Estudia

• 4G- Tenir la capacitat de reunir i interpretar dades rellevants per poder emetre judicis que incloguin una reflexió sobre temes rellevants de tipus econòmic, social, científic o ètic
• 5G- Analitzar i adoptar actituds i comportaments ètics i responsables en la pràctica professional
• 2E- Comprendre els processos i les funcionalitats d'un sistema de suport per a la presa de decisions, identificant els diferents conceptes i instruments del màrqueting

1. TEMA 1: Fonaments ètics de la intel·ligència artificial en màrqueting Introducció als principals principis ètics aplicats a la intel·ligència artificial, incloent la transparència, l'equitat, la responsabilitat, l'explicabilitat i la supervisió humana. Reflexió sobre els reptes ètics derivats de la presa de decisions automatitzada en màrqueting.

2. TEMA 2: Algoritmes, dades i riscos de la IA Anàlisi del funcionament dels algoritmes utilitzats en màrqueting i dels principals riscos associats, com ara els biaixos algorítmics, la discriminació, l'opacitat dels sistemes i l'ús de dades personals.

3. TEMA 3: Regulació de la IA i protecció de dades Estudi del marc normatiu aplicable a la intel·ligència artificial i al tractament de dades personals, amb especial atenció al Reglament General de Protecció de Dades (RGPD) i al Reglament Europeu d'Intel·ligència Artificial (AI Act). Anàlisi de les obligacions legals de les organitzacions.

4. TEMA 4: Transparència, confiança i drets dels consumidors Anàlisi de la transparència algorítmica, la comunicació responsable i la protecció dels drets dels consumidors davant l'ús de sistemes d'intel·ligència artificial en màrqueting.

5. TEMA 5. Governança responsable de la IA en màrqueting Desenvolupament de polítiques internes, codis ètics, mecanismes de supervisió i sistemes de governança per garantir un ús responsable de la intel·ligència artificial en les organitzacions.

6. TEMA 6: Casos pràctics i reptes futurs de la IA en màrqueting Aplicació dels coneixements adquirits mitjançant l'anàlisi de casos reals sobre personalització, publicitat automatitzada, sistemes de recomanació, IA generativa i presa de decisions automatitzada. Reflexió sobre els futurs desafiaments ètics, socials i reguladors.

• European Commission (2021). European approach to artificial intelligence. Recuperat , a https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/european-approach-artificial-intelligence
• Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., Luetge, C., Madelin, R., Pagallo, U., Rossi, F., Schafer, B., Valcke, P., & Vayena, E. (2018). AI4People—An Ethical Framework for a Good AI Society: Opportunities, Risks, Principles, and Recommendations. Recuperat , a https://link.springer.com/article/10.1007/s11023-018-9482-5
• Agencia Española de Protección de Datos (2023). Guía sobre el uso de la inteligencia artificial y protección de datos personales. Recuperat , a https://www.aepd.es/
• Organisation for Economic Co-operation and Development (2024). OECD principles on artificial intelligence. Recuperat , a https://oecd.ai/en/ai-principles

Activitats d'avaluació:

Convocatòria ordinària (avaluació contínua)

Adreçada a l'alumnat presencial. L'avaluació es basa en els següents elements:

- Treball en grup i projecte aplicat: presentació i defensa oral (30% de la nota).
- Estudi individual i activitats a l'aula: activitats realitzades a classe i assistència (30% de la nota).
- Prova d'avaluació teoricopràctica: proves tipus test realitzades al llarg del semestre i un examen final que inclou tots els continguts de l'assignatura (40% de la nota).

Requisits mínims per superar l'assignatura:
Per aprovar l'avaluació contínua, a més d'obtenir una mitjana ponderada mínima de 5,00 punts en el conjunt de les activitats d'avaluació, cal obtenir una qualificació mínima de 5,00 punts en la prova d'avaluació teoricopràctica. En cas de no superar la convocatòria ordinària, es podrà recuperar a la convocatòria extraordinària.
---------------------
Convocatòria ordinària (avaluació única)

Destinada tant a l'alumnat no presencial com a l'alumnat que hagi optat per l'avaluació única (renunciant a l'avaluació contínua).

Consisteix en una prova teoricopràctica sobre la totalitat dels continguts de l'assignatura, que representa el 100% de la qualificació final.

Requisits mínims per superar l'assignatura:
Cal obtenir una qualificació mínima de 5,00 punts en la prova teoricopràctica. En cas de no superar aquesta convocatòria, es podrà recuperar a la convocatòria extraordinària.
------------------------
Convocatòria extraordinària

L'alumnat, tant presencial com no presencial, que no hagi superat la convocatòria ordinària (tant en la modalitat d'avaluació contínua com d'avaluació única) haurà de realitzar una prova teoricopràctica sobre la totalitat dels continguts de l'assignatura, que representarà el 100% de la qualificació final.

Requisits mínims per superar l'assignatura:
Cal obtenir una qualificació mínima de 5,00 punts en la prova teoricopràctica.

Criteris específics de la nota «No Presentat»:
Segons la normativa de la Universitat de Girona:

La qualificació de «No presentat» exhaureix la convocatòria a efectes del que estableix la normativa de permanència i progressió en els estudis de grau de la Universitat de Girona.

