Maestría en Inteligencia Artificial Aplicada a los Negocios

Crecimiento exponencial de las tecnologías digitales. Repa so histórico de las revoluciones económicas. Ley de Moore y su impacto en la aceleración del cambio. El rol de la In teligencia artificial como game changer. Future Mapping. Formas de pensar y construir el futuro: Future shifts. Pers pectivas 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 creci miento. Actores y espectadores del futuro. Oportunidades de crecimiento sustentable. Los stakeholders de un mundo en equilibrio.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Fundamentos de la Gestión Estratégica del Capital Humano. Oportunidades de aplicación a los procesos centrales de Atracción, Desarrollo y Fidelización del Talento. Implementación de IA en procesos de reclutamiento y selección. Employer Branding. Analítica de HR: performance de desempeño y monitoreo de equipos. Analítica de HR prospectiva. Aplicaciones en entrenamiento y desarrollo de motores de recomendación para el contenido de la formación, el trabajo de los mentores, las trayectorias profesionales y el aprendizaje adaptativo.

Fundamentos de la Gestión Estratégica del Capital Humano. Oportunidades de aplicación a los procesos centrales de Atracción, Desarrollo y Fidelización del Talento. Implementación de IA en procesos de reclutamiento y selección. Employer Branding. Analítica de HR: performance de desempeño y monitoreo de equipos. Analítica de HR prospectiva. Aplicaciones en entrenamiento y desarrollo de motores de recomendación para el contenido de la formación, el trabajo de los mentores, las trayectorias profesionales y el aprendizaje adaptativo.

TALLER DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MACHINE LEARNING)

TALLER DE APRENDIZAJE PROFUNDO (DEEP LEARNING)

TALLER DE PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (PLN)

TALLER DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA (IAG)

IA EN BANCA Y SEGUROS

IA EN SALUD Y FARMA

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.

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.

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.

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.