IA Avanzada para Empresas Líderes

 Este programa avanzado tiene como finalidad llevar a la organización un paso más allá en su viaje de inteligencia artificial, proporcionando a ejecutivos y especialistas una comprensión profunda de las últimas tendencias y avances en IA y cómo implementarlos estratégicamente para mantener el liderazgo en el mercado. Los objetivos se centran en conocer las innovaciones más recientes (IA explicable, IA generativa, edge AI, etc.) y entender su aplicabilidad real en entornos corporativos

• Visión tecnológica estratégica: competencia para evaluar cómo las tecnologías emergentes de IA (como la IA generativa, algoritmos de aprendizaje por refuerzo avanzado, etc.) pueden integrarse en la estrategia corporativa para generar ventajas competitivas sostenibles. Esto incluye habilidad para identificar qué avances son relevantes y cuáles son ruido hype, alineando las inversiones tecnológicas con la propuesta de valor de la empresa.
• Liderazgo de innovación transversal: capacidad para impulsar proyectos de IA avanzados que involucran a múltiples áreas de la empresa. Los participantes podrán articular una visión atractiva de cada proyecto para obtener buy-in, asignar responsabilidades claras entre TI, negocio, legal, etc., y mantener a todos enfocados en los objetivos de negocio durante la implementación técnica.
• Gobernanza y ética de IA: desarrollan la competencia de establecer marcos de gobernanza de datos e IA: desde asegurar la calidad y privacidad de los datos usados, hasta implementar revisiones periódicas de desempeño y equidad de los algoritmos desplegados. Sabrán cómo comunicar los resultados de la IA de manera comprensible a entes reguladores o al público, practicando la transparencia y responsabilidad necesarias cuando se operan soluciones de IA de alto impacto.
• Optimización y escalabilidad: conocimiento para tomar decisiones sobre la escalabilidad de las soluciones de IA – por ejemplo, cuándo optar por infraestructuras cloud vs on-premise por costos/latencia, cómo garantizar la escalabilidad de un modelo que funcionó en piloto hacia miles de transacciones por segundo, o cómo integrar nuevos modelos en arquitecturas existentes sin reprogramar todo desde cero. Esta competencia les permite asegurar que los éxitos iniciales de IA se conviertan en implementaciones robustas en producción.
• Benchmarking y mejora continua: habilidad para comparar objetivamente el nivel de madurez en IA de su empresa con el de la industria o competidores. Gracias al curso, sabrán qué métricas mirar (porcentaje de procesos con IA, nivel de automatización, ROI promedio de proyectos, etc.) y podrán establecer indicadores para medir el progreso interno en IA. También fomentarán una cultura de experimentación continua: pequeñas pruebas A/B con nuevos modelos, hackathons internos, alianzas con startups, etc., de modo que la empresa no se estanque tecnológicamente.

Este curso avanzado se imparte a modo de seminario-taller intensivo, con un fuerte componente de debate y estudio de casos. A diferencia de un curso básico, aquí se espera que los participantes ya tengan nociones de IA, por lo que la metodología aprovecha el aprendizaje entre pares: se discuten experiencias propias de los asistentes en proyectos de IA, se analizan casos de empresas líderes mundiales que implementaron IA avanzada (por ejemplo, cómo Amazon optimiza su cadena logística con IA predictiva, o cómo Google administra modelos a gran escala) y se realiza un benchmarking de estas prácticas