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El acceso al presente Curso de Especialización Profesional lo tendrás disponible durante 60 días naturales desde tu matriculación. Durante este periodo, podrás completarlo a tu ritmo y descargar tu Certificado Homologado una vez superado.

Dirigido a

Profesionales de cualquier sector que quieran empezar a explorar las posibilidades de incorporar la IA en su trabajo diario, poniendo especial énfasis en la Pyme.

Descripción

En este Curso de Especialización Profesional conocerás las posibilidad que te ofrece la IA para ahorrar tiempo y esfuerzo, abarca temas como los fundamentos e impacto de la IA en las empresas, la tipología de soluciones IA para la empresa, el modelo de integración para la IA, así como la aplicación directa de la IA en el trabajo diario de una Pyme.

COMPETENCIAS PROFESIONALES QUE ADQUIRIRÁS CON ESTE CURSO DE ESPECIALIZACIÓN PROFESIONAL:

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.
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 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. 

Este curso te capacita para asumir funciones de coordinación en proyectos educativos, sociales y comunitarios, tanto en el ámbito público como en entidades privadas o del tercer sector. Las principales salidas profesionales incluyen:

• Consultor/a en transformación digital para PYMEs

  • Asesoramiento en adopción de IA, automatización de procesos y mejora de productividad.

  • Diseño de hojas de ruta para la madurez digital y tecnológica.

• Especialista en automatización inteligente

  • Implementación de soluciones IA Plug&Play para tareas repetitivas.

  • Optimización de flujos operativos con herramientas low-code/no-code.

• Gestor/a de innovación y estrategia empresarial

  • Integración de IA en modelos de negocio, cultura organizativa y toma de decisiones.

  • Evaluación de impacto de la IA en competitividad y escalabilidad.

• Analista de datos con enfoque estratégico

  • Uso de IA para extraer insights accionables y apoyar decisiones de alto impacto.

  • Procesamiento de grandes volúmenes de información con algoritmos eficientes.

• Diseñador/a de arquitecturas tecnológicas para IA

  • Participación en el diseño de sistemas desacoplados, APIs y plataformas escalables.

  • Evaluación de sostenibilidad y gobernanza de soluciones IA.

• Responsable de ética y cumplimiento normativo en IA

  • Desarrollo de marcos de gobernanza responsables alineados con la normativa europea.

  • Gestión de riesgos éticos, legales y técnicos en entornos organizativos.

ÍNDICE DE CONTENIDOS

MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LA EMPRESA
Unidad 1. Fundamentos e impacto de la IA en las Empresas I
1.- La revolución silenciosa de la IA
2.- La IA como motor de soluciones
3.- Desarrollo de productos y servicios con IA
Unidad 2. Fundamentos e impacto de la IA en la actividad empresarial II
1.- Transformación impulsada por la IA
2.- IA, insights y estrategias de negocio
3.- Innovación y competitividad a través de la IA
4.- Más allá de la IA como servicio
Unidad Práctica. ChatGPT I
MÓDULO 2: TIPOLOGÍA DE SOLUCIONES IA PARA LA EMPRESA
Unidad 3. Los inicios de la Inteligencia Artificial
1.- Los inicios y primeros desarrollos de la IA
2.- Desafíos, inviernos y resurgimiento de la IA.
3.- Conceptos básicos I/II
Unidad 2. Unidad Práctica. ChatGPT II
Unidad 4. La edad moderna de la Inteligencia Artificial I
1. El renacer del aprendizaje profundo
2- La IA en la era pre - AlexNet
3. La IA en la era post – AlexNet
Unidad 5. La edad moderna de la Inteligencia Artificial II
1.- Modelos generativos e IA conversacional
2. Conceptos básicos II/II
Unidad 3. Unidad Práctica. ChatGPT III
MÓDULO 3: El aprendizaje inteligente
Unidad 6. Sistema de aprendizaje de la IA
1.- Aprendizaje supervisado
2.- Aprendizaje no supervisado
3.- Aprendizaje semi supervisado

4.- Aprendizaje por refuerzo
Unidad Práctica. Inteligencia Artificial Generativa
Unidad 7. Automatización inteligente y eficiencia operativa
1.- Introducción a la Automatización con IA
2.- Beneficios de la automatización inteligente
3.- Herramientas para Pymes que automatizan
Unidad Práctica. Aprender con IA
MÓDULO 4. La IA en el siglo XXI: una tecnología omnipresente
Unidad 8. Eficiencia y productividad: el rol de la IA profesional
1.- Impacto de la inteligencia artificial en el ámbito laboral
2.- Avances tecnológicos y disponibilidad de recursos
3.- Tipología de soluciones IA
Unidad 9. Cronología de una eclosión
1.- 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 ChatGPT

Unidad 10. De la integración IA a la gestión de áreas de responsabilidad

1.- Proyectos vs. áreas de responsabilidad.
2.- Niveles de adopción de la Inteligencia Artificial
3.- Alta personalización de las soluciones IA
MÓDULO 5. UN MODELO DE INTEGRACIÓN PARA LA IA

Unidad 11.  Integración de la IA en el entorno profesional
1.- Simple, sencillo y gradual
2.- Configuración y plataformas no-code
3.- Personalización avanzada y plataformas Low-Code
4.- Inteligencia e integración profunda
5.- Transforma
Unidad Práctica. Creación de un asistente personal de IA

