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La Inteligencia Artificial (IA) es ya parte de una revolución tecnológica que modifica-rá fundamentalmente la forma en que vivimos, trabajamos y nos relacionamos. Con un impacto esperado para 2030 que supondrá un crecimiento del 14% del PIB mundial(1) (PwC – ‘Exploiting the AI Revolution’), la IA va a transformar estrategias y modelos operativos de compañías, siendo una de las mayores oportunidades comerciales de la economía en los próximos años.
La Inteligencia Artificial, por lo tanto, no solo es un concepto de moda. Las empresas están ya desplegando la Inteligencia Artificial como un diferenciador en su aproximación al cliente, contribuyendo a entender mejor sus necesidades y su comportamiento. También actúa como impulsor de eficiencia y sin duda es una habilitador de la innovación y la disrupción digital.
En este programa abordaremos dónde se encuentra actualmente la Inteligencia Artificial, hacia dónde se dirige y cómo dar sentido a la expansión de las iniciativas de machine learning dentro de una empresa. Analizaremos cuál es el impacto real en los negocios y desarrollaremos diferentes casos de uso reales que después puedan ser implantados en las empresas, transformando procesos como el Marketing y las Operaciones de una compañía.
Abordaremos las tecnologías y modelos de Inteligencia Artificial, con el detalle necesario para que pueda tomar decisiones sobre cómo aplicarlas y cómo desarrollar proyectos complejos basados en Inteligencia Artificial.
Manejaremos entornos reales de Inteligencia Artificial basados en las plataformas líderes del mercado y aprenderemos cómo la tecnología nos puede ayudar al desarrollo del negocio.
En definitiva, aprenderá:
• Cómo el futuro de la IA debe dar forma a su estrategia actual
• Los retos y oportunidades que se avecinan en torno a la I.A
• Qué aporta y cómo abordar proyectos reales de Inteligencia Artificial
Sin embargo, la IA no puede aislarse de los retos éticos y sociales que supone su aplicación. En este contexto tanto los Gobiernos como los líderes empresariales están lidiando con las implicaciones estratégicas de estas transformaciones para sus clientes, empleados, organizaciones e industrias, pero también en el impacto en las personas. La Inteligencia Artificial hace posible nuevas oportunidades para la creación de valor, pero también actúa como una fuente de incertidumbre y riesgo, siendo necesario minimizar los riesgos en su aplicación.
Por lo tanto, en esta era de cambio acelerado, la Inteligencia Artificial supone un cambio de paradigma, en la forma de entender la digitalización, y requiere de profesionales y ejecutivos preparados para liderar y maximizar los beneficios que implica el comportamiento inteligente de las máquinas.
Esta transformación también llega al mercado laboral, según recientes estudios, que analizan el impacto de la IA en las Organizaciones, el 83% de las empresas crearán nuevos puestos de trabajo gracias a la utilización de aplicaciones de IA, siendo necesaria la renovación de competencias profesionales para sacar el máximo partido a las inversiones en IA.
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Perfil de Acceso
Uno de los mayores problemas a los que se enfrenta el desarrollo de la IA es la escasez de expertos. Para conseguir que las empresas comprendan las implicaciones del uso de la IA y la tecnología y maximicen las oportunidades que conlleva, es necesario que dispongan de competencias digitales para relacionarse con la IA y sus distintos ámbitos de actuación.
Los módulos del programa están diseñados pensando en aquellos profesionales que aspiren a acelerar el desarrollo de su carrera profesional y entender el rol que está adquiriendo la IA:
- Ejecutivos que desean una inmersión en el impacto de negocio y las nue-vas posibilidades que abren estas tecnologías, identificando los elemen-tos necesarios para poder aplicarlas en entornos productivos reales.
- Responsables y jefes de proyecto que quieran ampliar su capacidad de gestión para acometer proyectos relacionados con IA.
- Consultores y especialistas del sector de la IA que quieran prepararse, ac-tualizarse y completar su perfil, forjando así su posición competitiva en el mercado.
El Programa también está orientado a aquellos alumnos que deseen capacitarse en el ámbito de la Inteligencia Artificial:
- Personas con vocación en el área de la IA que deseen reforzar su prepa-ración académica.
