Inteligencia Artificial en la Pyme

Con este contenido de curso profesional el alumnado conocerá las posibilidades que le ofrece la IA para ahorrar tiempo y esfuerzo sin menoscabar la calidad de lo que hacen. Se abarcarán temas como los fundamentos e impacto de la IA en las empresas, la tipología de soluciones IA para la empresa, el modelo de integración para la IA, así como la aplicación directa de la IA en el trabajo diario de una Pyme.

Descripción

¿Cuánto tiempo necesito?

115 h

¿Es para mí?

Profesionales de cualquier sector que quieran empezar a explorar las posibilidades de incorporar la IA en su trabajo diario, poniendo especial énfasis en la Pyme.

¿Qué competencias ganaré?

Gestionar el impacto transformador de la IA en las empresas, para desarrollar estrategias efectivas y adaptarse a este nuevo paradigma empresarial.
Evaluar de modo consistente los impactos de la inteligencia artificial para su aplicación desde diferentes perspectivas en el contexto empresarial.
Analizar críticamente las implicaciones y desafíos asociados al desarrollo en la implementación y avance de la inteligencia artificial.
Comprender y analizar los avances significativos en el campo de la inteligencia artificial (IA) durante el siglo XXI, para contribuir de manera informada y eficaz en proyectos y discusiones relacionadas con la inteligencia artificial.
Aprender los modelos generativos e IA conversacional, explorando sus fundamentos y aplicaciones, para entender cómo funcionan y cómo podemos utilizarlos para desarrollar soluciones innovadoras en la comunicación y creación automatizada.
Comprender y aplicar de forma óptima los principios del aprendizaje supervisado, no supervisado, semi supervisado y por refuerzo para la mejora de la eficiencia y competitividad de la empresa.
Concretar áreas de optimización para procesos operativos, mediante soluciones de automatización basadas en IA, orientadas a incrementar la eficiencia y productividad en la empresa.
Reconocer soluciones de Inteligencia Artificial (IA) adecuadas a las necesidades y capacidades de una empresa, para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y potenciar la eficiencia y productividad en el ámbito laboral.
Comenzar a gestionar eficientemente el tiempo utilizando herramientas de IA Plug&Play para incrementar la productividad en el ámbito laboral.
Analizar la evolución de la Inteligencia Artificial desde el año 2010 hasta la actualidad, identificando los hitos clave para relacionarlos con su impacto en la sociedad y en el ámbito empresarial.
Identificar de manera efectiva los aspectos clave de la integración de la inteligencia artificial en las áreas de responsabilidad de la organización, asegurando una mejora continua y sostenible en los procesos operativos y estratégicos, para optimizar la eficiencia y el bienestar de los empleados en un entorno empresarial dinámico.
Implementar automatizaciones y asistentes de inteligencia artificial para optimizar la gestión de tareas repetitivas, mejorar la productividad y fomentar el equilibrio entre el bienestar personal y el desempeño profesional en el entorno laboral.
Balancear soluciones de inteligencia artificial para personalizar el entorno de trabajo y promover el desarrollo profesional continuo, aumentando la satisfacción y el bienestar profesional y personal.
Comprender los aspectos clave de la escalabilidad y la adaptabilidad de las soluciones de inteligencia artificial en el entorno empresarial, con el fin de optimizar procesos y personalizar soluciones operativas, garantizando una implementación alineada con las necesidades específicas del dominio de conocimiento y los recursos disponibles.
Reconocer recursos eficientes de inteligencia artificial en el procesamiento de datos empresariales, con el fin de optimizar el análisis de grandes volúmenes de información, identificar patrones clave y mejorar la toma de decisiones estratégicas.
Reconocer soluciones adecuadas de inteligencia artificial para resolver problemas empresariales complejos, optimizando el rendimiento del análisis de datos y la toma de decisiones.
Reconocer los aspectos claves de modelos de aprendizaje automático que sean capaces de generalizar a nuevos datos, minimizando el sobreajuste y subajuste, para mejorar la precisión y eficiencia en la resolución de problemas empresariales complejos.
Definir los fundamentos de soluciones basadas en inteligencia artificial que mejoren su capacidad de aprendizaje y adaptación en entornos cambiantes, garantizando la optimización de su desempeño en tareas específicas y su capacidad para generalizar en nuevos contextos.
