Datos estructurados
-Datos no estructurados
-Datos semiestructurados
4. Herramientas
-Almacenamiento y procesamiento distribuido
-Bases de datos NoSQL
-Herramientas de análisis y minería de datos
-Herramientas de visualización
5. Principales fuentes de datos
-Personas
-Transacciones
-Interacciones máquina a máquina
-Marketing y web
-Biometría
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ESQUEMA GENERAL
UNIDAD DIDÁCTICA 3. APLICACIÓN EN LOS DEPORTES
1. Aplicación en el fútbol
UNIDAD DIDÁCTICA 4. BIG DATA Y SCOUTING
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN

PARTE 2

INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL SECTOR DEPORTIVO
INTRODUCCIÓN
MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DE LA TECNOLOGÍA DEPORTIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. USO DE LA TECNOLOGÍA EN EL DEPORTE
1. Origen y evolución
2. Clasificación
-Según la finalidad
-Según el ámbito de aplicación
-Según el tipo de dispositivo
3. Impactos de la actividad tecnológica
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PRINCIPALES USOS DE LA TECNOLOGÍA EN EL DEPORTE
1. Rendimiento deportivo
2. Prevención y rehabilitación de lesiones
3. Análisis táctico y estratégico
4. Arbitraje y la regulación del juego
5. Gestión y organización deportiva
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INNOVACIÓN TECNOLÓGICA CONTEMPORÁNEA
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 2. FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTO Y DEFINICIÓN
1. Origen y evolución
2. Ramas
-Aprendizaje automático
-Procesamiento del lenguaje natural
-Visión artificial
-Robótica
3. Aplicaciones
-Deporte
-Medicina
-Computación
-Industria pesada
-Atención al cliente
-Industria automotriz
-Juegos y juguetes
-Música
-Finanzas
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS EN EL DEPORTE
1. Uso de datos
-Gestión
2. Big data en el deporte
-Clasificación de datos deportivos
-Análisis predictivo de rendimiento y lesiones
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA AL
DEPORTE
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 3. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO O MACHINE LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 1. APROXIMACIÓN AL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
O MACHINE LEARNING
1. Calidad y fiabilidad
2. Fuentes
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE APRENDIZAJES
1. Aprendizaje supervisado
-Árboles de decisión
-K vecinos más cercanos
-Máquinas de vectores de soporte
-Regresión logística en predicción de resultados
-Clasificación de Naïve Bayes
2. Aprendizaje no supervisado
-Agrupamiento o clustering
-Reducción de dimensionalidad
3. Aprendizaje por refuerzo
-Q-learning
-Policy gradient
UNIDAD DIDÁCTICA 3. EVALUACIÓN DE MODELOS
1. Métricas de evaluación
-Clasificación
-Regresión
-Ranking
-Estadísticas
-Visión por computadora
-Procesamiento del lenguaje natural
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 4. APRENDIZAJE PROFUNDO O DEEP LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTUALIZACIÓN DEL APRENDIZAJE
PROFUNDO O DEEP LEARNING
1. Elementos constitutivos
2. Características
UNIDAD DIDÁCTICA 2. REDES NEURONALES ARTIFICIALES
1. Funcionamiento
-Dinámica computacional de la neurona artificial
-Ajustes de parámetros
-Procesos de aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 3. TIPOS DE MODELOS
1. Redes neuronales convolucionales
2. Redes neuronales recurrentes
3. Modelos de transformadores
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 5. INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
GENERATIVA?
