Introducción a la Inteligencia Artificial para Empresas

Este curso introductorio tiene como objetivo principal proporcionar a profesionales y directivos una visión clara y práctica de la Inteligencia Artificial (IA) aplicada al mundo empresarial. Busca demistificar conceptos clave (IA, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, etc.) y mostrar cómo estas tecnologías se traducen en oportunidades reales de negocio. Al finalizar, los participantes comprenderán qué puede y qué no puede hacer la IA actualmente, identificarán posibles áreas de su empresa donde implementarla para mejorar procesos o productos, y conocerán las implicaciones estratégicas (beneficios, retos, inversión necesaria) de embarcarse en iniciativas de IA

• Alfabetización digital en IA: capacidad para entender y explicar en palabras simples cómo funciona la IA y sus diferentes tipos (ej.: poder explicar a su jefe qué diferencia hay entre IA general y específica, o entre machine learning tradicional y deep learning), lo que les permite comunicarse eficazmente con equipos técnicos y traducir requerimientos de negocio a líneas generales que los científicos de datos puedan abordar.
• Identificación de casos de uso: competencia para observar un proceso empresarial e identificar puntos débiles o ineficiencias donde potencialmente un modelo de IA podría ayudar (por ejemplo, ver que el departamento de atención al cliente recibe repetitivas consultas – posible caso para un chatbot, o notar que hay mucho dato de ventas histórico no explotado – posible caso para predicción de demanda).
• Evaluación de factibilidad y ROI: habilidad para, ante una idea de proyecto de IA, hacer una evaluación preliminar de su viabilidad: ¿qué datos se necesitan y existen en la empresa?, ¿se requiere talento externo?, ¿cuánto podría costar y qué beneficio cuantitativo o cualitativo traería? Esto les permitirá priorizar iniciativas de alto valor y descartar aquellas con baja probabilidad de éxito o impacto marginal.
• Conocimiento de las herramientas y recursos disponibles: no serán expertos técnicos, pero sí sabrán dónde acudir – conocerán que existen plataformas cloud con APIs de IA fáciles de usar, que hay bibliotecas open source y soluciones pre-entrenadas para ciertos problemas. Esta competencia les evita intentar reinventar la rueda y les ayuda a planificar proyectos con componentes ya existentes.
• Visión ética y de gestión del cambio: competencia para incorporar consideraciones de ética de datos y privacidad desde el diseño de un proyecto (por ejemplo, cuestionar si un modelo puede introducir sesgos discriminatorios y cómo evitarlos, o asegurarse de cumplir GDPR si se usan datos personales), así como planificar la formación de personal o la adaptación de roles que un despliegue de IA requeriría. En otras palabras, no solo ven la tecnología, sino el ecosistema alrededor que debe ajustarse para adoptarla con éxito.

La metodología del curso combina exposiciones didácticas con talleres participativos y análisis de casos reales. Cada sesión teórica se acompaña de ejemplos concretos y anécdotas empresariales para aterrizar las ideas. Se evita profundizar en matemática compleja, enfocándose en la intuición y utilidad práctica de las técnicas de IA. En los talleres, los alumnos trabajan en grupos simulando un comité de innovación: se les pide que, para un caso de estudio (por ejemplo, una cadena minorista o un banco), propongan aplicaciones de IA y evalúen su impacto