Curso
Inteligencia artificial: implicaciones estratégicas para la alta gerencia
SOMOS
EDUCACIÓN
CONTINUA
no aplica
La inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser un concepto futurista a una prioridad estratégica en el mundo empresarial. Hoy, la mayoría de las grandes organizaciones ya invierten en IA, obteniendo beneficios como reducción de costos y mejoras operativas. Sin embargo, muchas aún carecen de una hoja de ruta clara para implementarla de forma efectiva.
La IA está transformando los modelos de negocio mediante capacidades como la automatización de tareas, la predicción de patrones, la personalización de experiencias, la optimización de cadenas de valor y la gestión de riesgos. Además, el auge reciente de la inteligencia artificial generativa (GenAI) —capaz de crear contenido, código, diseños o soluciones de forma autónoma— ha ampliado exponencialmente las posibilidades estratégicas de esta tecnología. La GenAI está revolucionando áreas como marketing, desarrollo de productos, atención al cliente, análisis de datos y toma de decisiones, y se ha convertido en un impulsor clave de la innovación y la diferenciación competitiva.
No obstante, la aceleración de estas tecnologías plantea desafíos importantes en materia de adopción, gobernanza, ética y alineación estratégica. La mayoría de los ejecutivos reconoce la urgencia de actuar, pero no sabe por dónde empezar.
Este curso brinda a los líderes empresariales una base sólida y práctica en tecnologías clave de IA —incluyendo machine learning, procesamiento del lenguaje natural, robótica y especialmente inteligencia artificial generativa— para entender sus implicaciones estratégicas, económicas y organizacionales. El objetivo es capacitar a los participantes para transformar la incertidumbre en oportunidades concretas de innovación, crecimiento sostenible y ventaja competitiva, mediante el uso estratégico y responsable de la inteligencia artificial.
Objetivos
Generar en los participantes las competencias básicas sobre la aplicación estratégica de la inteligencia artificial en los negocios y equipar a los participantes con conocimientos prácticos y habilidades para aprovechar el potencial de la IA de manera estratégica y sostenible en sus organizaciones
Al finalizar el curso, estará preparado para aplicar sus conocimientos a la toma de decisiones estratégicas fundamentadas en torno al uso de tecnologías clave de Inteligencia Artificial en su empresa
-
Comprender el panorama de la IA: Proporcionar a los participantes una visión general de las tendencias, aplicaciones y desafíos actuales en el campo de la IA.
-
Evaluar oportunidades y riesgos: Ayudar a los estudiantes a identificar oportunidades comerciales y estratégicas relacionadas con la IA. Esto implica analizar cómo la IA puede mejorar la eficiencia, la toma de decisiones y la innovación, así como considerar los riesgos asociados, como la privacidad y la seguridad.
-
Diseñar estrategias de implementación: Capacitar a los participantes para desarrollar planes estratégicos específicos para la adopción de la IA en sus organizaciones. Esto incluye comprender cómo integrar la IA en los procesos existentes y cómo medir su impacto.
-
Explorar modelos de negocio basados en IA: Estudiar casos de éxito y fracaso en la implementación de la IA en diferentes sectores. Los estudiantes pueden aprender a diseñar modelos de negocio innovadores que aprovechen el potencial de la IA.
-
Gestionar el cambio organizacional: Abordar los desafíos de liderar la transformación hacia una organización impulsada por la IA. Esto incluye la gestión del talento, la comunicación efectiva y la adaptación a los cambios tecnológicos.
Dirigido a
Profesionales de las áreas de Ingeniería, Administración, Economía o afines, interesados en ponerse a tono con las nuevas tecnologías de la inteligencia artificial que están transformando la competitividad de las organizaciones, pero que no tienen claro el derrotero estratégico a seguir. El curso no presupone ningún conocimiento tecnológico particular: se centrará en las implicaciones organizacionales y de gestión de estas tecnologías y en cómo pueden aplicarse en el lugar de trabajo, más que en sus dimensiones técnicas.”
