Inteligencia Artificial en la Pyme

1. Gestionar el impacto transformador de la IA en las empresas, para desarrollar estrategias efectivas y adaptarse a este nuevo paradigma empresarial.
2. Evaluar de modo consistente los impactos de la inteligencia artificial para su aplicación desde diferentes perspectivas en el contexto empresarial.
3. Analizar críticamente las implicaciones y desafíos asociados al desarrollo en la implementación y avance de la inteligencia artificial.
4. Comprender y analizar los avances significativos en el campo de la inteligencia artificial (IA) durante el siglo XXI, para contribuir de manera informada y eficaz en proyectos y discusiones relacionadas con la inteligencia artificial.
5. Aprender los modelos generativos e IA conversacional, explorando sus fundamentos y aplicaciones, para entender cómo funcionan y cómo podemos utilizarlos para desarrollar soluciones innovadoras en la comunicación y creación automatizada.
6. Comprender y aplicar de forma óptima los principios del aprendizaje supervisado, no supervisado, semi supervisado y por refuerzo para la mejora de la eficiencia y competitividad de la empresa.
7. Concretar áreas de optimización para procesos operativos, mediante soluciones de automatización basadas en IA, orientadas a incrementar la eficiencia y productividad en la empresa.
8. Reconocer soluciones de Inteligencia Artificial (IA) adecuadas a las necesidades y capacidades de una empresa, para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y potenciar la eficiencia y productividad en el ámbito laboral.
9. Comenzar a gestionar eficientemente el tiempo utilizando herramientas de IA Plug&Play para incrementar la productividad en el ámbito laboral.
10. Analizar la evolución de la Inteligencia Artificial desde el año 2010 hasta la actualidad, identificando los hitos clave para relacionarlos con su impacto en la sociedad y en el ámbito empresarial.
11. Identificar de manera efectiva los aspectos clave de la integración de la inteligencia artificial en las áreas de responsabilidad de la organización, asegurando una mejora continua y sostenible en los procesos operativos y estratégicos, para optimizar la eficiencia y el bienestar de los empleados en un entorno empresarial dinámico.
12. Implementar automatizaciones y asistentes de inteligencia artificial para optimizar la gestión de tareas repetitivas, mejorar la productividad y fomentar el equilibrio entre el bienestar personal y el desempeño profesional en el entorno laboral.
13. Balancear soluciones de inteligencia artificial para personalizar el entorno de trabajo y promover el desarrollo profesional continuo, aumentando la satisfacción y el bienestar profesional y personal.
14. Comprender los aspectos clave de la escalabilidad y la adaptabilidad de las soluciones de inteligencia artificial en el entorno empresarial, con el fin de optimizar procesos y personalizar soluciones operativas, garantizando una implementación alineada con las necesidades específicas del dominio de conocimiento y los recursos disponibles.
15. Reconocer recursos eficientes de inteligencia artificial en el procesamiento de datos empresariales, con el fin de optimizar el análisis de grandes volúmenes de información, identificar patrones clave y mejorar la toma de decisiones estratégicas
16. Reconocer soluciones adecuadas de inteligencia artificial para resolver problemas empresariales complejos, optimizando el rendimiento del análisis de datos y la toma de decisiones.
17. Reconocer los aspectos claves de modelos de aprendizaje automático que sean capaces de generalizar a nuevos datos, minimizando el sobreajuste y subajuste, para mejorar la precisión y eficiencia en la resolución de problemas empresariales complejos.
18. Definir los fundamentos de soluciones basadas en inteligencia artificial que mejoren su capacidad de aprendizaje y adaptación en entornos cambiantes, garantizando la optimización de su desempeño en tareas específicas y su capacidad para generalizar en nuevos contextos.
19. Identificar técnicas de inteligencia artificial que permitan resolver problemas complejos de predicción, clasificación y optimización, maximizando la eficiencia operativa y mejorando la toma de decisiones en contextos empresariales diversos.
20. Analizar estratégicamente el papel habilitador de la inteligencia artificial en la transformación de las funciones organizacionales, comprendiendo su impacto en procesos, cultura y modelos de negocio, con el fin de integrar esta tecnología en la evolución estructural de la empresa y fortalecer su ventaja competitiva.
21. Evaluar críticamente las posibilidades de adopción de inteligencia artificial en función del nivel de madurez organizacional, identificando soluciones viables y alineadas al propósito estratégico, con el fin de diseñar una hoja de ruta realista, progresiva y orientada al valor empresarial.
