Question 1

El futuro exponencial

Accepted Answer

Crecimiento exponencial de las tecnologías digitales. Repaso histórico de las revoluciones económicas. Ley de Moore y su impacto en la aceleración del cambio. El rol de la Inteligencia artificial como game changer. Future Mapping. Formas de pensar y construir el futuro: Future shifts. Perspectivas organizacionales. Desafíos del futuro y su rol en el presente. Metodología para imaginar futuros. Sustainable future. De la empresa al ecosistema. Diferentes modelos de ecología. Creación de modelos sustentables de crecimiento. Actores y espectadores del futuro. Oportunidades de crecimiento sustentable. Los stakeholders de un mundo en equilibrio.

Question 2

Aplicaciones y oportunidades de la IA

Accepted Answer

Nivelación: ¿Qué es inteligencia? Éxitos y fracasos de la Inteligencia Artificial. Big data: base para la construcción de IA. La pirámide de la Inteligencia Artificial. La I.A. en los negocios. Principales motivaciones: Incrementar las ventas y reducir costos. Regulaciones. La Normalización del Consumo de I.A. Repensando el modelo de negocio: no es lo mismo digitalizar procesos que la transformación digital. IA en un escalón superior. Operacionalización de la I.A. en la empresa. Consideraciones del proyecto. El problema a resolver. Cambios culturales necesarios para el éxito del proyecto. Decisiones Empresariales basadas en Predicciones. Cómo Gestionar la Matriz de Confusión. Aplicaciones de la I.A. generativa. Aplicaciones prácticas. Identificar clientes potenciales. Apoyo a Marketing y Prospección comercial. Inteligencia competitiva y “battle cards”. Casos de éxito.

Question 3

Accionando con IA

Accepted Answer

Nivelación: Conceptos estadísticos básicos. Datos y datasets. Selección de datasets. Introducción a Python. Transformación de datos en inteligencia. Gestión de aplicaciones. Obteniendo datos empresariales. Combinando Python, Colab y ChatGPT. Proyectos de machine learning. Generación de Python con ChatGPT. Transformación de datos. Visualización de datos. Límites. Análisis de datos. Deep Learning. Aprendizaje supervisado. Regresiones lineales (linear regression). Regresiones logísticas (logistic regression). Redes Neuronales (Neural networks). Árboles de decisión (decision trees). Random forests. Límites. Eligiendo el mejor modelo para tu aplicación.

Question 4

Inteligencia artificial generativa

Accepted Answer

Nivelación: Redes neuronales. Procesamiento Lenguaje Natural. Generando código con ChatGPT. API de OpenAI. Procesamiento de lenguaje natural con OpenAI. Tokenización. Embeddings. La API de chat completions. Aplicaciones de la AI generativa. La API de Asistentes. El ChatGPT para tu empresa. Ficheros / Vectores. Retrieval Augmented Generation (RAG). Búsqueda semántica. Casos de aplicaciones a la empresa. Otros lenguajes de programación. La API de OpenAI desde otros lenguajes: Curl, Node.js, PHP. Integración de OpenAI en tus aplicaciones.

Question 5

IA en marketing

Accepted Answer

Fundamentos de Marketing Estratégico. Oportunidades dentro del Ecosistema Digital. La Inteligencia Artificial en marketing. Oportunidades de aplicación en segmentación de clientes, análisis de tendencias, y análisis de la efectividad de las campañas publicitarias. Aplicaciones en personalización en tiempo real, la optimización del contenido y de los medios y la coordinación de campañas. Replanteo de la propuesta de valor a partir de incorporar la IA es su capacidad de revelar nuevos datos sobre el cliente y acelerar el potencial de cierre en el proceso de ventas.

Question 6

IA en gestión comercial

Accepted Answer

Fundamentos de Gestión Comercial en la nueva Era. Nuevos modelos de Relacionamiento con el cliente. La Experiencia del Cliente como punto de partida del relacionamiento comercial. Ecosistemas Customer Centric. Oportunidades para aplicación de la IA, con el fin de acelerar la monetización de las relaciones comerciales. Los asistentes virtuales de atención al cliente (Virtual Customer Assistants, VCA). Aplicaciones de reconocimiento de voz, análisis de sentimientos y garantía de calidad automatizada/aumentada. Identificación de nuevos clientes potenciales y oportunidades a partir de la IA. Automatización de instancias en el proceso de ventas. Escalabilidad de la gestión comercial a partir de la IA.