Unidad 12. Aplicaciones de IA y la mejora del desempeño profesional
1.- Automatización y eficiencia operativa
2.- Personalización y desarrollo profesional 

MÓDULO 6. FUNDAMENTOS LA IA
Unidad 13. La naturaleza dual de la IA
1.- Escalabilidad de la IA
2.- Adaptabilidad de la IA
3.- Interconexión entre lo grande y lo pequeño
4.- Teoría de la información y la naturaleza dual de la IA
Unidad 14. El papel de los algoritmos en la IA
1.- Algoritmos en la IA
2.- Algoritmos y matemáticas
Unidad Práctica. Google AI Studio I
Unidad 15. La caja de herramientas IA
1.- Los sistemas de aprendizaje automático
2.- Los componentes de la caja de herramientas IA
MÓDULO 7. CÓMO HA APRENDIDO A APRENDER LA IA.
Unidad 16. La evolución del ML: inicios del aprendizaje basado en datos
1.- Fundamentos del Machine Learning
2.- La evolución del aprendizaje: de las reglas a los sistemas expertos
3.- Sin datos no hay aprendizaje inteligente
Unidad Práctica. Google AI Studio II
Unidad 17. Capacidad de aprender de la IA
1.- IA débil vs. IA fuerte
2.- De algoritmos simples a la inteligencia profunda
3.- De reglas predefinidas a parámetros e hiper-parámetros
MÓDULO 8. LA IA EN LA TRANSFORMACIÓN ORGANIZACIONAL: DE LO INSTRUMENTAL A LO
ESTRATÉGICO
Unidad 18. La IA como habilitador estratégico en la evolución organizacional de la empresa
1.- Toma de decisiones inteligente, experiencia de cliente y competitividad
2.- La curva de madurez organizacional en IA
3.- Del piloto a la estrategia: el papel del prompting en la adopción de IA
4.- Modelado de la curvatura de madurez-IA de la organización
Unidad 19. Cómo adoptar IA con criterio y avanzar con propósito
1.- Cómo adoptar IA con criterio y avanzar con propósito
2.- IA como ventaja competitiva en pymes: categorización de tecnologías 

Unidad 20. De herramienta operativa a socio autónomo
1.- La madurez de la IA en la organización
2.- El nuevo ProfesionAl de la PyME
Unidad Práctica. IA como herramienta operativa e instrumental
MÓDULO 9. ROLES Y MADUREZ DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LAS ORGANIZACIONES
Unidad 21. 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 22. Del rol instrumental al rol funcional de la IA
1. FASE 2. La IA como motor de eficiencia por área
2.- Tres capacidades clave para gestionar el rol funcional de la IA
3. Estructura el conocimiento tácito en reglas, datos y modelos
Unidad 23. La curva de madurez en Inteligencia Artificial (Mcm_IA)
1.- La brújula de la transformación algorítmica.
2. Mcm_IA como sistema de coordenadas dinámicas
3.- Decisión estratégica y palancas de activación
4. Componentes dinámicos Mcm_AI
Unidad Práctica. Sistematización del aprendizaje - rol funcional
MÓDULO 10. ÉTICA, ANÁLISIS Y ESTRATEGIA EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Unidad 24. 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 25. El rol analítico de la IA
1.- FASE 3. Del soporte funcional al asesoramiento estratégico
2.- La IA como cerebro estratégico: datos que transforman decisiones
3.- Capa de Analítica Aumentada en la Pyme
Unidad 26. Ética, datos y normativa en entornos de IA
1.- 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 Práctica. Comprender, anticipar y decidir con criterio estratégico.
MÓDULO 11. ESTRATEGIA Y ARQUITECTURA DE LA IA EN LA EMPRESA

Unidad 27. El rol estratégico de la IA
1.- FASE 4. La IA como copiloto de negocio
2.- Cómo cambia el proceso de decisión con IA
3.- Política interna de uso responsable de Inteligencia Artificial
Unidad 28. Arquitectura tecnológica para la IA empresarial – I
1.- Modularidad, escalabilidad y resiliencia.
2.- Componentes clave: orquestadores, pipelines de datos, contenedores y arquitecturas operativas
3.- Infraestructura: on-premise, cloud e híbrida
4.- Gestión del ciclo de vida del dato y del modelo
Unidad Práctica. Pensar en escenarios con IA
MÓDULO 12. LA IA QUE RAZONA: DE LA TECNOLOGÍA A LA AUTONOMÍA
Unidad 29. Arquitectura tecnológica para la IA empresarial - II
1.- Arquitectura de referencia: TensorFlow, PyTorch, etc
2.- Plataformas low-code/no-code y su impacto
3.- Gestión de APIs y arquitecturas desacopladas
4.- Estrategias de despliegue de modelos de IA
Unidad 30. El rol autónomo de la IA
1.- FASE 5. Capacidades fundamentales de la IA como agente autónomo.
2.- La delegación algorítmica: Ética y la Normativa moldean la IA
3.- Un Nuevo Imperativo Organizacional
4.- Riesgos clave de la IA autónoma en la Toma de Decisiones
Unidad Práctica. Diseñar sistemas IA que razonan: de cadenas de prompt a flujos autónomos.