22. Identificar itinerarios de adopción de inteligencia artificial en entornos profesionales, integrando conocimientos, habilidades y actitudes que permitan evolucionar desde usos instrumentales hacia aplicaciones estratégicas y autónomas, con el propósito de consolidar una cultura de innovación impulsada por IA en la empresa.
23. Analizar críticamente el rol evolutivo de la inteligencia artificial en la organización, comprendiendo su progresiva transformación desde herramienta táctica hasta socio estratégico, con el fin de diagnosticar el nivel de madurez digital y orientar la toma de decisiones alineadas al desarrollo competitivo del negocio.
24. Aplicar críticamente soluciones de inteligencia artificial en procesos funcionales del negocio, comprendiendo su capacidad para optimizar tareas y mejorar el rendimiento operativo, con el fin de escalar su impacto en áreas clave de la organización de manera eficiente y medible.
25. Interpretar estratégicamente el modelo de madurez en inteligencia artificial como sistema dinámico de gobernanza e integración, comprendiendo sus componentes estructurales y fuerzas contextuales, con el fin de diseñar decisiones organizativas que habiliten trayectorias sostenibles de transformación digital.
26. Interpretar reflexivamente el impacto de las condiciones emocionales y cognitivas sobre la adopción de inteligencia artificial en la organización, comprendiendo el vínculo entre bienestar, motivación y aprendizaje, con el fin de diseñar entornos laborales que favorezcan una evolución sostenible en la madurez digital.
27. Aplicar estratégicamente capacidades analíticas de inteligencia artificial para transformar datos en insights accionables, comprendiendo su contribución en la toma de decisiones de alto impacto, con el fin de fortalecer la inteligencia organizacional y orientar el pensamiento estratégico con evidencia.
28. Analizar los desafíos éticos, normativos y técnicos vinculados al uso de inteligencia artificial en entornos organizativos, comprendiendo su impacto en la toma de decisiones, la gestión de datos y la rendición de cuentas, con el fin de diseñar marcos de gobernanza responsables, sostenibles y adaptados al nuevo entorno regulatorio europeo.
29. Interpretar estratégicamente el papel de la inteligencia artificial como copiloto cognitivo en la toma de decisiones organizativas, comprendiendo su impacto en los modelos de negocio, la gobernanza y la formulación de estrategias, con el fin de integrar la IA como capacidad estructural en entornos de alta complejidad y adaptabilidad
30. Analizar críticamente los componentes, decisiones y principios que configuran una arquitectura tecnológica orientada a inteligencia artificial, comprendiendo su influencia en la sostenibilidad, la escalabilidad y la alineación con los objetivos de negocio, con el fin de participar informadamente en el diseño e implementación de soluciones organizativas basadas en IA.
31. Evaluar objetivamente las decisiones arquitectónicas vinculadas al despliegue de soluciones de IA en entornos empresariales, comprendiendo el papel estratégico de componentes como APIs, plataformas low-code y arquitecturas desacopladas, con el fin de facilitar la integración, gobernanza y escalabilidad sostenible de sistemas inteligentes en organizaciones reales.
32. Analizar con criterio estratégico la integración de sistemas de inteligencia artificial autónoma en procesos organizativos, comprendiendo su impacto en la toma de decisiones, la gobernanza y la redistribución del control, con el fin de diseñar marcos operativos que permitan delegar responsabilidades de forma segura, trazable y alineada con los valores institucionales.

