Inteligencia Artificial práctica para Managers

Comprender el impacto estratégico de la Inteligencia Artificial en la función directiva y en la transformación organizacional Diferenciar entre IA generativa y predictiva, identificando cuándo aplicar cada una en contextos empresariales Entender el funcionamiento básico de los modelos de lenguaje (LLMs) y sus limitaciones actuales Adoptar el nuevo rol del directivo como orquestador tecnológico, integrando IA en procesos de decisión Configurar un entorno corporativo seguro para el uso de herramientas de IAImplementar un toolkit personal de productividad basado en herramientas como Chat GPT, Claude, Copilot, Perplexity, Notion AI o Gamma Automatizar tareas de análisis documental, gestión de reuniones y generación de presentaciones mediante IAAplicar técnicas avanzadas de ingeniería de prompts (RTF, Few-Shot, Chain-of-Thought, Zero-Shot, delimitadores, restricciones)Diseñar prompts iterativos y encadenados (Prompt Chaining) para procesos complejos Evaluar críticamente los resultados generados por la IA, combinando juicio humano e inteligencia artificial en la toma de decisiones estratégicas Integrar la IA como palanca de innovación, eficiencia y ventaja competitiva dentro de su área de responsabilidad

Inteligencia Artificial para Managers

UNIDAD.- El Mindset del Manager y la Transformación Cognitiva

La Gran Bifurcación: Fluidez Estratégica vs. Productividad TácticaEvolución del Management: Del "Coding" al "Prompting"Entendiendo los LLMs: ¿Qué es realmente un modelo de lenguaje?El concepto de "Programación en Lenguaje Natural"El directivo como Orquestador, no como ProgramadorLimitaciones actuales: ¿Qué NO puede hacer la IA en 2026?IA Generativa vs. IA Predictiva: Cuándo usar cada unaEl fin de la agnosticidad tecnológica: Por qué el manager debe elegir su softwareLa curva de aprendizaje: De principiante a usuario de alto impactoConfiguración de seguridad inicial: Creando un entorno corporativo blindado

UNIDAD.- El Toolkit de Productividad Personal (IE Style)

ChatGPT Team y Enterprise: Diferencias y desplieguePerplexity AI: La muerte de los buscadores para la investigación de mercadoPrimeros pasos con Perplexity AIClaude 3.5 Sonnet: Uso de "Artifacts" para visualizar resultadosAdentrándonos en el mundo de Claude 4.5 SonnetMicrosoft Copilot: Integración en el flujo de trabajo de WordCopilot en Excel: Análisis de datos sin fórmulas complejasCopilot en PowerPoint: De documentos extensos a presentaciones en segundosGestión de reuniones: Automatización con Otter.ai y FirefliesDiferencias entre Otter.ai y FirefliesRead.ai: Analizando el sentimiento y la participación en videollamadasPrincipales características de Read.aiDeepL y la eliminación de las barreras idiomáticas en el management globalCreación de imágenes corporativas con Midjourney para presentaciones de impactoPrimeros pasos con MidjourneyGamma AI: Generación de presentaciones con IAConociendo el entorno de Gamma AIEl ecosistema de extensiones de navegador para managersAutomatización de la toma de notas: El "Segundo Cerebro" con Notion AIPrimeros pasos en Notion AIResumen de PDFs técnicos extensos con ChatPDF o ClaudePrincipales funciones de ChatPDF para managersEl Toolkit Personal: Checklist de configuración final

UNIDAD.- Ingeniería de Prompts Avanzada para Directivos

Anatomía de un prompt de alto rendimiento: El marco RTF (Rol, Tarea, Formato)Context Window: Cómo gestionar la memoria de la IATécnica Few-Shot: Proporcionando ejemplos para resultados exactosTécnica Chain-of-Thought: Desglosando razonamientos complejosZero-Shot Prompting: Cuándo confiar en la intuición de la IADelimitadores: Cómo estructurar la información para evitar confusionesEl uso de restricciones: "Lo que la IA NO debe hacer"Ingeniería de prompts iterativa: El arte de refinar la respuestaPrompt Chaining: Encadenando tareas para procesos largosCreación de una biblioteca de prompts privada para el departamentoEl "Meta-Prompting": Pedirle a la IA que cree mejores prompts para tiTécnicas de "Abogado del Diablo": Forzando críticas constructivas

UNIDAD.- Toma de Decisiones Aumentada (Wharton Kellogg)

El Manager como "Arquitecto de Decisiones"Uso de Advanced Data Analysis para subir archivos de negocioLimpieza y estructuración de datos de ventas con IAIdentificación de anomalías en reportes financierosSimulación de escenarios macroeconómicosCreación de perfiles de clientes (Personas) dinámicos para testingPredicción de Churn (fuga de clientes) mediante patrones de datosEl "AI Canvas 2.0": Mapeando oportunidades de negocio (Kellogg)El "AI Radar": Triaje de proyectos por impacto y viabilidadCálculo del ROI en proyectos de GenAI: Productividad vs. InnovaciónToma de decisiones basada en el método científico y KPIs de IAAnálisis de la competencia mediante raspado de datos y síntesis de IAPreparación de QA para juntas de accionistas con simulación de preguntas difíciles

UNIDAD.- IA Agéntica y Automatización (Oxford Style)

De Chatbots a Agentes: La próxima fronteraDefinición de autonomía: Cuándo dejar que la IA actúe solaCreación de GPTs Personalizados (Custom GPTs) paso a pasoGestión del "Knowledge Base": Alimentando a tu agente con datos propiosInstrucciones de sistema para agentes de atención al clienteAgentes para análisis de contratos y cumplimiento legalAgentes para Onboarding de empleadosOrquestación de flujos de trabajo con Zapier CentralIntegración de APIs: Conectando la IA con el software de la empresaAgentes Multi-paso: Automatizando la prospección comercialEl concepto de "Human-in-the-Loop" en sistemas agénticosEl futuro: Agentes que coordinan a otros agentes

UNIDAD.- Riesgos, Gobernanza y Ética (El Escudo)

Alucinaciones IA: Por qué ocurren y cómo detectarlasProtocolos de verificación de datos sensiblesSesgos en los datos de entrenamiento y discriminación algorítmicaProtección de la Propiedad Intelectual: El dilema del copyrightLey de IA de la UE (AI Act): Clasificación de riesgos (Bajo, Alto, Prohibido)Ciberseguridad: Ataques de "Prompt Injection" y cómo evitarlosPrivacidad de datos corporativos: Modelos locales vs. Modelos en la nubeÉtica en el despido y la contratación: Límites de la automatizaciónCreación de un "Comité de Ética de IA" internoAuditoría de IA: Listas de verificación para proyectos segurosTransparencia: Cuándo informar al cliente que habla con una IAEl impacto ambiental de la IA y la responsabilidad corporativa

UNIDAD.- Liderazgo de la Transformación y Proyecto Final

El factor humano: Gestionando el miedo al reemplazoRe-skilling vs. Up-skilling: Plan de formación para el equipoDiseñando pilotos con "barandillas" (Guard-railed pilots)Cómo presentar un caso de negocio de IA al comité de direcciónGestión del cambio: La cultura de la experimentaciónKPIs para medir el éxito de la implementación de IACreación de la política de"Uso Aceptable" de la empresaEl futuro a 12 meses: Tendencias que vienen (Sora, agentes multimodales)Presentación del Proyecto Final: Tu hoja de ruta de 90 díasConclusión: El manager como aprendiz de por vida