1. Tipos de contenido generado
-Texto
-Imágenes
-Vídeo
-Audio
-Datos estructurados
2. Métodos de generación
-Generación autorregresiva
-Generación basada en ruido latente
-Entrenamiento adversarial
-Técnicas de enmascaramiento
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS FUNDACIONALES O FOUNDATION
MODELS
1. Entrenamiento y adaptación
2. Representaciones generadas por los modelos
-Multimodales
-Multilingües
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ARQUITECTURAS PRINCIPALES
1. Redes generativas antagónicas
2. Autocodificadores variacionales
3. Transformadores o transformers
4. Arquitecturas híbridas y emergentes
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 6. INGENIERÍA DE PROMPT O PROMPT ENGINEERING
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTUALIZACIÓN DE LA INGENIERÍA DE
PROMPT O PROMPT ENGINEERING
1. Elementos de un prompt
2. Principios de diseño
3. Parámetros de generación
-Métodos deterministas
-Técnicas de sampling
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TÉCNICAS
1. Prompt sin entrenamiento previo o zero-shot
2. Prompt con pocas muestras o few-shot
3. Cadena de pensamiento o chain of thought
4. Generación aumentada por recuperación
5. ReAct
6. Autoconsistencia
7. Encadenamiento de instrucciones o prompt chaining
8. Prompt basado en roles o role prompting
9. Conocimiento generado
10. Marcos del árbol de pensamiento o tree of thoughts
11. Prompt activo
12. Estímulo direccional
13. Ingeniería automática de prompts
14. Personalización de prompt o prompt reframing
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BUENAS PRÁCTICAS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PLATAFORMAS PARA LA GESTIÓN Y
OPTIMIZACIÓN DE PROMPTS
1. Prompthub
2. PromptBase
3. FlowGPT
4. PromptLayer
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 7. MÉTODOS COMPUTACIONALES EN EL DEPORTE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ANÁLISIS MULTIMODAL
1. Integración de datos
-Fisiológicos
-Rendimientos
2. Fusión de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL
1. Fuentes de datos
2. Técnicas de PLN aplicadas
3. Modelos avanzados
-Embeddings contextuales
-Etiquetado de secuencia
-Topic modeling en análisis de medios y tendencias deportivas
4. Evaluación técnica y errores comunes
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS DE LA VOZ Y DEL DISCURSO
1. Parámetros acústicos en la comunicación de entrenadores y atletas
2. Técnicas de extracción de voz
3. Modelos predictivos en liderazgo, motivación y cohesión de equipo
UNIDAD DIDÁCTICA 4. RECONOCIMIENTO DE EXPRESIÓN FACIAL Y
COMPORTAMIENTO NO VERBAL
1. Técnicas de extracción facial
2. Modelos de visión artificial
3. Aplicaciones en arbitraje y detección de conductas antideportivas
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 8. OPTIMIZACIÓN DEL RENDIMIENTO DEPORTIVO
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA OPTIMIZACIÓN DEL
RENDIMIENTO DEPORTIVO
1. Factores determinantes del rendimiento
UNIDAD DIDÁCTICA 2. RECOLECCIÓN Y GESTIÓN DE DATOS DEL
ATLETA
1. Sensores biométricos y wearables
2. Plataforma de registro de entrenamiento
3. Integración de datos
4. Seguridad y privacidad en el manejo de datos deportivos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. APLICACIÓN DE LA IA EN EL ENTRENAMIENTO
FÍSICO
1. Personalización de cargas de entrenamiento
2. Predicción de fatiga y prevención del sobreentrenamiento
3. Modelos predictivos de recuperación y descanso
4. Optimización del calendario deportivo
5. Sistemas de recomendación de rutinas personalizadas
6. Realidad virtual en el entrenamiento físico
7. Realidad aumentada en el entrenamiento físico
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS BIOMECÁNICO
1. Captura de movimiento y análisis técnico
2. Visión por computadora en la corrección de gestos deportivos
3. Identificación de patrones de eficiencia
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ANÁLISIS TÁCTICO Y ESTRATÉGICO
1. Modelos predictivos de jugadas y partidos
2. Análisis de patrones colectivos mediante aprendizaje automático
3. Simulación de escenarios competitivos
4. Optimización de estrategias en tiempo real
UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTAS ESPECIALIZADAS
1. Plataformas de análisis de rendimiento
2. Aplicaciones de control de carga
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 9. PREVENCIÓN Y REHABILITACIÓN DE LESIONES
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTUALIZACIÓN DE LA PREVENCIÓN Y
REHABILITACIÓN DE LESIONES
1. Factores de riesgo de lesión
UNIDAD DIDÁCTICA 2. RECOLECCIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS
BIOMÉDICOS
1. Sensores fisiológicos
2. Variables biomecánicas relevantes