MÓDULO 1. : INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LA EMPRESAUnidad
1. Fundamentos e impacto de la IA en las Empresas I1.- La revolución silenciosa de la IA2.- La IA como motor de soluciones 3.- Desarrollo de productos y servicios con IAUnidad
2. Fundamentos e impacto de la IA en la actividad empresarial II 1.- Transformación impulsada por la IA2.- IA, insights y estrategias de negocio3.- Innovación y competitividad a través de la IA4.- Más allá de la IA como servicio
Unidad 1. Unidad Práctica. Chat GPT IMÓDULO 2: TIPOLOGÍA DE SOLUCIONES IA PARA LA EMPRESAUnidad
3. Los inicios de la Inteligencia Artificial1.- Los inicios y primeros desarrollos de la IA2.- Desafíos, inviernos y resurgimiento de la IA.3.- Conceptos básicos I/IIUnidad
2. Unidad Práctica. Chat GPT IIUnidad
4. La edad moderna de la Inteligencia Artificial I1. El renacer del aprendizaje profundo2- La IA en la era pre
- Alex Net
3. La IA en la era post – Alex Net
Unidad 5. La edad moderna de la Inteligencia Artificial II1.- Modelos generativos e IA conversacional
2. Conceptos básicos II/IIUnidad
3. Unidad Práctica. Chat GPT IIIMÓDULO 3: El aprendizaje inteligente
Unidad 6. Sistema de aprendizaje de la IA1.- Aprendizaje supervisado2.- Aprendizaje no supervisado3.- Aprendizaje semi supervisado4.- Aprendizaje por refuerzo
Unidad 4. Unidad Práctica. Inteligencia Artificial Generativa
Unidad 7. Automatización inteligente y eficiencia operativa1.- Introducción a la Automatización con IA2.- Beneficios de la automatización inteligente3.- Herramientas para Pymes que automatizan
Unidad 5. Unidad Práctica. Aprender con IAMÓDULO 4. La IA en el siglo XXI: una tecnología omnipresente
Unidad 8. Eficiencia y productividad: el rol de la IA profesional1.- Impacto de la inteligencia artificial en el ámbito laboral2.- Avances tecnológicos y disponibilidad de recursos3.- Tipología de soluciones IAUnidad
9. Un comienzo inteligente: la gestión del tiempo1.- Inteligencia artificial y gestión del tiempo2.- Optimización avanzada de la gestión del tiempo
Unidad 10. Cronología de una eclosión1.- Primeros experimentos y adquisiciones estratégicas (2010-2015)2.- Integración y expansión de la IA (2016-2020)3.- IA en la productividad y el trabajo remoto (2020-2022)4.- En 2023 todo se revoluciona con Chat GPTMÓDULO 5. UN MODELO DE INTEGRACIÓN PARA LA IAUnidad
11. De la integración IA a la gestión de áreas de responsabilidad1.- Proyectos vs. áreas de responsabilidad.2.- Niveles de adopción de la Inteligencia Artificial 3.- Alta personalización de las soluciones IAUnidad
7. Unidad Práctica. Creación de un asistente personal de IAUnidad
12. Integración de la IA en el entorno profesional1.- Simple, sencillo y gradual2.- Configuración y plataformas no-code3.- Personalización avanzada y plataformas Low-Code4.- Inteligencia e integración profunda5.- Transforma
Unidad 13. Aplicaciones de IA y la mejora del desempeño profesional1.- Automatización y eficiencia operativa 2.- Personalización y desarrollo profesional
MÓDULO 6. FUNDAMENTOS LA IAUnidad
14. La naturaleza dual de la IA1.- Escalabilidad de la IA2.- Adaptabilidad de la IA3.- Interconexión entre lo grande y lo pequeño4.- Teoría de la información y la naturaleza dual de la IAUnidad
15. El papel de los algoritmos en la IA1.- Algoritmos en la IA2.- Algoritmos y matemáticas
Unidad 9. Unidad Práctica. Google AI Studio IUnidad
16. La caja de herramientas IA1.- Los sistemas de aprendizaje automático2.- Los componentes de la caja de herramientas IAMÓDULO 7. CÓMO HA APRENDIDO A APRENDER LA IA.