Identificar técnicas de inteligencia artificial que permitan resolver problemas complejos de predicción, clasificación y optimización, maximizando la eficiencia operativa y mejorando la toma de decisiones en contextos empresariales diversos.
Analizar estratégicamente el papel habilitador de la inteligencia artificial en la transformación de las funciones organizacionales, comprendiendo su impacto en procesos, cultura y modelos de negocio, con el fin de integrar esta tecnología en la evolución estructural de la empresa y fortalecer su ventaja competitiva.
Evaluar críticamente las posibilidades de adopción de inteligencia artificial en función del nivel de madurez organizacional, identificando soluciones viables y alineadas al propósito estratégico, con el fin de diseñar una hoja de ruta realista, progresiva y orientada al valor empresarial.
Identificar itinerarios de adopción de inteligencia artificial en entornos profesionales, integrando conocimientos, habilidades y actitudes que permitan evolucionar desde usos instrumentales hacia aplicaciones estratégicas y autónomas, con el propósito de consolidar una cultura de innovación impulsada por IA en la empresa.
Analizar críticamente el rol evolutivo de la inteligencia artificial en la organización, comprendiendo su progresiva transformación desde herramienta táctica hasta socio estratégico, con el fin de diagnosticar el nivel de madurez digital y orientar la toma de decisiones alineadas al desarrollo competitivo del negocio.
Aplicar críticamente soluciones de inteligencia artificial en procesos funcionales del negocio, comprendiendo su capacidad para optimizar tareas y mejorar el rendimiento operativo, con el fin de escalar su impacto en áreas clave de la organización de manera eficiente y medible.
Interpretar estratégicamente el modelo de madurez en inteligencia artificial como sistema dinámico de gobernanza e integración, comprendiendo sus componentes estructurales y fuerzas contextuales, con el fin de diseñar decisiones organizativas que habiliten trayectorias sostenibles de transformación digital.
Interpretar reflexivamente el impacto de las condiciones emocionales y cognitivas sobre la adopción de inteligencia artificial en la organización, comprendiendo el vínculo entre bienestar, motivación y aprendizaje, con el fin de diseñar entornos laborales que favorezcan una evolución sostenible en la madurez digital.
Aplicar estratégicamente capacidades analíticas de inteligencia artificial para transformar datos en insights accionables, comprendiendo su contribución en la toma de decisiones de alto impacto, con el fin de fortalecer la inteligencia organizacional y orientar el pensamiento estratégico con evidencia.
Analizar los desafíos éticos, normativos y técnicos vinculados al uso de inteligencia artificial en entornos organizativos, comprendiendo su impacto en la toma de decisiones, la gestión de datos y la rendición de cuentas, con el fin de diseñar marcos de gobernanza responsables, sostenibles y adaptados al nuevo entorno regulatorio europeo.
Interpretar estratégicamente el papel de la inteligencia artificial como copiloto cognitivo en la toma de decisiones organizativas, comprendiendo su impacto en los modelos de negocio, la gobernanza y la formulación de estrategias, con el fin de integrar la IA como capacidad estructural en entornos de alta complejidad y adaptabilidad.
Analizar críticamente los componentes, decisiones y principios que configuran una arquitectura tecnológica orientada a inteligencia artificial, comprendiendo su influencia en la sostenibilidad, la escalabilidad y la alineación con los objetivos de negocio, con el fin de participar informadamente en el diseño e implementación de soluciones organizativas basadas en IA.
Evaluar objetivamente las decisiones arquitectónicas vinculadas al despliegue de soluciones de IA en entornos empresariales, comprendiendo el papel estratégico de componentes como APIs, plataformas low-code y arquitecturas desacopladas, con el fin de facilitar la integración, gobernanza y escalabilidad sostenible de sistemas inteligentes en organizaciones reales.
Analizar con criterio estratégico la integración de sistemas de inteligencia artificial autónoma en procesos organizativos, comprendiendo su impacto en la toma de decisiones, la gobernanza y la redistribución del control, con el fin de diseñar marcos operativos que permitan delegar responsabilidades de forma segura, trazable y alineada con los valores institucionales.