3. Integración de historiales médicos y datos de entrenamiento
4. Seguridad y ética en el uso de datos médicos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PREVENCIÓN DE LESIONES
1. Modelos predictivos de riesgo de lesión
2. Detección de sobrecarga y fatiga muscular
3. Identificación de patrones de movimiento lesivos mediante visión artificial
4. Diseño de programas personalizados de prevención
UNIDAD DIDÁCTICA 4. REHABILITACIÓN DE LESIONES
1. Monitorización remota de la recuperación
2. Asistentes virtuales y chatbots en el seguimiento del paciente
3. Realidad virtual y aumentada en la rehabilitación
4. Robótica aplicada a la readaptación funcional
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN EN LA
RECUPERACIÓN DE LESIONES
1. Diseño de programas de ejercicio terapéutico personalizados
2. Optimización de tiempos de reincorporación deportiva
3. Planificación de la nutrición y el descanso
UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTAS ESPECIALIZADAS
1. Plataformas de predicción de lesiones
-Zone7
-Kitman Labs
2. Aplicaciones de rehabilitación
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 10. ANÁLISIS TÁCTICO Y ESTRATÉGICO
UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DEL ANÁLISIS TÁCTICO Y
ESTRATÉGICO
1. Diferencias entre táctica y estrategia
2. Evolución del análisis táctico
UNIDAD DIDÁCTICA 2. RECOLECCIÓN DE DATOS PARA EL ANÁLISIS
TÁCTICO EN LA IA
1. Datos de rendimiento individual
2. Datos colectivos y de interacción en equipo
3. Uso de visión artificial en la captura de movimientos
4. Integración de bases de datos históricas y en tiempo real
UNIDAD DIDÁCTICA 3. EMPLEO DE LA IA EN EL ANÁLISIS TÁCTICO
1. Identificación de patrones de juego mediante aprendizaje automático
2. Clasificación y predicción de jugadas
3. Modelos de simulación de escenarios tácticos
4. Optimización de formaciones y alineaciones
UNIDAD DIDÁCTICA 4. TOMA DE DECISIONES ESTRATÉGICAS
1. Predicción de resultados y escenarios competitivos
2. Algoritmos de optimización en planificación de partidos
3. Herramientas de apoyo a entrenadores y cuerpos técnicos
4. Decisiones en tiempo real durante la competición
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS DE VISUALIZACIÓN Y
RECOMENDACIÓN TÁCTICA
1. Dashboards interactivos para entrenadores
2. Simuladores estratégicos basados en IA
3. Sistemas de recomendación de jugadas y estrategias
UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTAS ESPECIALIZADAS
1. Plataformas de videoanálisis deportivo
2. Instrumentos de análisis predictivo en deportes colectivos
3. Aplicaciones en deportes individuales
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 11. GESTIÓN Y ADMINISTRACIÓN DEPORTIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA GESTIÓN Y ADMINISTRACIÓN
DEPORTIVA?
1. Ámbitos de aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 2. GESTIÓN DE CLUBES Y ORGANIZACIONES
DEPORTIVAS
1. Optimización de recursos humanos mediante people analytics
2. Planificación financiera y control presupuestario
3. Gestión de infraestructuras y mantenimiento predictivo
4. Evaluación del rendimiento organizacional
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PLANIFICACIÓN Y ORGANIZACIÓN DE EVENTOS
DEPORTIVOS
1. Predicción de asistencia y venta de entradas
2. Optimización logística
3. Seguridad en eventos masivos
4. Gestión de experiencia del espectador
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MARKETING Y COMUNICACIÓN DEPORTIVA
1. Segmentación y fidelización de aficionados
2. Personalización de campañas publicitarias
3. Análisis de redes sociales y reputación digital
4. Generación automatizada de contenidos deportivos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SCOUTING Y GESTIÓN DEL TALENTO
1. Análisis de rendimiento de jugadores mediante big data
2. Modelos predictivos para fichajes y transferencias
3. Plataformas de identificación de talento emergente
4. Optimización de negociaciones y contratos deportivos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN Y APOYO A LA
TOMA DE DECISIONES
1. Herramientas de business intelligence aplicadas al deporte
2. Algoritmos de optimización en la gestión de recursos
3. Sistemas de toma de decisiones estratégicas
4. Dashboards interactivos para gestores deportivos
UNIDAD DIDÁCTICA 7. HERRAMIENTAS ESPECIALIZADAS
1. Plataformas de gestión integral de clubes deportivos
2. Aplicaciones de marketing deportivo
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 12. ARBITRAJE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL ARBITRAJE DEPORTIVO
ASISTIDO POR IA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS DE VISIÓN ARTIFICIAL
1. Cámaras de alta velocidad y seguimiento automático