- Personas que desean especializarse en un área de conocimiento con gran proyección actual
El programa está diseñado para poder profundizar en el área de conocimiento de la IA y en su aplicación práctica, independientemente de sus conocimientos de programación y de que su formación sea técnica o no.
Programa
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1. Fundamentos de negocio de la Inteligencia Artificial
Módulo 1. Conceptos clave de negocio vinculados a la IA
En este módulo el estudiante se introducirá en el mundo de la IA, abordando temas como:
- Introducción a la IA
- Conceptos fundamentales de la IA
- Estado del arte y tendencias IA
- Economía de experiencias
Módulo 2. El impacto económico de la IA
El objetivo de este módulo es integrar la IA dentro del contexto socio-económico. En éste el estudiante verá temas como:
- Impacto de la IA en la Economía
- Impacto de la IA en la Transformación Digital
- La IA en los sectores industriales: Casos de uso en la Industria 4.0
- Relación de la Inteligencia Artificial y Hubs de Innovación
Módulo 3. Modelos de inteligencia Artificial basados en incremento de ingresos
En este módulo del programa se profundizará en las aplicaciones de la IA orientadas a gene-rar nuevos ingresos
- Creación de modelos de simulación o propensión a la compra
- Personalización mediante sistemas de recomendación
- Nuevos modelos de negocio
Módulo 4. Modelos de inteligencia Artificial basados en la eficiencia
En este módulo del programa se introducirá al estudiante en las aplicaciones de negocio de la IA relacionadas con el producto y con la excelencia operacional.
- Mejora de producto gracias a la IA
- IA para optimizar las operaciones:
- Robotización
- Supply Chain
- Delivery
- RPAs
Módulo 5. Modelos de Inteligencia Artificial basados en el cliente
En este módulo del programa se profundizará en las oportunidades que ofrece la IA para co-nocer al cliente y mejorar la experiencia de usuario. Alguno de los puntos del módulo son los siguientes:
- Redes Sociales
- Personalización contenidos y customer journey
- Modelos Customer Centric
- Chatbots y asistentes inteligentes
- RRHH
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2. Fundamentos tecnológicos de la Inteligencia Artificial
En este bloque se prepara al alumno para entender y poder manejar con soltura los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial desde un punto de vista tecnológico.
Módulo 6. Inteligencia Artificial y Big Data
- Introducción al tratamiento de datos masivos en entornos de Inteligencia Artificial. Principales Entornos cloud líderes del mercado.
- Pirámide de valor del dato. Tecnologías Big Data
- De la minería a la analítica predictiva
- Inteligencia Artificial y Advanced Analytics
Módulo 7. Modelos Machine Learning y Redes Neuronales
Este módulo introducirá al estudiante al Machine Learning y Redes Neuronales, proporcionando aquellos conceptos clave para su correcta comprensión y utilización
- Herramientas básicas de desarrollo
- Introducción y principios básicos aplicables a Machine Learning
- Bases fundamentales y principales algoritmos aprendizaje computacional
- Modelos aprendizaje supervisado y no supervisado
- Optimización de modelos
- Generación aplicaciones basadas en Machine Learning
- Redes Neuronales aplicadas
Módulo 8. Frameworks IA
En este módulo el estudiante profundizará en los frameworks de IA que existen actualmente en el mercado para el desarrollo de aplicaciones IA. Entre ellos se destacan:
- Frameworks Open Source
- Framework Google IA
- Framework Microsoft Cognitive Services…
- Frameworks Shadow-AI
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3. Implantación de Proyectos IA
Módulo 9. Implantación de Proyectos IA
Aspectos metodológicos de la dirección e implementación de Proyectos IA. Entre los temas abordados verá:
- Ciclo de vida del contenido
- AIOps
- Pruebas de regresión
- Feedback y mantenimiento
- Reutilización y reentrenamiento
- Recursos materiales: Almacenamiento y Computación
- Recursos humanos. Perfiles específicos ecosistema Inteligencia Artificial, e impacto en perfiles tradicionales
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4. Casos de uso: entorno digital & chatbots
Módulo 10. Casos de uso entorno digital
Se introducirá al alumno en el diseño e implantación de modelos de IA en los ecosistemas di-gitales y cómo acelerar las ventas, el marketing online y la personalización de ecosistemas digitales con implantaciones reales.
