Transformación empresarial: Integrando Inteligencia Artificial en la gestión de negocios

Este curso está diseñado para equiparte con las habilidades prácticas y conocimientos fundamentales necesarios para integrar de manera efectiva la Inteligencia Artificial Generativa en la gestión estratégica de negocios.

A través de un enfoque práctico y orientado a resultados, aprenderás en detalle cómo la IA puede transformar y optimizar los procesos empresariales, potenciar la toma de decisiones basada en datos, y fomentar una cultura de innovación continua en tu empresa. El programa combina teoría y aplicación práctica para asegurar que puedas implementar estas tecnologías de manera exitosa en tu contexto organizacional.

Transcript

1. IA GENERATIVA EN LA GESTIÓN DE NEGOCIOS
2. HOLA, SOY IMANOL CONSULTOR DE ESTRATEGIA DIGITAL FORMADOR EN NUEVAS TECNOLOGÍAS
3. ÍNDICE Fundamentos de IA en negocios 1. Uso de IAG en gestión empresarial 2. Herramientas 3. Aplicaciones en entorno empresarial 4. Ética y regulación 5. Futuro y tendencias 6.
4. OBJETIVOS DEL CURSO COMPRENSIÓN DE PRINCIPIOS Adquirir conocimiento claro sobre IA y su impacto empresarial. CONOCER HERRAMIENTAS Conocer las principales herramientas disponibles en el mercado. DETECCIÓN DE OPORTUNIDADES Identificar áreas para implementar IA en la optimización de procesos. DISEÑO DE ESTRATEGIAS Crear planes para adopción efectiva de soluciones de IA. ANÁLISIS ÉTICO Abordar desafíos éticos y legales del uso de IA en negocios.
5. 01 IA GENERATIVA EN NEGOCIOS
6. FUNDAMENTOS DE IA EN NEGOCIOS DEFINICIÓN Sistemas que simulan inteligencia humana para realizar tareas y mejorar con experiencia. PRINCIPIOS BÁSICOS Aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora. RELEVANCIA EMPRESARIAL Transformación de procesos, análisis avanzado y nuevos modelos de negocio.
7. TENDENCIAS ACTUALES EN IA APRENDIZAJE PROFUNDO Redes neuronales complejas que procesan grandes volúmenes de datos. IA GENERATIVA Sistemas que crean contenido original como texto, imágenes y código. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE Comprensión y generación de lenguaje humano natural. IA EN LA NUBE Servicios accesibles que democratizan el uso empresarial.
8. IMPACTO DE LA IA EN SECTORES EMPRESARIALES FINANZAS Detección de fraude, análisis de riesgos y asesoramiento automatizado. RETAIL Personalización, gestión de inventario y experiencia del cliente. MANUFACTURA Mantenimiento predictivo, control de calidad y optimización. SALUD Diagnóstico asistido, investigación médica y gestión hospitalaria.
9. 02 USO DE IAG EN GESTIÓN EMPRESARIAL
10. PRINCIPALES ÁREAS DE MEJORA Automatización de tareas Análisis de datos Personalizacíón Nuevos servicios a clientes
11. AUTOMATIZACIÓN DE TAREAS IDENTIFICACIÓN Detectar procesos repetitivos que consumen tiempo y recursos. ANÁLISIS Evaluar viabilidad técnica y retorno de inversión. IMPLEMENTACIÓN Desarrollar e integrar soluciones de automatización. OPTIMIZACIÓN Monitorizar resultados y mejorar continuamente.
12. BENEFICIOS DE LA AUTOMATIZACIÓN 40% REDUCCIÓN DE COSTES Disminución significativa en gastos operativos. 60% AHORRO DE TIEMPO Liberación de horas para tareas de mayor valor. 90% PRECISIÓN Eliminación de errores humanos en procesos críticos.
13. PROCESOS CANDIDATOS A AUTOMATIZACIÓN Los procesos repetitivos, basados en reglas y con alto volumen son ideales para automatización mediante IA. ENTRADA DE DATOS Digitalización y procesamiento automático de formularios y documentos, reduciendo errores y tiempo de procesamiento. ATENCIÓN AL CLIENTE BÁSICA Chatbots y sistemas automatizados para responder consultas frecuentes y dirigir casos complejos a agentes humanos. GESTIÓN DE INVENTARIO Sistemas que monitorizan y actualizan automáticamente los niveles de existencias, optimizando el almacenamiento y la logística. GENERACIÓN DE INFORMES Creación automatizada de reportes financieros y operativos a partir de datos empresariales, ahorrando tiempo en análisis rutinarios.