Metodología
Mediante conferencias teórico - prácticas se darán las bases del conocimiento. A través de un intercambio de experiencias con especialistas en el tema, se harán aproximaciones a los temas planteados en el curso. El aprendizaje se garantizará a través de talleres prácticos y aplicables con estudios de caso
Contenidos académicos
MÓDULO I – INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1. Introducción a la Inteligencia Artificial
1.1 La IA: Un Nuevo Paradigma para la Informática
1.2 Conceptos básicos de la IA
1.3 Historia de la IA
1.4 Diferentes tipos de IA
2. Componentes Principales de la IA
2.1 Machine Learning
2.2 Procesamiento de Lenguaje Natural
2.3 Robótica
2.4 Visión por Computadora
2.5 Sistemas Expertos
3.Principios Básicos de la IA
3.1 El Papel de los Datos en la IA
3.2 Entender los Algoritmos de la IA
MÓDULO II – MACHINE LEARNING EN LOS NEGOCIOS
4. Tipos de Machine Learning
4.1 Aprendizaje supervisado
4.2 Aprendizaje no supervisado
4.3 Aprendizaje por refuerzo
5. Redes Neuronales y Deep Learning
5.1 Redes Neuronales Artificiales: Imitación del Cerebro Humano
5.2 Deep Learning: Aprovechar el poder de la profundidad
5.3 Redes neuronales convolucionales CNN:
Comprendiendo las Imágenes
5.4 Redes neuronales recurrentes RNN
MÓDULO III – Principales Campos de la IA
6. Principales Campos de la IA
6.1 Procesamiento del lenguaje natural: Cómo hacer que las computadoras entiendan el lenguaje humano
6.2 Visión por Computador: Hacer que las Computadoras Vean
6.3 Robótica: Construcción de máquinas inteligentes
MÓDULO IV – IA Generativa
Temas
7. Comprendiendo la Teoría Generativa
7.1¿Qué es la IA Generativa?
7.2 ¿Cómo funciona la IA Generativa?
7.3 Aplicaciones de la IA Generativa
7.4 ¿Cómo se desarrollan los modelos generativos de IA?
7.5 Tipos de IA Generativa
7.6 Prompt Engineering - Cómo hablar con la IA
8. Modelos Generativos
8.1 Modelos Generativos: IA Monomodal frente a multimodal
8.2 Texto a texto (T2T) / Generación de texto
8.3 Texto a imagen (T2I) / Generación de Imágenes
8.4 Texto a Vídeo (T2V) / Generación de Vídeo
8.5 Audio a Texto (A2T) / Voz a Texto
8.6 Imagen a Imagen (I2I) / Edición de Imágenes
8.7 Texto a Código (T2C) / Generación de Código
8.8 Texto a Música (T2M)/Generación de Música
8.9 Imagen a vídeo / Generación de vídeo y animación de vídeo
9. IA Generativa en Publicidad y Marketing
9.1 Panorama General: ¿Cómo Puede Aplicarse la IA Generativa al Marketing y a la Publicidad?
9.2. Utilizar la IA Generativa para Crear Anuncios y Material de Marketing
9.3. Personalización de Contenidos con GenAI
9.4. Influenciadores y Modelos de IA
10. Reinventando el Customer Engagement a Través de Sistemas Inteligentes
10.1 La IA Generativa en el Servicio al cliente
10.2. Un Nuevo Nivel de Personalización
10.3. Intervenciones más Proactivas Gracias a la IA Predictiva
10.4. Incorporar la IA Generativa a los Productos
MÓDULO V – ESTRATEGIA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
11. Por qué todas las empresas son ahora empresas de IA
11.1¿Qué es una “empresa de IA”?
