Posee  titulación doble, certificación de Unvermy y aval de la Florida Global University (EE.UU.)

Duración total del programa: 150

Programa del curso

1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial
1.1. Qué es y qué no es la inteligencia artificial
1.2. Breve historia: de Turing a ChatGPT
1.3. Tipos de IA: débil, general y superinteligencia
1.4. Disciplinas que componen la IA: ML, NLP, visión, robótica
1.5. Mitos y realidades de la IA en la empresa
1.6. Panorama actual del mercado global y en el mundo hispanohablante

2. Machine Learning y Deep Learning para No Técnicos
2.1. Qué es el aprendizaje automático y cómo aprende una máquina
2.2. Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
2.3. Redes neuronales y deep learning explicado con analogías
2.4. Modelos predictivos: clasificación, regresión, clustering
2.5. Visión por computador y procesamiento del lenguaje natural
2.6. Casos empresariales reales por sector

3. IA Generativa y Modelos de Lenguaje, LLMs
3.1. Qué es la IA generativa y por qué lo cambia todo
3.2. Cómo funcionan los LLMs: GPT, Claude, Gemini, Llama
3.3. Generación de texto, imagen, audio y vídeo
3.4. Principales herramientas del mercado y comparativa
3.5. Limitaciones: alucinaciones, sesgos y ventana de contexto
3.6. Modelos abiertos vs. cerrados
3.7. Casos de uso transversales en la empresa

4. Prompt Engineering y Uso Profesional de la IA
4.1. Fundamentos del prompt engineering
4.2. Estructura de un buen prompt: rol, contexto, tarea, formato
4.3. Técnicas avanzadas: few-shot, chain-of-thought, role prompting
4.4. Plantillas reutilizables de prompts por función empresarial
4.5. Gestión de archivos, imágenes y documentos con IA
4.6. Custom GPTs, Projects y Assistants personalizados
4.7. Buenas prácticas, errores frecuentes y confidencialidad

5. IA Aplicada a Marketing y Ventas
5.1. Generación de contenido con IA: blogs, redes, email marketing
5.2. SEO, SEM y análisis de palabras clave con IA
5.3. Personalización y segmentación de clientes
5.4. Creación de imágenes y vídeos publicitarios con IA
5.5. Copywriting y storytelling asistidos
5.6. CRM inteligente y lead scoring predictivo
5.7. Chatbots comerciales y asistentes de venta
5.8. Medición de resultados y optimización continua

6. IA Aplicada a Recursos Humanos y Talento
6.1. Reclutamiento asistido por IA: screening y matching
6.2. Redacción de ofertas y descripciones de puesto
6.3. Entrevistas con IA y evaluación de candidatos
6.4. Onboarding automatizado y personalizado
6.5. Formación y desarrollo: contenido y rutas de aprendizaje con IA
6.6. Analítica de personas, people analytics, y clima laboral
6.7. Riesgos éticos y sesgos en RR. HH.

7. IA Aplicada a Finanzas, Contabilidad y Control de Gestión
7.1. Automatización de tareas contables y conciliaciones
7.2. Previsión financiera y análisis predictivo
7.3. Análisis de riesgos y detección de fraude
7.4. Cuadros de mando inteligentes
7.5. IA en auditoría interna y cumplimiento
7.6. Gestión de tesorería y cobros asistida
7.7. Casos prácticos con Excel, Power BI e IA

8. IA Aplicada a Operaciones, Logística y Producción
8.1. Previsión de demanda y planificación con IA
8.2. Optimización de rutas y cadena de suministro
8.3. Mantenimiento predictivo en planta
8.4. Control de calidad con visión por computador
8.5. Gestión inteligente de inventarios
8.6. Gemelos digitales y simulación
8.7. Casos sectoriales: retail, manufactura, logística, agro

9. IA Aplicada a Atención al Cliente y Experiencia de Usuario
9.1. Chatbots y asistentes virtuales conversacionales
9.2. Análisis de sentimiento y voz del cliente
9.3. Personalización de la experiencia, CX
9.4. Resolución automatizada de incidencias
9.5. Integración con CRM y canales omnicanal
9.6. Métricas de éxito: NPS, CSAT, tiempo de resolución

10. Automatización Inteligente y Agentes de IA
10.1. De la automatización tradicional, RPA, a los agentes inteligentes
10.2. Qué es un agente de IA y cómo opera
10.3. Herramientas no-code y low-code con IA: Make, n8n, Zapier, Power Automate
10.4. Integración de LLMs con APIs y bases de datos
10.5. Flujos de trabajo automatizados por departamento
10.6. Casos reales de agentes comerciales, administrativos y operativos
10.7. Evaluación del impacto y ROI de la automatización

11. Datos, Análisis y Toma de Decisiones con IA
11.1. El dato como activo estratégico
11.2. Ciclo de vida del dato en la empresa
11.3. Análisis exploratorio y visualización con IA
11.4. Generación automática de informes y dashboards
11.5. IA conversacional aplicada a datos, ask your data
11.6. Toma de decisiones asistida y aumentada

12. Estrategia de Adopción de IA en la Empresa
12.1. Diagnóstico de madurez digital y de datos
12.2. Identificación y priorización de casos de uso
12.3. Construcción del business case y ROI
12.4. Equipos, roles y nuevas figuras profesionales
12.5. Gestión del cambio y adopción cultural
12.6. Formación interna y plan de capacitación
12.7. Selección de proveedores y soluciones

13. Ética, Regulación y Gobernanza de la IA
13.1. Principios éticos: transparencia, equidad, responsabilidad
13.2. Sesgos algorítmicos y discriminación
13.3. Protección de datos: RGPD y normativas LATAM
13.4. Reglamento Europeo de IA, AI Act
13.5. Marcos regulatorios emergentes en LATAM
13.6. Gobernanza interna de la IA: políticas y comités
13.7. IA responsable y sostenibilidad

14. Tendencias y Futuro de la IA Empresarial
14.1. Agentes autónomos y empresas aumentadas
14.2. IA multimodal y razonamiento avanzado
14.3. IA y el futuro del trabajo
14.4. Convergencia con blockchain, IoT y robótica
14.5. Escenarios 2030: retos y oportunidades

15. Proyecto Final Integrador