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Temario del curso

Día 1 — Introducción a la IA y aplicaciones empresariales

Módulo 1 — Introducción a la Inteligencia Artificial

  • Qué es y qué no es la IA
  • Tipos de sistemas de IA
  • IA generativa y modelos de lenguaje grandes (LLM)
  • Mitos versus realidad de la IA
  • Tendencias comerciales actuales en la adopción de IA
  • Oportunidades y limitaciones de la IA

Módulo 2 — IA en las operaciones empresariales modernas

  • Cómo utilizan las empresas la IA actualmente
  • Aplicaciones de IA en fabricación y operaciones
  • IA en ventas y comunicación con clientes
  • IA en recursos humanos y reclutamiento
  • IA en adquisiciones y logística
  • IA en finanzas e informes
  • IA para gestión de calidad y cumplimiento normativo

Ejercicio práctico

Los participantes prueban herramientas de IA para:

  • resúmenes,
  • generación de informes,
  • redacción de correos electrónicos,
  • apoyo en flujos de trabajo,
  • análisis de documentos,
  • notas de reuniones,
  • y planificación operacional.

Día 2 — Productividad con IA práctica y automatización de flujos de trabajo

Módulo 3 — Productividad impulsada por IA

  • Asistentes de IA para gerentes
  • Ingeniería de instrucciones (prompt engineering) para usuarios empresariales
  • Creación de instrucciones efectivas para el negocio
  • Uso de IA para:
    • informes,
    • planificación,
    • presentaciones,
    • documentación,
    • preparación de reuniones,
    • y apoyo a la decisión

Módulo 4 — Análisis de datos e insights empresariales

  • Análisis de negocios con IA
  • Extracción de información de documentos y hojas de cálculo
  • Pronósticos y análisis de tendencias asistidos por IA
  • Monitoreo de KPI e insights operacionales
  • Trabajo con datos empresariales estructurados y no estructurados

Taller práctico

Los equipos trabajan en escenarios empresariales realistas:

  • informes de producción,
  • pronósticos de ventas,
  • análisis de proveedores,
  • documentación de RR.HH.,
  • paneles operacionales (dashboards),
  • y análisis de problemas de calidad.

Los participantes construyen flujos de trabajo prácticos asistidos por IA relevantes para sus departamentos.

Día 3 — IA para operaciones, planificación y toma de decisiones

Módulo 5 — IA en la gestión de operaciones

  • IA para eficiencia operacional
  • Optimización de flujos de trabajo
  • Soporte para inventario y almacén
  • Conceptos de mantenimiento predictivo
  • Estandarización de procesos
  • Toma de decisiones asistida por IA

Módulo 6 — Aplicaciones de IA específicas por departamento

Producción y operaciones

  • Monitoreo de producción
  • Análisis de causa raíz
  • Generación de PIP (Procedimientos Operativos Estandarizados)
  • Informes operacionales

Ventas y desarrollo comercial

  • Cualificación de leads
  • Generación de propuestas
  • Comunicación con clientes
  • Análisis competitivo

RR.HH.

  • Descripciones de puesto
  • Preparación de entrevistas
  • Planes de capacitación
  • Comunicaciones internas

Finanzas y contabilidad

  • Resúmenes financieros
  • Análisis de facturas y documentos
  • Soporte al cumplimiento normativo
  • Automatización de informes

Gestión de la calidad

  • Análisis de no conformidades
  • Soporte documental
  • Preparación para auditorías
  • Seguimiento de riesgos

Taller práctico

Los participantes diseñan:

  • un caso de uso de IA para su departamento,
  • una oportunidad de automatización,
  • y una iniciativa medible de mejora de productividad.

Día 4 — Gobernanza, riesgo e implementación de IA

Módulo 7 — Gobernanza y cumplimiento de la IA

  • Uso responsable de la IA
  • Privacidad de datos y confidencialidad
  • Riesgos de la IA generativa
  • Políticas de gobernanza de IA
  • Supervisión y validación humana
  • Comprensión del Reglamento de IA de la UE (EU AI Act)
  • Consideraciones éticas y operacionales

Módulo 8 — Implementación práctica de IA

  • Cómo introducir la IA dentro de una organización
  • Identificación de victorias rápidas (quick wins)
  • Selección de herramientas y procesos
  • Consideraciones sobre el cambio organizacional
  • Medición del retorno de la inversión (ROI) en iniciativas de IA
  • Desarrollo de una hoja de ruta para la adopción de IA

Ejercicio grupal

Los equipos evalúan:

  • qué procesos deben o no deben utilizar IA,
  • riesgos operacionales,
  • prioridades de implementación,
  • y desafíos de adopción interna.

Día 5 — Simulación empresarial y taller de estrategia de IA

Módulo 9 — Taller de estrategia de IA

Los participantes trabajan en equipos para crear:

  • planes de acción de IA por departamento,
  • prioridades de implementación,
  • evaluaciones de riesgos,
  • y metas operacionales medibles.

Proyecto práctico final

Los equipos presentan:

  • una propuesta real de implementación de IA,
  • beneficios comerciales esperados,
  • impacto operacional,
  • riesgos,
  • y estrategia de adopción.

Discusión y recomendaciones finales

  • Siguientes pasos para la adopción de IA
  • Embajadores internos de IA
  • Herramientas y flujos de trabajo recomendados
  • Desarrollo de capacidades de IA a largo plazo

Requerimientos

Público objetivo

  • Gerentes de producción
  • Gerentes de planificación estratégica
  • Líderes de ventas y desarrollo comercial
  • Gerentes de RR.HH.
  • Gerentes de adquisiciones y almacén
  • Líderes de innovación
  • Profesionales de finanzas y contabilidad
  • Gerentes de calidad
  • Gerentes operativos y administrativos
 35 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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