Módulo 11. Desarrollo práctico de Asistentes virtuales
Este módulo desarrollará casos concretos aplicados de la Inteligencia Artificial en el ámbito del procesamiento del lenguaje natural y los chatbots:
- Claves en el desarrollo de los asistentes virtuales
- Desarrollo práctico de chatbots
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5. Retos en la implantación de la Inteligencia Artificial
Módulo 12. Retos éticos y sociales
La inteligencia artificial y la ética se han aproximado y todo hace indicar que dicha relación se irá estrechando a medida que la IA se desarrolle y muestre con mayor claridad, si cabe, su impacto en las personas.
Por su capacidad de transformación, es relevante plantearnos cómo la Inteligencia Artificial puede mejorar las vidas de las personas desde un punto de vista social y considerando también aspectos legales y éticos.
Las tecnologías de Inteligencia Artificial no son neutrales, y en ocasiones involuntariamente pueden estar intrínsecamente sesgadas en función de los datos con los que hayan sido alimentadas.
Por ello, se considera importante que los modelos de Inteligencia Artificial se desarrollen con normas éticas claras para que respeten la dignidad y los derechos humanos.
- Conciencia del sesgo en datos y cómo evitarlo
- Efecto caja negra de los Modelos de Inteligencia Artificial
- Cómo puede la Inteligencia Artificial ayudar a las personas y a proyectos sociales
- Implicaciones sociales, legales y éticas
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6. PROYECTO FINAL. IA Challenge
Es el proyecto académico-práctico que los alumnos realizarán transversalmente durante todo el programa.
- Design thinking, lean, agile y otras metodologías para la innovación
- Definición de objetivos y preguntas de negocio a resolver
- Modelos de análisis, diagnóstico, predicción y prescripción basados en Inteli-gencia Artificial
- Integración Modelos IA en entornos reales de producción
- Diseño de KPIs y metodología de validación
Objetivos
¿Qué es la Inteligencia Artificial? ¿Qué hace de una empresa una IA company? ¿Qué pueden hacer los modelos de machine learning y qué no? ¿Qué procesos se pueden beneficiar de la aplicación de la IA? ¿Cómo se está aplicando actualmente la IA en las empresas? ¿Cómo se utilizan las redes neuronales? ¿Cómo se desarrolla un proyecto de machine learning? ¿Qué relación existe entre un proyecto data science y un proyecto de machine learning? ¿Qué aspectos se deben considerar para optimizar los modelos de IA? ¿Qué riesgos existen en la aplicación de la IA y cómo se pueden evitar? ¿Qué perfiles profesionales son necesarios?
El Programa en Inteligencia Artificial ayudará a responder a todas estas preguntas, a través de la combinación de los conceptos relacionados con las tecnologías más importantes, y la aplicación de estos a nivel empresarial. El análisis de diferentes casos reales permitirá concretar la realidad de las tecnologías de IA, así como su aplicación para respaldar las necesidades empresariales.
El Programa en Inteligencia Artificial tiene como objetivo principal acercar los fundamentos de IA a todos aquellos profesionales que ven cómo la aplicación de la Inteligencia Artificial en sus sectores, está cambiando la forma de gestionar los modelos de negocio. A través de este programa, los estudiantes también adquirirán los conocimientos técnicos necesarios para liderar proyectos IA y tomar decisiones en este ámbito.
En línea con el objetivo principal, los objetivos específicos del programa son:
- Profundizar en los fundamentos y conceptos clave de la IA, así como en los métodos y técnicas utilizadas para resolver problemáticas de negocio.
- Conocer los principales algoritmos y herramientas actuales relacionados con Machine Learning para ser capaz de implementarlos en la resolución de problemas sin tener conocimientos previos de programación.
- Desarrollar modelos de IA utilizando los principales frameworks de trabajo existentes en el mercado.
- Desarrollar aplicaciones prácticas de IA tales como asistentes virtuales y chatbots.
- Ser capaz de liderar proyectos de IA, no sólo desde un punto de vista téc-nico sino también gerencial, desarrollando perfiles multidisciplinares que sepan relacionar y conectar diferentes áreas de negocio y prácticas tecno-lógicas.