14. ANÁLISIS PREDICTIVO EMPRESARIAL PREDICCIÓN Anticipar tendencias y comportamientos futuros. ANÁLISIS Identificar patrones y correlaciones en datos históricos. DATOS Recopilar y preparar información de múltiples fuentes.
15. APLICACIONES DEL ANÁLISIS PREDICTIVO PREVISIÓN DE VENTAS Anticipar demanda y optimizar inventario y recursos. RETENCIÓN DE CLIENTES Identificar clientes con riesgo de abandono. TENDENCIAS DE MERCADO Detectar cambios en el sector y oportunidades emergentes.
16. TOMA DE DECISIONES BASADA EN DATOS DECISIONES INFORMADAS Basadas en evidencia objetiva, no intuición. MAYOR VELOCIDAD Reducción del tiempo necesario para decidir. MEJORES RESULTADOS Incremento en precisión y efectividad.
17. PERSONALIZACIÓN CON IA PERFILES DINÁMICOS Actualización constante de preferencias y comportamientos. RECOMENDACIONES PRECISAS Sugerencias relevantes basadas en historial y contexto. ATENCIÓN PERSONALIZADA Respuestas adaptadas a necesidades específicas. RECORRIDOS OPTIMIZADOS Experiencias fluidas en todos los puntos de contacto.
18. NUEVOS SERVICIOS A OFRECER A CLIENTES Amplía tu catálogo con soluciones innovadoras que transformen la experiencia del cliente. CHATS CONVERSACIONALES Asistentes virtuales que responden consultas y ofrecen soporte continuo con capacidades de lenguaje natural. ANÁLISIS DE DATOS Soluciones que transforman datos complejos en insights accionables para decisiones empresariales más informadas. RECOMENDACIONES PERSONALIZADAS Sistemas que aprenden preferencias individuales para ofrecer sugerencias altamente relevantes a cada cliente. PROCESAMIENTO DE DOCUMENTOS Automatización inteligente para gestionar y extraer información clave de documentos empresariales. Estos servicios de IA generativa transforman la forma en que las empresas interactúan con sus clientes, optimizando procesos y generando nuevas oportunidades de valor.
19. 03 HERRAMIENTAS
20. SUITES DE PRODUCTIVIDAD EN LA NUBE Google Workspace Microsoft 365
21. CHATS CONVERSACIONALES ChatGPT Google Gemini Anthropic Claude xAI Grok DeepSeek Perplexity Mistral Qwen
22. ANÁLISIS DE DATOS Julius Datasquirrel Rows Akkio
23. DASHBOARDS Copilot en Power BI Gemini en Looker Studio Qlik
24. ASISTENTES PERSONALIZADOS Sesame Chatbase Elevenlabs AI agents Copilot Studio OpenAI Operator
25. AUTOMATIZACIÓN DE TAREAS Make Zapier n8n Power Automate
26. APIS OpenAI Google Anthropic Mistral Grok DeepSeek
27. DESARROLLO DE APPS Lovable Cursor Tempolabs Bolt
28. AUDIO Elevenlabs Minimax SuperWhisper MacWhisper Elevenlabs
29. IMÁGENES Microsoft Designer Canva Magic Studio Ideogram Adobe Firefly Leonardo.Ai Recraft Freepik AI
30. OTROS Zoom Hubspot
31. 04 APLICACIÓN EN ÁMBITO EMPRESARIAL
32. ARQUITECTURA EMPRESARIAL PARA IA APLICACIONES DE NEGOCIO Interfaces y herramientas para usuarios finales. CAPA DE IA Algoritmos, modelos y procesamiento inteligente. GESTIÓN DE DATOS Almacenamiento, procesamiento y gobierno de información. INFRAESTRUCTURA Servidores, redes y recursos computacionales.
33. IDENTIFICACIÓN DE OPORTUNIDADES PARA IA EXPLORACIÓN Analizar procesos actuales y puntos de dolor. PRIORIZACIÓN Evaluar impacto potencial y viabilidad técnica. DOCUMENTACIÓN Definir casos de uso y requisitos específicos. PROPUESTA Presentar oportunidades a stakeholders clave.