Unidad 17. La evolución del ML: inicios del aprendizaje basado en datos1.- Fundamentos del Machine Learning2.- La evolución del aprendizaje: de las reglas a los sistemas expertos3.- Sin datos no hay aprendizaje inteligente
Unidad 10. Unidad Práctica. Google AI Studio IIUnidad
18. Capacidad de aprender de la IA1.- IA débil vs. IA fuerte2.- De algoritmos simples a la inteligencia profunda3.- De reglas predefinidas a parámetros e hiper-parámetros
Unidad 19. Ámbitos de solución de la IA1.- El análisis de lo computable 2.- Problemas que la IA puede resolver
MÓDULO 8. LA IA EN LA TRANSFORMACIÓN ORGANIZACIONAL: DE LO INSTRUMENTAL A LO ESTRATÉGICOUnidad
20. La IA como habilitador estratégico en la evolución organizacional de la empresa1.- Toma de decisiones inteligente, experiencia de cliente y competitividad2.- La curva de madurez organizacional en IA3.- Del piloto a la estrategia: el papel del prompting en la adopción de IA4.- Modelado de la curvatura de madurez-IA de la organización
Unidad 21. Cómo adoptar IA con criterio y avanzar con propósito1.- Cómo adoptar IA con criterio y avanzar con propósito2.- IA como ventaja competitiva en pymes: categorización de tecnologías
Unidad 22. De herramienta operativa a socio autónomo1.- La madurez de la IA en la organización2.- El nuevo Profesion Al de la Py MEUnidad
11. Unidad Práctica. IA como herramienta operativa e instrumental
MÓDULO 9. ROLES Y MADUREZ DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LAS ORGANIZACIONESUnidad
23. Roles de la IA y curva de madurez organizativa
1. Introducción a los roles de la IA en la empresa Fase 1 – Rol instrumental: la IA como herramienta operativa Fase 2 – Rol funcional: la IA como motor de eficiencia por área Fase 3 – Rol analítico: la IA como generadora de insights Fase 4 – Rol estratégico: la IA como copiloto de negocio Fase 5 – Rol autónomo: la IA como agente de ejecución inteligente
Unidad 24. Del rol instrumental al rol funcional de la IA1. FASE 2. La IA como motor de eficiencia por área2.- Tres capacidades clave para gestionar el rol funcional de la IA3. Estructura el conocimiento tácito en reglas, datos y modelos
Unidad 25. La curva de madurez en Inteligencia Artificial (Mcm_IA) 1.- La brújula de la transformación algorítmica.
2. Mcm_IA como sistema de coordenadas dinámicas3.- Decisión estratégica y palancas de activación
4. Componentes dinámicos Mcm_AIUnidad
12. Unidad Práctica. Sistematización del aprendizaje - rol funcional
MÓDULO 10. ÉTICA, ANÁLISIS Y ESTRATEGIA EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIALUnidad
26. Los resultados de la empresa están escritos en código neurológico
1. Significado, sentido y biología del desempeño en la empresa.2.- La zona de confort y el proceso de cambio organizacional.
Unidad 27. El rol analítico de la IA1.- FASE 3. Del soporte funcional al asesoramiento estratégico2.- La IA como cerebro estratégico: datos que transforman decisiones3.- Capa de Analítica Aumentada en la Pyme
Unidad 28. Ética, datos y normativa en entornos de IA1.- Oportunidades y riesgos en la nueva transformación digital
2. Alineando ética, cumplimiento y datos para crear confianza
3. El marco normativo de la Inteligencia Artificial en el entorno empresarial español
4. Implicaciones estratégicas y beneficios para las pymes
Unidad 13. Unidad Práctica. Comprender, anticipar y decidir con criterio estratégico.
MÓDULO 11. ESTRATEGIA Y ARQUITECTURA DE LA IA EN LA EMPRESAUnidad
29. El rol estratégico de la IA1.- FASE 4. La IA como copiloto de negocio2.- Cómo cambia el proceso de decisión con IA3.- Política interna de uso responsable de Inteligencia Artificial
Unidad 30. Arquitectura tecnológica para la IA empresarial – I1.- Modularidad, escalabilidad y resiliencia.2.- Componentes clave: orquestadores, pipelines de datos, contenedores y arquitecturas operativas3.- Infraestructura: on-premise, cloud e híbrida4.- Gestión del ciclo de vida del dato y del modelo
Unidad 14. Unidad Práctica. Pensar en escenarios con IAMÓDULO 12. LA IA QUE RAZONA: DE LA TECNOLOGÍA A LA AUTONOMÍAUnidad
31. Arquitectura tecnológica para la IA empresarial
- II1.- Arquitectura de referencia: Tensor Flow, Py Torch, etc2.- Plataformas low-code/no-code y su impacto3.- Gestión de APIs y arquitecturas desacopladas4.- Estrategias de despliegue de modelos de IAUnidad
32. El rol autónomo de la IA1.- FASE 5. Capacidades fundamentales de la IA como agente autónomo. 2.- La delegación algorítmica: Ética y la Normativa moldean la IA3.- Un Nuevo Imperativo Organizacional4.- Riesgos clave de la IA autónoma en la Toma de Decisiones
Unidad 15. Unidad Práctica. Diseñar sistemas IA que razonan: de cadenas de prompt a flujos autónomos