Avaluació única:
Es pot sol·licitar una avaluació única per a una o més assignatures quan la persona interessada consideri que no pot seguir l’avaluació contínua per algun dels motius següents:

b1. Incompatibilitats laborals irresolubles (les pràctiques externes no es consideren un motiu vàlid).
b2. Problemes de salut de llarga durada.
b3. Motius familiars greus.
b4. Existència de dificultats acadèmiques rellevants que impedeixin continuar amb l’avaluació contínua d’assignatures no superades i matriculades en segona o successives convocatòries.

Els estudiants interessats han de sol·licitar-ho a través de la secretaria en línia, adjuntant la documentació pertinent. Els terminis són els següents:

* Assignatures del primer semestre: 28/09/2026
* Assignatures del segon semestre: 11/02/2027

Requisits mínims per aprovar:
Per considerar superada l’assignatura, caldrà obtenir una qualificació mínima de 5.0 en l'examen final i en total.

Les tutories es realitzaran una hora abans de l’inici de la classe a l’espai CoEUM o a l’aula corresponent. S’hauran de sol·licitar prèviament per correu electrònic: parastoo.moghaddam@eum.es

Els mitjans de comunicació que s’utilitzaran són els següents:

MOODLE (horaris, informació sobre activitats i treballs, recursos, etc.), així com comunicacions de qualsevol novetat o modificació en la programació.
Missatges a MOODLE per a recordatoris de lliuraments i qualsevol comunicació necessària.
Correu electrònic corporatiu de la EUM (parastoo.moghaddam@eum.es)

Perspectiva de gènere: L'assignatura incorpora la perspectiva de gènere de manera transversal, promovent la reflexió crítica sobre l'impacte que poden tenir la intel·ligència artificial i els sistemes automatitzats en la igualtat d'oportunitats, la no-discriminació i la inclusió. A través dels continguts i dels casos pràctics s'analitzaran els possibles biaixos algorítmics, així com les implicacions ètiques i socials derivades de l'ús de la IA en les decisions de màrqueting i en la relació amb els consumidors.

Unitat 1. Fonaments ètics de la intel·ligència artificial en màrqueting

Introducció als principals principis ètics aplicats a la intel·ligència artificial, incloent la transparència, l'equitat, la responsabilitat, l'explicabilitat i la supervisió humana. Reflexió sobre els reptes ètics derivats de la presa de decisions automatitzada en màrqueting.
ODS: ODS 4 (Educació de qualitat), ODS 16 (Pau, justícia i institucions sòlides)
Soft skills: Pensament crític, ètica professional, responsabilitat, aprenentatge constant i independent.

Unitat 2. Algoritmes, dades i riscos de la IA

Anàlisi del funcionament dels algoritmes utilitzats en màrqueting i dels principals riscos associats, com ara els biaixos algorítmics, la discriminació, l'opacitat dels sistemes i l'ús de dades personals.
ODS: ODS 10 (Reducció de les desigualtats), ODS 16 (Pau, justícia i institucions sòlides)
Soft skills: Pensament crític, resolució de problemes, anàlisi de dades, integritat.

Unitat 3. Regulació de la IA i protecció de dades

Estudi del marc normatiu aplicable a la intel·ligència artificial i al tractament de dades personals, amb especial atenció al Reglament General de Protecció de Dades (RGPD) i al Reglament Europeu d'Intel·ligència Artificial (AI Act). Anàlisi de les obligacions legals de les organitzacions.
ODS: ODS 16 (Pau, justícia i institucions sòlides)
Soft skills: Professionalitat, responsabilitat, compromís, pensament crític.

Unitat 4. Transparència, confiança i drets dels consumidors

Anàlisi de la transparència algorítmica, la comunicació responsable i la protecció dels drets dels consumidors davant l'ús de sistemes d'intel·ligència artificial en màrqueting.
ODS: ODS 12 (Consum i producció responsables), ODS 16 (Pau, justícia i institucions sòlides)
Soft skills: Comunicació, empatia, ètica professional, resolució de conflictes.

Unitat 5. Governança responsable de la IA en màrqueting

Desenvolupament de polítiques internes, codis ètics, mecanismes de supervisió i sistemes de governança per garantir un ús responsable de la intel·ligència artificial en les organitzacions.
ODS: ODS 8 (Treball digne i creixement econòmic), ODS 9 (Indústria, innovació i infraestructura), ODS 16 (Pau, justícia i institucions sòlides)
Soft skills: Lideratge, treball en equip, negociació, responsabilitat, professionalitat.

Unitat 6. Casos pràctics i reptes futurs de la IA en màrqueting

Aplicació dels coneixements adquirits mitjançant l'anàlisi de casos reals sobre personalització, publicitat automatitzada, sistemes de recomanació, IA generativa i presa de decisions automatitzada. Reflexió sobre els futurs desafiaments ètics, socials i reguladors.
ODS: ODS 9 (Indústria, innovació i infraestructura), ODS 12 (Consum i producció responsables), ODS 16 (Pau, justícia i institucions sòlides)
Soft skills: Creativitat i innovació, pensament crític, resolució de problemes, flexibilitat, aprenentatge constant i independent.