34. ÁREAS DE OPORTUNIDAD COMUNES SERVICIO AL CLIENTE Chatbots, asistentes virtuales y personalización. OPERACIONES Automatización, optimización y mantenimiento predictivo. MARKETING Segmentación, personalización y análisis de campañas. FINANZAS Detección de fraude, previsiones y automatización contable. RECURSOS HUMANOS Selección de personal, onboarding y análisis de rendimiento.
35. INTEGRACIÓN DE IA EN INFRAESTRUCTURAS EXISTENTES EVALUACIÓN Analizar sistemas actuales y compatibilidad con soluciones de IA. PLANIFICACIÓN Diseñar arquitectura de integración y requisitos técnicos. IMPLEMENTACIÓN Desarrollar conectores y adaptar sistemas existentes. VALIDACIÓN Probar funcionamiento y resolver problemas de integración.
36. DISEÑO DE ESTRATEGIA DE IA VISIÓN Y OBJETIVOS Definir metas claras alineadas con estrategia empresarial. ROADMAP DE IMPLEMENTACIÓN Planificar fases, hitos y recursos necesarios. GOBIERNO Y RESPONSABILIDADES Establecer roles, procesos de decisión y supervisión. MÉTRICAS DE ÉXITO Determinar KPIs para evaluar resultados e impacto.
37. IMPLEMENTACIÓN DE SOLUCIONES DE IA PRUEBA DE CONCEPTO Validar viabilidad con proyecto piloto limitado. DESARROLLO Construir solución completa según especificaciones. PRUEBAS Verificar funcionamiento y corregir problemas. DESPLIEGUE Implementar en entorno de producción. MONITORIZACIÓN Seguimiento continuo y mejora iterativa.
38. GESTIÓN DEL CAMBIO EN PROYECTOS DE IA CONCIENCIACIÓN Comunicar beneficios y necesidad del cambio. FORMACIÓN Capacitar al personal en nuevas herramientas. ACOMPAÑAMIENTO Proporcionar soporte durante la transición. REFUERZO Consolidar nuevos hábitos y celebrar éxitos.
39. BARRERAS EN LA ADOPCIÓN DE IA BARRERAS TÉCNICAS Infraestructura inadecuada, calidad de datos y complejidad de integración. BARRERAS DE CONOCIMIENTO Falta de expertise interno y comprensión limitada de capacidades. BARRERAS CULTURALES Resistencia al cambio, temor a la tecnología y silos organizacionales.
40. SUPERANDO RESISTENCIAS COMUNICACIÓN CLARA Explicar beneficios y abordar preocupaciones abiertamente. PARTICIPACIÓN Involucrar a usuarios finales en diseño e implementación. ÉXITOS TEMPRANOS Demostrar valor rápidamente con victorias visibles. SOPORTE CONTINUO Proporcionar recursos y ayuda durante todo el proceso.
41. FORMACIÓN EN IA PARA EQUIPOS ALFABETIZACIÓN DIGITAL Conceptos básicos para toda la organización. CAPACITACIÓN TÉCNICA Formación especializada para equipos de implementación. DESARROLLO DIRECTIVO Preparación de líderes para gestionar transformación. APRENDIZAJE CONTINUO Actualización constante sobre avances y mejores prácticas.
42. MEDICIÓN DEL ÉXITO EN PROYECTOS DE IA ROI RETORNO DE INVERSIÓN Beneficios financieros versus costes de implementación. KPIS INDICADORES CLAVE Métricas específicas alineadas con objetivos de negocio. NPS SATISFACCIÓN Impacto en experiencia de usuarios y clientes.
43. PREPARANDO TU EMPRESA PARA LA IA EVALUACIÓN DE MADUREZ Analizar capacidades actuales y brechas a cubrir. ESTRATEGIA DE DATOS Desarrollar infraestructura y gobierno de datos sólidos. DESARROLLO DE TALENTO Formar equipos con habilidades necesarias para IA. CULTURA DE INNOVACIÓN Fomentar mentalidad experimental y aprendizaje continuo.
44. ESTRATEGIA DE DATOS PARA IA RECOPILACIÓN Captura sistemática desde múltiples fuentes. PREPARACIÓN Limpieza, normalización y enriquecimiento. ALMACENAMIENTO Arquitectura escalable y accesible. GOBIERNO Políticas de calidad, seguridad y cumplimiento.
