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Programa de Inteligencia Artificial y Datos para la innovación y la eficiencia empresarial

FECHAS Y DURACIÓN

Inicio en Octubre (40 horas)

FORMATO

Presencial

EQUIPO DOCENTE

Profesores de máximo nivel, liderados por Luis Gallego

Descripción Programa Equipo docente Preinscripción

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Objetivo del Programa

  • Visión estratégica y práctica para transformar los negocios con datos e IA: El programa combina fundamentos técnicos con una perspectiva organizacional para impulsar la transformación digital basada en datos en cualquier sector.
  • Diseño de estrategias integrales de datos aplicables a todas las industrias: Los participantes adquieren habilidades para integrar la inteligencia artificial a lo largo de la cadena de valor y generar valor real en sus organizaciones.
  • Formación en herramientas, metodologías y liderazgo en datos e IA: El curso proporciona recursos prácticos y conocimientos clave para extraer el máximo beneficio de los datos y aplicar soluciones de IA de forma efectiva.

Público objetivo

El curso de Data & Artificial Intelligence está dirigido a profesionales en activo que buscan aplicar la analítica avanzada, la inteligencia artificial y el uso estratégico de datos para mejorar procesos, tomar decisiones más inteligentes y liderar la transformación digital en sus organizaciones. Orientado a managers, equipos de innovación, responsables de producto, marketing o IT, así como directivos que desean impulsar la eficiencia y competitividad de sus empresas, este programa ejecutivo ofrece una formación práctica y aplicada en IA generativa, visualización de datos, automatización y cultura data-driven, siendo ideal para quienes quieren posicionarse a la vanguardia tecnológica en cualquier sector.

Contenido del Programa

eSTRATEGIA EMPRESARIAL Y DATA THINKING PARA LA INNOVACIÓN
  • Nuevas oportunidades de negocio basados en datos
  • Data Thinking
  • Ciclo de vida del dato y gobernanza
  • Competencias de liderazgo y cambio organizacional
USO DE DATOS MASIVOS Y SOLUCIÓN DE PROBLEMAS AVANZADOS
  • Big Data y analítica predictiva
  • Procesamiento a gran escala: Tecnologías y computación
    en la nube para proyectos masivos optimizando costes
  • Identificación y descubrimiento de insights: Fuentes
    internas y externas, limpieza de datos y metodologías
  • Métricas y KPIs
Data storytelling y acción basada en insights
  • Narrativas basadas en datos, Técnicas de storytelling para
    comunicar hallazgos de manera persuasiva en distintos
    ámbitos.
  • Herramientas de visualización
  • Transformar insights en recomendaciones
  • Seguimiento de impacto: Cómo medir la efectividad de la
    comunicación y propiciar un cambio real en la toma de
    decisiones.
Fundamentos de la inteligencia artificial
  • Contexto de la IA: Evolución, oportunidades y retos en
    sectores clave (primario, turismo, marketing, servicios…).
  • Machine Learning, Deep Learning y NLP:
  • Uso responsable y ético: Sesgos y transparencia,
  • Casos de aplicación: Ejemplos prácticos que demuestran
    el impacto de la IA en la competitividad y la eficiencia
IA Generativa I: Herramientas<br>Iniciales y Aplicaciones
  • Fundamentos de la IA Generativa
  • Primeros pasos y prompt engineering básico
  • Aplicaciones inmediatas: Redacción de textos, organización
    de información, creación de contenidos multimedia de
    manera sencilla.
  • Productividad personal y profesional: Integración con suites
    ofimáticas (Microsoft 365 Copilot, Google Workspace) para
    optimizar tareas.
IA GENERATIVA II: INTEGRACIÓN, CASOS DE ÉXITO Y FUTURO
  • Despliegue en flujos de trabajo
  • Creación de asistentes conversacionales
  • Casos de éxito y ejercicios prácticos: Cómo empresas y
    usuarios logran ventajas competitivas; diseño de una hoja
    de ruta real.
  • Tendencias venideras: Modelos multimodales, IA creativa,
    personalización masiva y consejos para seguir
    aprendiendo en este ámbito

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