La inteligencia artificial generativa está transformando la forma en que las empresas crean contenido, analizan información, atienden a sus clientes y desarrollan nuevos productos. Sin una estrategia clara, sin embargo, las iniciativas suelen quedarse en pruebas aisladas, generar riesgos innecesarios o no demostrar un impacto real en el negocio.
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Solicitar propuestaEste curso ofrece un recorrido práctico para convertir la IA generativa en una capacidad empresarial sostenible. Aprenderás a identificar casos de uso con valor, priorizar oportunidades, diseñar pilotos, establecer un modelo de gobierno y construir una hoja de ruta conectada con los objetivos de la organización.
La formación mantiene un enfoque independiente de proveedores y combina conceptos de negocio con ejercicios aplicados. Se trabajará sobre procesos reales, criterios de selección tecnológica, adopción por parte de los equipos, seguridad, privacidad, propiedad intelectual y medición del retorno.
Al finalizar, cada participante dispondrá de una propuesta estructurada para implantar IA generativa en su empresa: mapa de oportunidades, caso de negocio, diseño de un piloto, indicadores y plan de escalado.
- No se requieren conocimientos de programación ni experiencia previa en inteligencia artificial.
- Es recomendable conocer los procesos, objetivos y retos principales de la organización.
- Se aconseja asistir con un caso de negocio o proceso real sobre el que trabajar durante el curso.
- Para los talleres prácticos se necesita un ordenador con acceso a internet y autorización para utilizar información no confidencial.
- Duración: 30 horas distribuidas en tres bloques progresivos.
- Orientación empresarial: las decisiones tecnológicas se relacionan con objetivos, procesos, personas y resultados.
- Enfoque práctico: incluye ejercicios de identificación de oportunidades, prototipado, evaluación y diseño de pilotos.
- Visión independiente: se explican criterios aplicables a diferentes modelos, plataformas y proveedores.
- Uso responsable: integra gobierno, supervisión humana, seguridad, privacidad, propiedad intelectual y gestión del riesgo.
- Resultado tangible: cada participante construye una hoja de ruta de implantación adaptada a su organización.
Este curso está dirigido a profesionales que necesiten comprender, decidir o liderar la adopción de IA generativa en una organización:
- Dirección general y responsables de estrategia, innovación o transformación digital.
- Responsables de operaciones, producto, marketing, ventas, atención al cliente, recursos humanos y finanzas.
- Equipos de tecnología, datos, seguridad, cumplimiento y asesoría jurídica que participen en la implantación.
- Consultores, responsables de proyectos y profesionales que deban convertir oportunidades de IA en iniciativas viables.
- Emprendedores y responsables de pequeñas y medianas empresas que busquen mejorar productividad, servicio o capacidad de innovación.
Bloque 1. Fundamentos, estrategia y oportunidades — 10 horas
- Qué es la IA generativa y cómo se diferencia de la automatización y la IA predictiva.
- Modelos de lenguaje, sistemas multimodales, asistentes y copilotos: capacidades y limitaciones.
- Errores, sesgos, falta de trazabilidad y otros riesgos que deben entender los equipos directivos.
- Impacto en la cadena de valor y niveles de madurez para la adopción empresarial.
- Casos de uso en operaciones, conocimiento interno, marketing, ventas, atención al cliente, recursos humanos y desarrollo de producto.
- Cómo descubrir oportunidades a partir de tareas, procesos, decisiones y puntos de fricción.
- Preparación de datos y conocimiento corporativo: calidad, acceso, permisos y confidencialidad.
- Primer taller: mapa de oportunidades de IA generativa para una organización.
Bloque 2. Priorización, prototipado y adopción — 10 horas
- Matriz de priorización: valor esperado, viabilidad, disponibilidad de datos, coste y riesgo.
- Rediseño de procesos y definición de la colaboración entre personas e inteligencia artificial.
- Principios de interacción y creación de instrucciones eficaces para obtener resultados consistentes.
- Prototipos de asistentes internos, generación de contenido, análisis documental y apoyo a decisiones.
- Cuándo utilizar recuperación de conocimiento corporativo, automatizaciones o agentes y cuándo no hacerlo.
- Diseño de un piloto: alcance, usuarios, datos, criterios de aceptación, controles y supervisión humana.
- Gestión del cambio, formación de usuarios y creación de una red interna de responsables y promotores.
- Segundo taller: ficha de caso de uso, prototipo y caso de negocio inicial.
Bloque 3. Gobierno, escalado y retorno — 10 horas
- Modelo de gobierno: responsabilidades, políticas, inventario de casos de uso y niveles de aprobación.
- Seguridad, privacidad, propiedad intelectual, cumplimiento y uso de información sensible.
- Criterios para evaluar modelos, plataformas y proveedores: calidad, integración, control, coste y dependencia.
- Indicadores de calidad, productividad, adopción, coste, riesgo y satisfacción del usuario.
- Cómo calcular y revisar el retorno: línea base, beneficios, costes directos e indirectos y valor aprendido.
- Operación y mejora continua: evaluación de respuestas, observabilidad, gestión de cambios y control de versiones.
- Escalado desde el piloto: arquitectura, integraciones, centro de excelencia y modelo operativo.
- Proyecto final: hoja de ruta de 90, 180 y 365 días para implantar IA generativa en la organización.
