Temario del curso
Fundamentos de la IA: Conceptos, tipos y mitos comunes
- Qué es y qué no es la inteligencia artificial.
- IA limitada (narrow AI) versus IA general.
- Aprendizaje automático, aprendizaje profundo y ciencia de datos.
- Cómo funciona el aprendizaje automático sin tecnicismos.
IA generativa y agentes de IA en el entorno empresarial
- Capacidades y limitaciones de la IA generativa.
- Agentes de IA y su funcionamiento.
- Aplicaciones empresariales comunes de la IA generativa.
- Alucinaciones y los límites de las herramientas actuales.
Preparación de datos: El cimiento de la IA
- Datos estructurados y no estructurados.
- Calidad de los datos y sus dimensiones clave.
- Aspectos esenciales de la gobernanza de datos para gerentes.
- Por qué la preparación de los datos es un paso previo a la IA.
Dónde la IA crea valor de negocio
- La matriz de oportunidades de IA.
- Análisis de la cadena de valor para casos de uso de IA.
- Actividades primarias y de apoyo.
- Procesos que generan el mayor valor.
Casos de éxito de IA y lecciones aprendidas
- Aplicaciones reales de IA en distintas funciones empresariales.
- Factores clave para el éxito de las implementaciones.
- Patrones comunes de fallo y cómo evitarlos.
Taller: Identificación de oportunidades de IA por departamento
- Mapeo de procesos y puntos de dolor departamentales.
- Generación de ideas de casos de uso de IA para cada área de negocio.
- Completar un lienzo de oportunidades de IA.
- Compartir y discutir hallazgos entre departamentos.
Priorización de casos de uso de IA para maximizar el valor
- Puntuación de valor frente a viabilidad.
- Ganancias rápidas (quick wins) versus apuestas estratégicas.
- El embudo de proyectos de IA.
- Selección de los primeros casos de uso a desarrollar.
Gobernanza de la IA: Roles, comités y rendición de cuentas
- Quién debe liderar la IA en la organización.
- Roles de gobernanza, comités y responsabilidades.
- Centro de Excelencia versus propiedad distribuida.
- Mejores prácticas para la gobernanza de la IA.
Seguridad, riesgo e IA responsable
- Restricciones de seguridad de la información y protección de datos.
- Evaluación de riesgos para iniciativas de IA.
- Líneas éticas y uso responsable de la IA.
- Construcción de una IA confiable.
Construir una organización lista para la IA
- Evaluación de la madurez en IA.
- Habilidades y competencias para el viaje hacia la IA.
- Gestión del cambio y disposición cultural.
- El ciclo estratégico de la IA.
Taller: Creación de la hoja de ruta de implementación de IA y plan de acción
- Consolidación del mapa de oportunidades.
- Definición de fases, ganancias rápidas y hitos.
- Asignación de responsables, métricas y puntos de control de gobernanza.
- Elaboración de la hoja de ruta inicial y próximos pasos.
Requerimientos
- No se requiere conocimiento técnico ni de programación previo.
- Interés en aplicar la IA en un contexto empresarial o de gestión.
Público objetivo
- Gerentes senior y jefes de departamento.
- Gerentes generales y directivos.
- Líderes responsables de iniciativas de digitalización y transformación.
Reseñas (2)
El instructor es paciente y muy útil. Conoce bien el tema.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Curso - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Traducción Automática
Capacidad de adaptarse a las sugerencias de la audiencia, es decir, poder crear un escenario real de agente de IA sobre la marcha.
Brett McLaren - Zoll Itamar
Curso - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
Traducción Automática