Question 7

IA en operaciones

Accepted Answer

Fundamentos de la Gestión Estratégica de las Operaciones. Cadena de Valor. La Gestión por Procesos para identificar puntos de apalancamiento a través de la Inteligencia Artificial.
La IA en servicios a clientes internos y proveedores. Asistencia de TI. Los agentes de asistencia virtual (Virtual Support Agents, VSA) y gestión en general (IT Service Management,
ITSM) Decisiones de IA en la gestión de la cadena de suministro, incluyendo la planificación y programación de la producción, logística y distribución. (Sourcing, Procurement and Vendor Management, SPVM). Analítica de operaciones en tiempo real para la toma de decisiones en entornos complejos.

Question 8

IA en finanzas

Accepted Answer

Fundamentos de Gestión Estratégica Financiera. Los datos al servicio de las decisiones. Implementación de IA en la gestión de finanzas y riesgos, incluyendo análisis financiero, detección de fraudes y gestión de riesgos. Aplicaciones de LNP: Tokenization and Text Preprocessing. Named Entity Recognition (NER), etc.. Otros ámbitos de gestión para aplicar IA; compliance de marcos regulatorios y control de gestión. Fintech y su crecimiento a partir de la IA.

Question 9

IA en capital humano

Accepted Answer

Fundamentos de la Gestión Estratégica de las Operaciones. Cadena de Valor. La Gestión por Procesos para identificar puntos de apalancamiento a través de la Inteligencia Artificial.
La IA en servicios a clientes internos y proveedores. Asistencia de TI. Los agentes de asistencia virtual (Virtual Support Agents, VSA) y gestión en general (IT Service Management,
ITSM) Decisiones de IA en la gestión de la cadena de suministro, incluyendo la planificación y programación de la producción, logística y distribución. (Sourcing, Procurement and Vendor Management, SPVM). Analítica de operaciones en tiempo real para la toma de decisiones en entornos complejos.

Question 10

ELECTIVAS TECNOLÓGICAS

Accepted Answer

Question 11

Taller de aprendizaje automático (machine learning)

Accepted Answer

Conceptos básicos de Machine Learning. La resolución de problemas aplicando IA. El aprendizaje automático a través de volúmenes significativos de datos. Vinculando data con IA para mejorar la efectividad organizacional. Tipos de ML. Aplicaciones. Lógica de construcción de algoritmos. Desarrollo de una experiencia de aplicación a un caso real.

Question 12

Taller de aprendizaje profundo (deep Learning)

Accepted Answer

Deep Learning para mejorar los resultados de la aplicación de Machine Learning. La resolución de problemas complejos mediante el uso de múltiples capas de algoritmos. Impli-cancias y alcance. El uso responsable con fines predictivos para mejorar los procesos decisionales en la organización. Desarrollo de una experiencia de aplicación a un caso real.

Question 13

Taller de procesamiento de lenguaje natural (PLN)

Accepted Answer

Importancia y aplicaciones de la PNL. El contexto histórico del procesamiento del lenguaje natural. Contribuciones clave y pioneros en el campo. Fundamentos de PNL. Técnicas
Computacionales en PNL. Métricas de evaluación y conjuntos de datos de referencia. Tendencias futuras y tecnologías emergentes en PNL. Desarrollo de una experiencia de aplicación a un caso real.

Question 14

Taller de inteligencia artificial generativa (IAG)

Accepted Answer

Generación de contenidos con IA. Redes neuronales generativas (GAN). Redes Neuronales Antagónicas. Aplicaciones en el mundo de la empresa. Beneficios de implementación de IAG. Casos de éxito. Taller de Visión Artificial (Computer Vision) La inteligencia artificial aplicada al reconocimiento de imágenes reales para obtener información contextual relevante del mundo físico. Implicancias y alcance. Aplicaciones más frecuentes en el mundo de los negocios. Análisis de una experiencia de aplicación a un caso real.