45. CULTURA DE INNOVACIÓN PARA IA MENTALIDAD EXPERIMENTAL Valorar pruebas, aprendizaje y mejora continua. COLABORACIÓN MULTIDISCIPLINAR Fomentar trabajo conjunto entre tecnología y negocio. APRENDIZAJE CONTINUO Promover actualización constante de conocimientos. ORIENTACIÓN A DATOS Basar decisiones en evidencia objetiva.
46. RETORNO DE INVERSIÓN EN IA BENEFICIOS DIRECTOS Reducción de costes operativos Incremento en ventas Mejora en márgenes BENEFICIOS INDIRECTOS Mayor satisfacción de clientes Ventaja competitiva Agilidad organizacional COSTES A CONSIDERAR Inversión tecnológica Formación de personal Gestión del cambio
47. SELECCIÓN DE PROVEEDORES DE IA INVESTIGACIÓN Identificar opciones disponibles en el mercado. EVALUACIÓN Analizar capacidades, experiencia y referencias. PRUEBA Realizar pilotos para validar soluciones. NEGOCIACIÓN Establecer términos claros y garantías de servicio.
48. CRITERIOS DE SELECCIÓN DE SOLUCIONES Criterio Descripción Importancia Funcionalidad Cobertura de requisitos Alta Escalabilidad Capacidad de crecimiento Alta Integración Compatibilidad con sistemas Media Soporte Asistencia técnica Media Coste Total Inversión completa Alta
49. GESTIÓN DE RIESGOS EN PROYECTOS DE IA IDENTIFICACIÓN Detectar posibles amenazas y vulnerabilidades. EVALUACIÓN Analizar probabilidad e impacto potencial. MITIGACIÓN Implementar medidas preventivas y correctivas. MONITORIZACIÓN Seguimiento continuo y respuesta a incidentes.
50. RIESGOS COMUNES EN PROYECTOS DE IA CALIDAD DE DATOS Información insuficiente o sesgada que afecta resultados. COMPLEJIDAD TÉCNICA Desafíos de implementación y mantenimiento. EXPECTATIVAS IRREALES Objetivos demasiado ambiciosos o mal definidos. ADOPCIÓN LIMITADA Resistencia al cambio y baja utilización. CUMPLIMIENTO Riesgos regulatorios y legales emergentes.
51. MANTENIMIENTO DE SISTEMAS DE IA MONITORIZACIÓN Seguimiento continuo de rendimiento y resultados. ACTUALIZACIÓN Refinamiento de modelos con nuevos datos. OPTIMIZACIÓN Mejora de eficiencia y precisión. ADAPTACIÓN Ajuste a cambios en entorno y requisitos.
52. ESCALANDO SOLUCIONES DE IA VALIDACIÓN DE CONCEPTO Demostrar valor con proyecto piloto limitado. EXPANSIÓN CONTROLADA Ampliar alcance gradualmente con monitorización cercana. ESTANDARIZACIÓN Establecer procesos y arquitecturas replicables. DESPLIEGUE COMPLETO Implementar a escala organizacional con soporte adecuado.
53. 05 ÉTICA Y REGULACIÓN
54. PRIVACIDAD DE DATOS EN IA PROTECCIÓN TOTAL Seguridad integral en todo el ciclo de vida. CUMPLIMIENTO NORMATIVO Adherencia a regulaciones como GDPR y LOPD. POLÍTICAS ROBUSTAS Directrices claras sobre uso y acceso a datos. GESTIÓN RESPONSABLE Prácticas éticas de recopilación y procesamiento.
55. SEGURIDAD EN SISTEMAS DE IA PROTECCIÓN DE MODELOS Salvaguardar algoritmos contra manipulación y robo. SEGURIDAD DE DATOS Cifrado y controles de acceso para información sensible. PREVENCIÓN DE VULNERABILIDADES Identificar y mitigar riesgos de seguridad. MONITORIZACIÓN CONTINUA Vigilar actividad sospechosa y responder a incidentes.
56. MANEJO ÉTICO DE DATOS CONSENTIMIENTO INFORMADO Obtener autorización clara para uso de datos personales. Explicar propósito y alcance del procesamiento. MINIMIZACIÓN Recopilar solo datos necesarios para el objetivo definido. Limitar almacenamiento al tiempo estrictamente requerido. TRANSPARENCIA Comunicar claramente cómo se utilizan los datos. Permitir acceso y control sobre información personal.