11.2 Inteligencia artificial en todas partes
11.3 Los procesos empresariales también son cada vez más inteligentes
12. Alineación Empresarial
12.1Por qué la IA puede afectar a su estrategia y modelo de negocio
12.2 Cuando la IA desafía los modelos y estrategias empresariales
12.3 Las empresas que han evolucionado su modelo de negocio y se han reinventado
12.4 Empresas que han cambiado su modelo de negocio
13. Sus casos de uso: Desde Victorias Rápidas hasta Triunfos Estratégicos
13.1 ¿Qué hay que hacer?
13.2 Identificar posibles casos de uso (según su estrategia empresarial)
13.3 Definiendo sus casos de uso con mayor detalle- Framework Casos de Uso
13.4 Priorizar los Casos de uso
13.5 Framework de Estrategia
13.6 Implementar este enfoque en toda la empresa
14. Framework BCIDS Kavita Ganesan
14.1 Disponibilidad Presupuestaria (B)
14.2 Preparación Cultural (C)
14.3 Preparación en Infraestructura(I)
14.4 Preparación de los Datos (D)
14.5 Preparación de Competencias (S)
14.6 Enfoque Jumpstart AI
15. Framework Yi Zhou
15.1. Visión: Reinvención total de la empresa en una organización nativa de IA
15.2. Valor: Objetivo: Alto ROI y ROE
15.3. Costo: Cómo abordar las implicaciones financieras
15.4. Riesgo: Abordar nuevos desafíos
15.5. Adopción: evaluación de la preparación organizacional
15.6. Transformación: Dirigiendo un nuevo camino hacia la empresa nativa de IA
15.7 Adopción inteligente de GenAI: Una guía estratégica
Conferencistas
no aplica
Johnny Mahecha Ramírez
Ingeniero y MBA Universidad de los Andes
PhD y M.Sc. Management Information Systems Leonard Stern School of Business New York University (NYU)
Consultor Externo en e-commerce, e-business y e-marketing. Grupo Aval, Grupo Carvajal, Tecnoquímicas, Colombina, Microsoft Area Andina (CRM)
Profesor Cátedra Los Andes, La Sabana, El Rosario, Javeriana, EAN, Sergio Arboleda, UNAB, UIS, ICESI. Uninorte. Universidad Internacional de la Florida
Pionero de la docencia de e-commerce y e-marketing en Colombia (Primeros cursos en Uniandes). Cursos de e-marketing y e-business en especialización de mercadeo y MBA en los Andes. Cursos de Gestión de Tecnología, Sistemas de Información, EAN pregrado y posgrado. Cursos de CRM, e-marketing, Sistemas de Información en especializaciones de Gerencia Comercial y Gerencia Estratégica Universidad de la Sabana
Experiencia en el sector de tecnología (Vicepresidente Mercadeo Canon Latinoamerica Inc)
Descuentos
4% por pronto pago: Este descuento es el único acumulable y aplica si pago es realizado un mes antes de iniciar el programa.
10% por ser egresado o estudiante (activo) en pregrado o posgrado de la Universidad Javeriana.
10% por afiliación a la caja de compensación Cafam.
15% para grupos de 3 a 5 participantes en el mismo programa.
20% para grupos de 6 participantes en el mismo programa y en el tercer diplomado realizado consecutivamente.
Apertura y fecha de inicio: la apertura y la fecha de inicio del
programa dependerá del mínimo número de inscritos,
establecido por la Universidad.
Certificación: se otorgará certificación a quien haya
cumplido como mínimo con el 80% de las actividades
programadas en el aula.
Forma de pago: efectivo, cheque de gerencia, tarjeta de
crédito (recibimos todas las tarjetas, cuenta de cobro).
Válido para Colombia:
**Art. 92 Ley 30 de 1992 - Las Instituciones de
Educación Superior no son responsables del
I.V.A.
**Numeral 6 del Art. 476 Estatuto Tributario
(ET) - Servicios excluidos del impuesto sobre
las ventas.