Máster en Inteligencia Artificial aplicada a la Empresa (Online)

Módulo 2. - Automatización de procesos sin código

Este módulo se centra en la automatización de tareas empresariales sin necesidad de programar, utilizando plataformas accesibles. Los estudiantes aprenderán a identificar procesos optimizables, integrar la IA en flujos de trabajo con herramientas como Power Automate y calcular el retorno de la inversión de estas iniciativas.

Contenidos: 

• Plataformas no-code/low-code para automatización empresarial.
• Diseño y mapeo de procesos automatizables.
• Integración de IA en flujos de trabajo existentes.
• Herramientas como Power Automate, Zapier y similares.
• Medición de eficiencia y ROI en automatización.

Módulo 3. - IA para la toma de decisiones ejecutivas

Este módulo proporciona a los directivos las herramientas necesarias para tomar decisiones más informadas y predictivas gracias a la IA. Se abarca desde el análisis predictivo para la planificación hasta la visualización de datos para no técnicos y el uso de la inteligencia competitiva.

Contenidos:

• Sistemas de soporte a la decisión basados en IA.
• Análisis predictivo para planificación estratégica.
• Visualización de datos para no técnicos.
• Inteligencia competitiva mediante IA.
• Toma de decisiones en entornos de incertidumbre.

Módulo 4. - IA en marketing y experiencia del cliente

Este módulo explora cómo la IA revoluciona la relación con el cliente y las estrategias de marketing. Los alumnos aprenderán a implementar la personalización masiva, utilizar chatbots para mejorar la atención y aplicar análisis de sentimiento y marketing predictivo.

Contenidos:

• Personalización masiva mediante IA.
• Chatboots y asistentes virtuales para atención al cliente.
• Análisis de sentimiento y reputación digital.
• Segmentación avanzada de audiencias.
• Estrategias de marketing predictivo.

Módulo 5. - Gestión de datos y ética en IA

Este módulo aborda los pilares fundamentales para una implementación de IA responsable y eficaz. Se cubre la gestión de la calidad de los datos, el marco ético y legal (GDPR), la identificación y mitigación de sesgos algorítmicos para garantizar sistemas justos.

Contenidos:

• Fundamentos de gestión de datos para no técnicos.
• Calidad del dato y preparación para IA.
• Marco ético para implementación de IA.
• Privacidad y protección de datos (GDRP, LOPDGDD).
• Sesgo algorítmico y fairness en sistemas de IA.

Módulo 6. - Implementación de IA en finanzas y operaciones

Este módulo está enfocado en las aplicaciones prácticas de la IA para optimizar las áreas financieras y operativas de una empresa. Se estudia el uso de la IA para la detección de fraudes, la automatización contable, la previsión de tesorería y la optimización de la cadena de suministro.

Contenidos:

• Detección de fraudes y anomalías financieras
• Automatización de procesos contables.
• Previsión de tesorería y flujo de caja.
• Optimización de cadena de suministro.
• Gestión de riesgos operativos con IA.

Módulo 7. - Liderazgo y gestión de equipos con IA

Este módulo se dedica a gestionar el impacto más crítico de la IA: el factor humano. Aprenderán a diagnosticar las necesidades de competencias digitales, planificar la reconversión del talento y liderar el cambio cultural para que la organización se adapte con éxito a la nueva era tecnológica.

Contenidos:

• Diagnóstico de competencias digitales en la organización.
• Planificación de la reconversión de talento para la era de la IA.
• Diseño de programas de formación en IA para no técnicos.
• Evaluación del impacto de la IA en los puestos de trabajo.
• Estrategias de retención y atracción de talento en entornos de IA.
• Cultura organizacional adaptativa a la innovación tecnológica.
• Gestión del cambio y comunicación efectiva sobre transformación digital.
• Desarrollo de habilidades blandas en entornos de automatización.

Módulo 8. - Inversión y ROI en proyectos de IA

Este módulo proporciona las herramientas financieras para justificar y gestionar proyectos de IA. Los alumnos aprenderán a evaluar la inversión, analizar los costes-beneficios, definir métricas de éxito y entender las opciones de financiación para iniciativas de innovación digital.

Contenidos:

• Modelos de evaluación de inversión en IA.
• Análisis de costes-beneficios de soluciones de IA.
• Financiación de proyectos de innovación digital.
• Métricas de éxito para iniciativas de IA.
• Casos de estudio de implementación y resultados.

Módulo 9. - Aplicación de la IA en industrias específicas

En este módulo se analiza cómo adaptar la IA a las particularidades de distintos sectores como la salud, el retail o las finanzas. Se estudian casos de uso específicos, la regulación sectorial y los desafíos de integrar la IA con sistemas tecnológicos ya existentes.

Contenidos:

• Adaptación de IA a sectores: salud, retail, finanzas, etc.
• Regulación específica por sector.
• Casos de uso verticalizados.
• Integración con sistemas legados.
• Tendencias emergentes por sector.

Módulo 10. - Futuro de la IA y planificación estratégica

Este módulo prepara a los alumnos para las tendencias futuras y el impacto a largo plazo de la IA en los negocios y la sociedad. Se abordará la IA generativa, la evolución de los roles profesionales y cómo desarrollar estrategias proactivas para anticiparse y capitalizar las futuras disrupciones tecnológicas.

Contenidos:

• Tendencias emergentes en IA generativa.
• Impacto en el futuro del trabajo y roles profesionales.
• Preparación para disrupciones tecnológicas.
• Innovación abierta y colaboración con ecosistemas.
• Desarrollo de estrategias a largo plazo con IA.

Talleres

El programa también ofrece talleres complementarios que te proporcionarán conocimientos prácticos adicionales, alineados con las últimas tendencias del mercado, para potenciar aún más tu perfil profesional:

• LAB de Programación: Este laboratorio tiene como objetivo proporcionar, a nuestros estudiantes, una comprensión integral de los conceptos básicos de programación durante cuatro cursos:
  • Fundamentos I y Fundamentos II: Están diseñados para proporcionar una comprensión integral de los conceptos básicos de programación, ideal para principiantes.
  • Programación en Python I y Programación en Python II: Esto proporcionará a los alumnos oportunidades para experimentar con datasets y a aquellos que sean más curiosos poder experimentar con modelos básicos antes de avanzar a cursos más especializados.

• Estrategia y Prompt Engineering: Este taller enseña a dialogar con modelos como GPT-4 o Claude para convertirlos en analistas y estrategas, automatizando tareas complejas sin necesidad de programar. Los alumnos aprenderán a diseñar prompts efectivos y a integrar la IA en su trabajo diario.
   
• Cómo presentar y aprobar proyectos de IA con éxito: Este taller capacita para transformar ideas en proyectos financiados, superando barreras humanas y presupuestarias para “vender” la IA a la dirección con éxito.

Certificaciones

Preparación para la certificación de Professional Scrum Máster (PSM): Este taller prepara a los alumnos para la certificación PSM I de Scrum.org, explorando los principios de Agile y Scrum. A través de aprendizaje dirigido y actividades en equipo, se abordarán mitos y obstáculos para la agilidad, permitiendo a los estudiantes elegir y aplicar prácticas beneficiosas para sus equipos Scrum.