El Programa de Dirección en Data, Analytics & Inteligencia Artificial combina la estrategia empresarial con la ciencia de datos para que descubras nuevas oportunidades de negocio y sepas generar ventajas competitivas para tu organización.
Su enfoque práctico, basado en casos prácticos, está diseñado para que comprendas en profundidad las distintas aplicaciones de los datos a la hora de tomar decisiones estratégicas. De este modo, serás capaz de poner en marcha procesos de transformación digital verdaderamente eficaces.
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MÓDULO 1: Fundamentos de la Dirección
Adquiere las herramientas necesarias para la comprensión del entorno contextual en que se mueven las organizaciones, permitiendo identificar y captar nuevas oportunidades de negocio.
- DIRECCIÓN ESTRATÉGICA
- FINANZAS CORPORATIVAS
- MARKETING
- GESTIÓN DE EQUIPOS
- NEGOCIACIÓN
MÓDULO 2: Cimientos Tecnológicos
En este módulo se prepara al alumno para entender el Ciclo de vida del Dato, las principales herramientas a tener en cuenta, así como las Arquitecturas de Referencia. Además introduce las tendencias y el Edge Computing como el siguiente eslabón para la gestión de los sistemas complejos: Computación Cuántica, Realidad Extendida y Blockchain, es decir, la gran revolución de presente y futuro en el desarrollo y aplicaciones de la Inteligencia Artificial.
- Business Strategy & Data Science
- Componentes tecnológicos: Ciclo de vida
- HerramientAs: Python Github Notebook (intro)
- Arquitecturas de referencia
- Edge Technologies: Computación Cuántica/ BLockChain/ Realidad Extendida
MÓDULO 3: Sectores / Industrias (Casos de Uso / Modelos de Negocio Disruptivos)
En este módulo se descubre al participante las oportunidades en la gestión estratégica de la información con experiencias y casos de uso tanto sectoriales como cross-sector en el entorno Business to Consumer (B2C) & Business to Business ( B2B), identificando las mejores prácticas en la aplicación de Inteligencia Artificial / Data Analytics para la optimización o creación de nuevos modelos de negocio.
- SECTOR TELCOS & UTILITIES
- SECTOR FINANCIERO
- SECTOR RETAIL & DISTRIBUCIÓN
- SECTOR AGRO-ALIMENTARIO
- SECTOR SANIDAD / SALUD
- SECTOR SERVICIOS / INFRAESTRUCTURAS
MÓDULO 4: Tech LABS (12) - Hands-on
En este módulo se plantean 12 DATA LABS: Oportunidad para el alumno de hacer prácticas reales en casos de uso innovadores: NLP, Reconocimiento Facial y Voz, Motores de búsqueda, Transfer Learning, Desarrollo Tridimensional de Escenarios, Process Mining, IA Generativa, Modelos Multimodales, Copilots, Open LLMs.
LAB 1 : MACHINE LEARNING I - FUNDAMENTALS - MODELOS SUPERVISADOS Y NO SUPERVISADOS
LAB 2 : MACHINE LEARNING II / MODELOS AVANZADOS + DEEP LEARNING - REDES NEURONALES
LAB 3 : IA Generativa I - Open AI - ChatGPT - GPTs / OpenArt
LAB 4 : IA Generativa II - Modelos Muldimodales / MSFT Co-pilots
LAB 5: IA Generativa III - Google /Gemini/NotebookLM
LAB 6: IA Generativa IV - Open LLMs - LM Studio (Llama, Qwen, Gemma y DeepSeek)
LAB 7: IA Process Mining - Proccess Re-engineering - Celonis
LAB 8: IA Agéntica I - AI Value Factory: Frameworks - Replit (funcional) / Cursor (ingenieria)/ Antigravity
LAB 9: IA Agéntica II - Workflows / Simuladores . Aplicaciones End to End - NO Code / Low code - N8N-Lovable
LAB 10: IA Agéntica III - Orquestación Multi-agentíca - Reimagining the Enterprise - x Area Funcional Stack AI / Asana (*)
LAB 11: IA Agéntica IV - Innovation / Design Lab - Anthropic - Claude
LAB 12: IA Prototipado / UX-UI / Lowcode - Figma
MÓDULO 5: STRATEGY LABs (3) - Hands-on
En este módulo se realizan unas sesiones de aplicación de técnicas de diseño para la resolución de problemas complejos de negocio y la generación de innovación estratégica, base para los proyecto finales / capstone. Además trabajaremos con 3 herramientas claves de creación de insights, cuadros de mando y Story-Telling.
LAB 13: Design Thinking - Wokshop
LAB 14: Augmented Analytics / Story Telling _Dashboards I - Tableau / PowerBI
LAB 15: The AI Boardroom: IA Confiable & Critical Thinking Part I y Part II
IA Confiable - Critical Thinking: Desafiar recomendaciones/Verificar Evidencias- Evaluación/Auditoria) - Parte I
IA Confialbe - Critical Thinking: Dimension Humanista: Neurociencia del Decisor/Sesgos/Autoconocimiento - Parte II
MÓDULO 6: MODELOS DE GOBIERNO E IMPACTO ORGANIZATIVO / METODOLOGÍAS
En este módulo se propone un Modelo de Gestión y Gobernanza de la IA, así como sus diferentes componentes: Acceso, Calidad, Ownership, Seguridad. Además se visualizan los nuevos roles y el tipo de liderazgo necesario para sacar el máximo provecho de este disruptor digital.
DATA GOVERNANCE / DATA DRIVEN ORGANIZATIONS - ESTÁNDARES INTL
GOBIERNO DE MODELOS / MLOPS / AGENT GOVERNANCE
LEADERSHIP / CULTURA/ GESTION DEL CAMBIO - EXPERIENCIAS TOP
MÓDULO 7: EMPRENDIMIENTO / PROYECTO FINAL CAPSTONE
Finalmente se forma al alumno en los principales indicadores de gestión; se comparten las mejores prácticas en proyectos IA/Data y se guían a los equipos en el desarrollo de las iniciativas / proyectos hasta su presentación al Comité de Evaluación.
- STARTUP LFE CYCLE: EMPRENDIMIENTO_TALENTO_ INNOVACIÓN
- PROJECT FACULTY
- PROYECT COACHING
Preguntas frecuentes
¿Cómo se estructuran las clases del Programa de Dirección en Data, Analytics & Inteligencia Artificial?
El programa se divide en 7 módulos:
Módulo 1: estrategia de negocios & fundamentos de analytics/ IA (MBA).
Módulo 2: cimientos teconológicos.
Módulo 3: sectores/industrias (casos de uso/modelos de negocio disruptivos).
Módulo 4: tech labs - hands on.
Módulo 5: strategy labs - hands on.
Módulo 6: gobierno/ organización/ liderazgo/ metodologías.
Módulo 7: Proyecto final - capstone.
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