- Entender el impacto estratégico de la IA desarrollando una visión de ne-gocio para maximizar su ROI.
- Entender las aplicaciones de la IA en las diferentes Industrias y profundi-zar en los casos de uso con mayor impacto de negocio.
Profesorado
Luis Miguel Garay Gallastegui
Director de Digitalización en Telefónica
Actualmente es Director de Experiencia y Tecnología en Telefónica. Ha desarrollado su carrera como Gerente de Estrategia de canales de aten-ción y Director de Canales online B2C/B2B.
Doctor en Inteligencia Artificial por la Universidad de Deusto, Licenciado en Informática y PDD por el Instituto de Empresa. Es autor de varios libros sobre Modelos de Negocios Digitales y Marketing Mobile.
Miguel Ángel Perdiguero
Cognitive & Analytics Associate Partner en IBM Global Business Services
Actualmente trabaja en IBM como Gognitive & Analytics Associate Partner, es miembro de la Comisión Permanente para el Estudio del Big Data, Inteligencia Artificial y Data Analytics en la AECA, y es Advisor en Guidepoint. Anteriormente ha estado vinculado a otras empresas tecnológicas o posiciones relacionadas con la tecnología como Atos, Everis, PwCy CapGemini.
Daniel Pereiro
Key Account Manager en GOOGLE
Actualmente trabaja en Google como Key Account Manager, habiendo adquirido previamente una extensa experiencia en empresas tecnológicas de primer nivel como Amazon Web Services, IBM España, Oracle o Symamtec. Cursó el BTEC Higher National Diploma (HND) en Business Information Technology en la Escuela de Sistemas Informáticos de Madrid.
Alfonso Ibañez Martín
Director de Big Data Analytics en Telefónica
Director de Big Data Analytics en Telefónica donde lidera la estrategia y ejecución analítica de los proyectos de LUCA: AI Powered Decisions. Alfonso es el responsable de las disciplinas y del equipo de Data Science & Data Engineering de la unidad y cuenta con más de diez años de experiencia desarrollando y liderando proyectos de Machine Learning en empresas de múltiples sectores. Es Doctor en Inteligencia Artificial por la Universidad Politécnica de Madrid y miembro del Committee of Data Experts (CoDEx).
David Faustino Pérez García
CTO & Bot Developer en BOTSLOVER
Es Ingeniero en Telecomunicaciones por la Universidad Politécnica de Madrid y, actualmente, dedica su carrera profesional a gestionar la Transformación Digital de Telefónica en España. David lleva a cabo los procesos de Transformación Digital de la compañía desde el punto de vista de las personas, los procesos y la tecnología. Además, es CTO & Bot Developer en BOTSLOVER.
Denis Martín Barroso
Gerente de Tecnología Digital Telefónica
Denis es MBA y Máster en Ingeniería de Telecomunicaciones, donde obtuvo el premio a la Excelencia Académica por el Ministerio de Educación debido a su pasión por la tecnología y la ciencia. Se caracteriza por sus conocimientos tecnológicos, visión de negocio y alta vocación innovadora.
Raúl Arrabales
Co-Fundador en Serendeepia Research y Director de Inteligencia Artificial / Neurociencia Cognitiva en Psicobótica.
Psicólogo general sanitario, ingeniero en informática, MBA y doctor en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. Arrabales cuenta con una experiencia profesional de 18 años trabajando en diversos ámbitos: en el académico como docente e investigador y en la empresa como gerente, jefe de proyecto, consultor tecnológico y estratégico. Arrabales ha trabajado principalmente en el sector de los contenidos digitales para varias compañías internacionales como IBM, Arris, Orange, Altran y Accenture. Actualmente es Co-Fundador en Serendeepia Research y Director de Inteligencia Artificial / Neurociencia Cognitiva en Psicobótica.
Proceso de Admisión
Solicitud admisión
Envío documentación
Formalización matrícula
Solicitud de admisión:
Cumplimentar la solicitud de admisión
Envío documentación:
- Solicitud de admisión cumplimentada
- Copia del DNI/NIF o Pasaporte
- Curriculum Vitae
Formalización matrícula:
Enviar justificante de reserva.
Precio: 2.950 €
Consultar Financiación >
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