¿Criterios de evaluación?

Reconocer cómo la IA modifica las operaciones, productos y servicios en las empresas.
Estructurar marcos de integración de la IA en las operaciones y la gestión estratégica de las empresas.
Caracterizar los diversos desarrollos evolutivos de la IA y reflexionar sobre su impacto social y empresarial.
Identificar, comprender y evaluar los avances significativos en el campo de la inteligencia artificial (IA) durante el siglo XXI.
Comprender y aplicar los principios de los modelos generativos e IA conversacional para desarrollar y mejorar sistemas automatizados de comunicación y creación de contenido innovador.
Dominar técnicas de aprendizaje supervisado, no supervisado, semi supervisado y por refuerzo, para crear soluciones eficientes y precisas en diversos contextos y aplicaciones.
Seleccionar estrategias de automatización que se correspondan con mejoras medibles en la eficiencia operativa y la reducción de costos.
Comparar y seleccionar tecnologías de IA que mejor se alineen con las necesidades estratégicas, garantizando mejoras en la productividad y eficiencia.
Integrar soluciones de IA en la programación de actividades y calendarios, logrando un mejor balance entre tareas urgentes y de largo plazo.
Identificar y explicar los avances más relevantes en IA desde 2010, resaltando cómo cada uno ha afectado la competitividad en diferentes sectores empresariales.
Equilibrar proyectos temporales y responsabilidades continuas, usando la IA como herramienta para optimizar procesos, mejorar la productividad y fomentar el bienestar.
Capacidad para utilizar asistentes de inteligencia artificial y herramientas de automatización, midiendo su impacto en la reducción de tareas manuales, la mejora de la eficiencia operativa y el balance entre las responsabilidades laborales y el bienestar personal.
Reconocer herramientas y soluciones de IA que, de modo escalonado, optimicen la gestión de la información y apoyen la toma de decisiones en entornos laborales, asegurando que las tecnologías elegidas se adapten a las necesidades específicas.
Evaluar la capacidad de la IA para escalar y adaptarse a diferentes contextos empresariales, identificando soluciones que optimicen procesos y personalicen operaciones, garantizando que la tecnología implementada responda de manera eficiente a las necesidades específicas del dominio y los recursos disponibles.
Analizar la efectividad de algoritmos para procesar datos empresariales, verificando su capacidad para manejar grandes volúmenes de información de manera eficiente, identificar patrones relevantes y proporcionar soluciones adaptadas a los objetivos estratégicos de la organización.
Identificar los recursos más efectivos de una solución IA en función de los datos y problemas específicos, garantizando que las soluciones seleccionadas maximicen la precisión y eficiencia en el análisis y contribuyan a decisiones empresariales fundamentadas.
Analizar la capacidad del modelo para generalizar en datos no vistos, midiendo la efectividad de las técnicas implementadas para reducir el sobreajuste y subajuste, y asegurando que las predicciones mejoren los procesos de toma de decisiones dentro de un contexto empresarial.
Reconocer la efectividad de los diferentes componentes de un sistema de IA en su capacidad para aprender de nuevas experiencias y datos, asegurando que su rendimiento se mantenga estable en situaciones cambiantes.
Reconocer los componentes que afectan la capacidad de implementar modelos de IA en la resolución de problemas de optimización, predicción y clasificación, así como a la capacidad del modelo para adaptarse a diferentes escenarios.
Identifica distintos usos habilitadores de la inteligencia artificial en funciones organizativas clave, justificando su impacto en procesos, cultura y estructura empresarial. Relaciona de forma argumentada el nivel de integración de la IA con el grado de evolución organizativa, distinguiendo implicaciones estratégicas frente a usos meramente operativos. Propone escenarios de aplicación de la IA alineados al propósito de negocio, considerando variables como madurez digital, capacidad de absorción y sostenibilidad del cambio.
Diagnostica con fundamento el nivel de madurez digital de una organización, utilizando parámetros claros que permitan contextualizar la adopción de IA. Identifica soluciones de inteligencia artificial alineadas con el propósito estratégico de la organización, justificando su viabilidad operativa y su impacto potencial. Identifica vías para la incorporación de IA, articulando fases, prioridades y condiciones de implementación adaptadas al contexto organizativo.