2. Reconocimiento de patrones de juego y detección de infracciones
3. Evaluación de precisión y fiabilidad en la toma de decisiones
UNIDAD DIDÁCTICA 3. TECNOLOGÍAS DE APOYO ARBITRAL
1. Sistemas de asistencia en tiempo real
2. Algoritmos de predicción de jugadas conflictivas
3. Herramientas de gestión del reglamento y normas deportivas
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS AUTOMATIZADO DEL RENDIMIENTO
ARBITRAL
1. Evaluación del desempeño del árbitro
2. Identificación de errores y sesgos arbitrales
3. Retroalimentación y formación asistida
4. Modelos de predicción de acierto en la toma de decisiones
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS DE APOYO A LA TOMA DE
DECISIONES
1. Herramientas de recomendación en jugadas dudosas
2. Integración de datos en tiempo real con decisiones arbitrales
3. Uso de dashboards y visualizaciones para árbitros y jueces
UNIDAD DIDÁCTICA 6. RETOS DEL ARBITRAJE ASISTIDO POR IA
1. Impacto en la dinámica del juego y tiempos de decisión
2. Transparencia y confianza en los algoritmos
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 13. ÉTICA Y REGULACIÓN DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MORAL ANTE EL PROGRESO TECNOLÓGICO
1. Posiciones doctrinales
-Bioconservadurismo
-Neurodeterminismo
-Transhumanismo
-Humanismo abierto desde los derechos de los atletas
2. Principios bioéticos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DESAFÍOS ÉTICOS
1. Sesgos y discriminación clínica en la evaluación del rendimiento
2. Transparencia y explicabilidad accionable
3. Privacidad, confidencialidad y seguridad de los datos
4. Autonomía y consentimiento informado
5. Seguridad del atleta y gestión del daño
6. Relación entre tecnología, entrenador y deportista
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ACTORES RELEVANTES
1. Federaciones y organismos deportivos internacionales
2. Proveedores y desarrolladores
3. Clubes, ligas y organizaciones deportivas profesionales
4. Cuerpo técnico
5. Deportistas
UNIDAD DIDÁCTICA 4. GUÍAS Y RECOMENDACIONES APLICADAS AL
DEPORTE
1. Iniciativas y estándares técnico-deportivos
2. Organismos internacionales y europeos
-Comité Olímpico Internacional
-UNESCO
-Consejo de Europa
-Comisión Europea
3. Orientaciones nacionales y sectoriales
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PANORAMA LEGISLATIVO APLICABLE
1. Unión Europea
-Reglamento europeo de IA
-Reglamento General de Protección de Datos
-Marco normativo sobre tecnologías de apoyo al arbitraje
-Espacio Europeo de Datos Deportivos
2. España
-Legislación deportiva y protección de datos biométricos
-Regulación sobre tecnologías aplicadas en competiciones nacionales
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
MÓDULO 14. GOBERNANZA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA GOBERNANZA DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL?
1. Niveles
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ELEMENTOS DE GOBERNANZA
1. Estructuras de gobierno
2. Comité de inteligencia artificial
3. Roles y responsabilidades
4. Políticas y procedimientos internos
5. Formación y concienciación
6. Objetivos estratégicos deportivos vinculados a la IA
7. Participación de usuarios
UNIDAD DIDÁCTICA 3. GESTIÓN DE LOS RIESGOS DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL EN ORGANIZACIONES DEPORTIVAS
1. Metodología
2. Evaluación de impacto
3. Medidas técnicas y organizativas
4. Cumplimiento normativo transversal
5. Evaluación de resultados y mejora continua
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CICLO DE VIDA DE LOS SISTEMAS
1. Diseño
2. Desarrollo
3. Producción
4. Seguimiento y control
5. Retirada
UNIDAD DIDÁCTICA 5. AUDITORÍA DE SISTEMAS DE INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
1. Modelo de las tres líneas
-Ejecución y responsabilidad operativa
-Supervisión y monitoreo del riesgo
-Aseguramiento independiente y asesoramiento estratégico
UNIDAD DIDÁCTICA 6. GOBERNANZA EN INVESTIGACIÓN E
INNOVACIÓN DEPORTIVA
1. Rol de organismos internacionales
2. Colaboraciones público-privadas en innovación tecnológica deportiva
RESUMEN
AUTOEVALUACIÓN
SOLUCIONARIO
BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA

Titulación:

Una vez finalizados los estudios y superadas las pruebas de evaluación, el alumno recibirá un diploma que certifica el “MÁSTER SCOUTING EN FÚTBOL (ANÁLISIS, INFORMES Y DECISIONES)”, de ESCUELA EUROPEA DEL
DEPORTE, avalada por nuestra condición de socios de la CECAP, máxima institución española en formación y de calidad.
Los diplomas, además, llevan el sello de Notario Europeo, que da fe de la validez, contenidos y autenticidad del título a nivel nacional e internacional.

Duración:

300 horas