57. TRANSPARENCIA EN ALGORITMOS EXPLICABILIDAD Capacidad de interpretar decisiones del algoritmo. DOCUMENTACIÓN Registro detallado de funcionamiento y limitaciones. AUDITABILIDAD Posibilidad de revisar y verificar comportamiento. COMUNICACIÓN Información clara a usuarios sobre procesos automatizados.
58. RESPONSABILIDAD EN EL USO DE IA RESPONSABILIDAD LEGAL Cumplimiento normativo y rendición de cuentas. RESPONSABILIDAD SOCIAL Consideración de impacto en sociedad y stakeholders. RESPONSABILIDAD ÉTICA Adherencia a principios morales y valores. RESPONSABILIDAD AMBIENTAL Minimización de huella ecológica de sistemas IA.
59. MARCO REGULATORIO DE IA Región Regulación Enfoque Principal Unión Europea AI Act Enfoque basado en riesgos Estados Unidos Regulaciones sectoriales Enfoque específico por industria Global Estándares ISO/IEEE Normalización técnica
60. 06 FUTURO Y TENDENCIAS
61. EL FUTURO DE LA IA EMPRESARIAL 1 CORTO PLAZO Adopción generalizada de soluciones maduras como chatbots y análisis predictivo. 2 MEDIO PLAZO Integración profunda de IA en procesos core y toma de decisiones estratégicas. 3 LARGO PLAZO Sistemas autónomos avanzados y colaboración humano- máquina sin fricciones.
62. TENDENCIAS EMERGENTES EN IA IA GENERATIVA Creación de contenido original como texto, imágenes y código. AGENTES Sistemas autónomos que ejecutan acciones a partir de instrucción general. IA LOCAL Procesamiento en dispositivos locales sin dependencia de la nube. IA CUÁNTICA Algoritmos potenciados por computación cuántica para problemas complejos. Estas tecnologías están definiendo el futuro de la inteligencia artificial empresarial.
63. COLABORACIÓN HUMANO-IA INTELIGENCIA AUMENTADA IA como potenciador de capacidades humanas, no sustituto. SUPERVISIÓN HUMANA Personas validando y refinando resultados de sistemas autónomos. FLUJOS INTEGRADOS Procesos que combinan fortalezas de humanos y máquinas.
64. IMPACTO EN EL EMPLEO TRANSFORMACIÓN DE ROLES Evolución de funciones hacia tareas de mayor valor añadido. Necesidad de nuevas habilidades y adaptación continua. NUEVAS OPORTUNIDADES Creación de posiciones especializadas en IA y datos. Surgimiento de roles híbridos que combinan dominio y tecnología. GESTIÓN DEL CAMBIO Importancia de recualificación y formación continua. Necesidad de planificación estratégica de talento.
65. HABILIDADES CLAVE PARA LA ERA DE LA IA PENSAMIENTO CRÍTICO Capacidad de evaluar información y tomar decisiones fundamentadas. CREATIVIDAD Generación de ideas originales y soluciones innovadoras. INTELIGENCIA EMOCIONAL Comprensión y gestión efectiva de relaciones humanas. ADAPTABILIDAD Flexibilidad para evolucionar en entornos cambiantes.
66. PRÓXIMOS PASOS EN TU VIAJE DE IA 1 EVALUACIÓN Analizar situación actual y oportunidades específicas. PLANIFICACIÓN Desarrollar estrategia y hoja de ruta personalizada. 3 IMPLEMENTACIÓN Ejecutar proyectos piloto y escalar gradualmente. EVOLUCIÓN Mejorar continuamente y adaptarse a nuevas tendencias.
67. CONCLUSIONES Estamos dentro de un cambio de paradigma. Estamos viviendo cambios importantes. Debemos ser capaces de focalizarnos. Encontrar usos que realmente nos beneficien. No dejarnos llevar por el hype. Debemos adaptarnos, la IA generativa ha venido para quedarse. Momento de exploración, de no quedarse atrás. Sin volvernos locos. Afectará a todos los sectores y perfiles dentro de una organización. Surgirán nuevas categorías de productos y servicios.
68. IAGENERATIVA MÁSTER ONLINE · EN REMOTO · 10 PLAZAS · 6 SEMANAS iagenerativa.com
69. hola@imanolteran.com