Distingue los diferentes roles funcionales y estratégicos que puede asumir la inteligencia artificial en una organización, justificando su evolución en función del contexto. Reconoce el grado de madurez digital de una empresa mediante el análisis del vínculo entre la IA y los procesos de toma de decisiones.
Identifica y caracteriza con claridad los distintos roles que la inteligencia artificial puede asumir en una organización según su nivel de madurez. Relaciona el rol actual de la IA en la organización con su capacidad para habilitar decisiones estratégicas, más allá de la eficiencia operativa. Propone trayectorias de evolución tecnológica viables, articulando el avance hacia roles más estratégicos o autónomos según la lógica de madurez organizativa.
Identifica aplicaciones de uso de inteligencia artificial pertinentes para procesos funcionales, justificando su potencial de mejora en eficiencia y rendimiento. Reconoce la importancia de evaluar con datos concretos el impacto de la implementación de IA en indicadores operativos clave, como productividad, escalabilidad o reducción de errores.
Explica los componentes estructurales del modelo Mcm_IA, diferenciando los ejes de gobernanza e integración en su lógica de madurez. Analiza el posicionamiento de una organización dentro de la curva de madurez, integrando factores contextuales y dinámicas internas que condicionan su evolución. Formula decisiones viables que activen trayectorias de madurez en IA, considerando condiciones habilitantes, tensiones estratégicas y lógica de sostenibilidad.
Reconoce la influencia de variables emocionales y neurocognitivas en los procesos de aprendizaje y cambio organizativo vinculados a la adopción de IA. Identifica condiciones laborales que favorecen o limitan el desempeño sostenible en contextos de transformación tecnológica.
Analiza el potencial de la inteligencia artificial para generar insights estratégicos a partir de datos complejos, interpretando su valor en distintos contextos de negocio. Valora críticamente el rol de la IA como apoyo a la toma de decisiones, identificando beneficios, limitaciones y condiciones para su uso efectivo. Propone formas de incorporar capacidades analíticas basadas en IA en procesos estratégicos, justificando su pertinencia según los objetivos y retos organizativos.
Identifica y explica los principales riesgos éticos y normativos asociados al uso de IA en organizaciones, distinguiendo sus implicaciones para la toma de decisiones automatizadas. Analiza la relación entre calidad de los datos, equidad algorítmica y cumplimiento legal, fundamentando su impacto en la fiabilidad de los sistemas inteligentes. Propone lineamientos de gobernanza ética y normativa para el uso de IA en organizaciones, considerando dimensiones técnicas, legales y sociales de su implementación.
Analiza con enfoque estratégico el rol de la inteligencia artificial en la toma de decisiones organizativas, distinguiendo sus aportes frente a otros enfoques de apoyo cognitivo. Evalúa el impacto de la IA en el rediseño de modelos de negocio, identificando oportunidades de generación de valor y riesgos de dependencia tecnológica. Interpreta las implicaciones de la IA en los procesos de gobernanza organizacional, considerando su influencia sobre la distribución del poder decisional.
Identifica los elementos clave que integran una arquitectura tecnológica para IA, diferenciando sus funciones y relevancia en contextos empresariales. Analiza el impacto de decisiones arquitectónicas (como modularidad, interoperabilidad o gobernanza de datos) en la sostenibilidad y escalabilidad de soluciones basadas en IA. Relaciona las decisiones tecnológicas con los objetivos estratégicos de la organización, evaluando su coherencia y viabilidad en entornos reales. Argumenta la necesidad de participar informadamente en el diseño arquitectónico, reconociendo riesgos y oportunidades desde una perspectiva organizativa.
Identifica los componentes clave de una arquitectura desacoplada para IA, su función en el despliegue y claves de mantenimiento de soluciones empresariales. Analiza el impacto de decisiones tecnológicas como el uso de APIs o plataformas low-code en la escalabilidad, integración y flexibilidad del sistema. Evalúa la coherencia entre las decisiones arquitectónicas y las necesidades organizativas en términos de gobernanza, sostenibilidad y adaptabilidad.
Reconoce ejemplos de decisiones que pueden ser delegadas a sistemas de IA, explicando en qué casos pueden actuar por sí solos. Identifica riesgos y beneficios de permitir que la IA actúe de forma autónoma en contextos laborales o profesionales. Explica con claridad qué condiciones deben cumplirse para que un sistema de IA autónomo sea confiable y justo. Propone ideas básicas para asegurar que el uso de IA autónoma sea seguro, entendible y respetuoso con los valores de la organización.

