IA en la Pyme: mejora del desempeño y la productividad

1. 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.
2. Comenzar a gestionar eficientemente el tiempo utilizando herramientas de IA Plug&Play para incrementar la productividad en el ámbito laboral.
3. 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.
4. 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.
5. Nivelar de un modo adecuado la integración de soluciones IA en el entorno laboral, desde aplicaciones Plug&Play hasta plataformas más avanzadas, para optimizar procesos, mejorar la productividad y asegurar una adopción tecnológica efectiva y alineada con las necesidades y capacidades específicas de la empresa.
6. 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.
7. 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.
8. 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.
9. Reconocer soluciones adecuadas de inteligencia artificial para resolver problemas empresariales complejos, optimizando el rendimiento del análisis de datos y la toma de decisiones.
10. 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.
11. 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.
12. 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.

MÓDULO 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