Question 15

ELECTIVAS SECTORIALES

Accepted Answer

Question 16

IA en banca y seguros

Accepted Answer

La IA aplicada a la industria de los servicios financieros y de seguros. Desarrollos tecnológicos de IA para apalancar el negocio. Servicio de atención al cliente automatizado para
banca. Uso de PNL para la evaluación de riesgos y el cumplimiento en la banca. Uso de PNL para análisis de mercado y conocimientos de inversión en banca. Uso de PNL para el análisis de informes financieros. Riesgos del uso de ChatGPT en la banca y cómo mitigarlos. Implementación de ChatGPT en la banca.

Question 17

IA en salud y farma

Accepted Answer

La IA aplicada a la Salud y la industria farmacéutica. Desarrollos tecnológicos de IA para apalancar el negocio. El PLN incorporado en para tareas como análisis de textos clínicos, resúmenes de registros médicos y extracción de conocimientos de la literatura médica. La tecnología al servicio de la salud. Casos de éxito en el sector.

Question 18

La organización del futuro

Accepted Answer

Value Branding. Construcción de valor en contextos digitales. Crear y desarrollar una marca. Mercadeo y publicidad digital. Construcción de canales digitales. Plataformas y motores de búsqueda. Posicionamiento en contextos híbridos. Gestión del cambio. Desafíos de las organizaciones que compiten en industrias disruptivas. Las personas agregando valor en los procesos de transformación. Gestión de las brechas en el seno de la empresa. Principales resistencias al cambio y cómo gestionarlas. Competencias laborales para el futuro por venir. Creando una cultura organizacional abierta, ágil e innovadora.

Question 19

Mundo Start UP

Accepted Answer

Emprender 1.0. Dolor oportunidad remedio. Reconociendo oportunidades Definición de la oportunidad. Validar el remedio. Desarrollo de la propuesta de valor. El equipo innovador. Emprendedor e intrapreneur. Desde el desafío a la cultura emprendedora. Principales obstáculos. Lean Start up. Métodos ágiles para emprender. Del Design thinking a Scrum. Lean planning. Desarrollo de un proceso ágil en el contexto de la organización. Limitaciones y oportunidades del intra-emprendedor. Ecosistemas innovadores exitosos. Emprendiendo exponencialmente: Ecosistema Sillicon Valley. Las claves para alcanzar el éxito en América Latina. Las propuestas de Barcelona e Israel. La relación entre empresa privada, estado y universidad. La importancia de la investigación. La creación de una relación ganadora entre los stakeholders. Actores para la innovación. Los principales actores del sistema innovador. Modelos de actuación y relacionamiento. Financiamiento de proyectos creativos. Evaluación del riesgo. Plataformas de crowdfunding. Innovación empresarial Proyectar y alcanzar futuros.

Question 20

Nuevas tendencias en IA

Accepted Answer

Cambios profundos en los estilos de vida. La transformación de los ámbitos en los que la vida personal, laboral y relacional se desarrollan. La IA como instrumento de cambio. Vida saludable con aplicaciones digitales. Estilos de vida sustentable al alcance de un solo click. El futuro del trabajo. Smarts cities. Casos reales de aplicación al mundo de los negocios.

Question 21

Integración con simulador

Accepted Answer

El objetivo es profundizar la comprensión y el conocimiento de la complejidad de las operaciones de negocios globales en un entorno dinámico y competitivo. El juego pone a los equipos a competir y jugar gestionando una empresa global. Los participantes desarrollan y ejecutan estrategias para su empresa simulada. El éxito se mide y se comparan los indicadores clave operativos y financieros, incluyendo la cuota de mercado y ganancias entre otros.

Question 22

Trabajo final de maestría

Accepted Answer

Como cierre formal de su proceso de cursado y aprobación, el participante deberá realizar un trabajo personal en el que se demuestre el dominio de las competencias desarrolladas
en la Maestría. Son fundamentales la aplicación de los conocimientos adquiridos y la demostración de capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o multidisciplinares. Se pretende que el participante integre los conocimientos y se enfrente a la complejidad de formular juicios a partir de la información disponible. Además, se evaluarán las habilidades de presentación y comunicación de conclusiones a públicos especializados y no especializados.

Maestría en Inteligencia Artificial Aplicada a los Negocios

Maestría en Inteligencia Artificial Aplicada a los Negocios

Modalidad de Cursado

Perfil del Participante

Objetivos

Plan de estudios

Titulación

EUNCET Business School

Certificados

The George Washington University, School of Business

ADEN International Business School

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