¿Qué temas aprenderé?

Unidad 1. Fundamentos e impacto de la IA en las Empresas I

Unidad 2. Fundamentos e impacto de la IA en la actividad empresarial II

Unidad 1. Unidad Práctica. ChatGPT I

Unidad 3. Los inicios de la Inteligencia Artificial

Unidad 2. Unidad Práctica. ChatGPT II

Unidad 4. La edad moderna de la Inteligencia Artificial I

El renacer del aprendizaje profundo
La IA en la era post – AlexNet

Unidad 5. La edad moderna de la Inteligencia Artificial II

Conceptos básicos II/II

Unidad 3. Unidad Práctica. ChatGPT III

Unidad 6. Sistema de aprendizaje de la IA

Unidad 4. Unidad Práctica. Inteligencia Artificial Generativa

Unidad 7. Automatización inteligente y eficiencia operativa

Unidad 5. Unidad Práctica. Aprender con IA

Unidad 8. Eficiencia y productividad: el rol de la IA profesional

Unidad 9. Un comienzo inteligente: la gestión del tiempo

Unidad 10. Cronología de una eclosión

Unidad 11. De la integración IA a la gestión de áreas de responsabilidad

Unidad 7. Unidad Práctica. Creación de un asistente personal de IA

Unidad 12. Integración de la IA en el entorno profesional

Unidad 13. Aplicaciones de IA y la mejora del desempeño profesional

Unidad 14. La naturaleza dual de la IA

Unidad 15. El papel de los algoritmos en la IA

Unidad 9. Unidad Práctica. Google AI Studio I

Unidad 16. La caja de herramientas IA

Unidad 17. La evolución del ML: inicios del aprendizaje basado en datos

Unidad 10. Unidad Práctica. Google AI Studio II

Unidad 18. Capacidad de aprender de la IA

Unidad 19. Ámbitos de solución de la IA

Unidad 20. La IA como habilitador estratégico en la evolución organizacional de la empresa

Unidad 21. Cómo adoptar IA con criterio y avanzar con propósito

Unidad 22. De herramienta operativa a socio autónomo

Unidad 11. Unidad Práctica. IA como herramienta operativa e instrumental

Unidad 23. Roles de la IA y curva de madurez organizativa

Introducción a los roles de la IA en la empresa

Unidad 24. Del rol instrumental al rol funcional de la IA

FASE 2. La IA como motor de eficiencia por área
Estructura el conocimiento tácito en reglas, datos y modelos

Unidad 25. La curva de madurez en Inteligencia Artificial (Mcm_IA)

Mcm_IA como sistema de coordenadas dinámicas
Componentes dinámicos Mcm_AI

Unidad 12. Unidad Práctica. Sistematización del aprendizaje – rol funcional

Unidad 26. Los resultados de la empresa están escritos en código neurológico

Significado, sentido y biología del desempeño en la empresa.

Unidad 27. El rol analítico de la IA

Unidad 28. Ética, datos y normativa en entornos de IA

Alineando ética, cumplimiento y datos para crear confianza
El marco normativo de la Inteligencia Artificial en el entorno empresarial español
Implicaciones estratégicas y beneficios para las pymes

Unidad 13. Unidad Práctica. Comprender, anticipar y decidir con criterio estratégico.

Unidad 29. El rol estratégico de la IA

Unidad 30. Arquitectura tecnológica para la IA empresarial – I

Unidad 14. Unidad Práctica. Pensar en escenarios con IA

Unidad 31. Arquitectura tecnológica para la IA empresarial – II

Unidad 32. El rol autónomo de la IA

Unidad 15. Unidad Práctica. Diseñar sistemas IA que razonan: de cadenas de prompt a flujos