IA en Innovación - Predicción, Personalización e Integración en el Ciclo de Vida del Producto

El objetivo de este curso avanzado es profundizar en cómo la Inteligencia Artificial (IA) puede ser empleada para predecir el éxito de productos, personalizarlos y optimizar su ciclo de vida completo desde el desarrollo hasta la postventa. Los participantes aprenderán a utilizar IA para modelar y predecir el desempeño de un producto en el mercado antes y después de su lanzamiento, así como para introducir altos niveles de personalización en productos y experiencias mediante IA.

• Data-driven product management: competencia para tomar decisiones de gestión de producto basadas en un flujo continuo de datos y análisis. Podrán fijar métricas clave de desempeño del producto (KPIs de uso, retención, satisfacción) y establecer sistemas para monitorearlas con IA, haciendo ajustes al producto o estrategia rápidamente en función de esos datos. 
• Orquestación de personalización a escala: habilidad para implementar y gestionar sistemas de personalización para miles o millones de usuarios. Entenderán tanto la parte técnica (aunque no la programen, sabrán requerir un motor de recomendaciones o configuración adaptativa) como la parte operacional.
• Lifecycle marketing y venta consultiva basados en IA: su enfoque de mercado se vuelve más a largo plazo y centrado en el valor continuo. Competentes en diseñar estrategias para mantener al cliente comprometido post-compra usando IA.
• Manejo de plataformas de actualización y mejora continua: en muchos sectores, se lanza un producto y raramente se toca; con IA integrándose, estos profesionales serán competentes en manejar plataformas que permiten actualizaciones, mejoras incrementales de funcionalidad, etc. 
• Estrategia y ética en AI product strategy: sabrán alinear las capacidades de IA con la propuesta de valor sin sobrecargar al producto de tecnología innecesaria (evitar el "AI-washing").

Al finalizar, los participantes habrán desarrollado competencias de nivel estratégico en la gestión del ciclo de vida de productos con soporte de IA. Tendrán la capacidad de interpretar modelos predictivos de mercado y usarlos en su estrategia de lanzamiento: es decir, serán competentes en incorporar pronósticos de ventas/adopción en sus planes de producción, marketing y distribución, calibrando su confianza en dichos modelos con instinto y mitigaciones (por ejemplo, plan B si la predicción se desvía). También habrán mejorado su competencia en marketing personalizado y CRM: entenderán cómo segmentar clientes usando IA, cómo ajustar ofertas y comunicaciones de forma individual, y cómo ello repercute en engagement y retención