Implantación práctica de la Inteligencia Artificial en Pymes

-Aprender a diseñar estrategias para integrar la Inteligencia Artificial en la empresa.
-Diseñar una estrategia de gestión del cambio que reduzca la resistencia interna, transforme los roles existentes y construya una organización capaz de supervisar sistemas de IA con rigor.
-Analizar las diferencias exactas entre la IA Generativa (GenAI) y la IA Agéntica (Agentic AI) a través de casos reales para elegir la herramienta correcta.
-Dominar el análisis financiero de costes ocultos (tokens, GPUs, mantenimiento) y proyectar retornos basados en productividad y capacidad.
-Transformar "pantanos de datos" en activos líquidos y establecer una gobernanza mínima viable.
-Transformar puestos de trabajo en roles híbridos de alto rendimiento mediante estrategias de aumentación potenciadas por la Inteligencia Artificial.
-Diseñar una arquitectura suficiente de datos creando un entorno donde los datos existan, estén disponibles y normalizados para que la GenAI pueda interpretarlos con precisión.
-Ejecutar un roadmap en 5 fases, desde el descubrimiento hasta el escalado y la monitorización.

Directivos, gerentes, responsables de área y mandos intermedios de PYMES y empresas en proceso de transformación digital que necesiten comprender cómo aplicar la Inteligencia Artificial de forma práctica, rentable y alineada con los objetivos del negocio. Especialmente orientado a profesionales que deben identificar
oportunidades reales de uso de IA, priorizar proyectos, preparar datos, evaluar costes, gestionar el cambio interno, definir indicadores de éxito y construir un roadmap de implantación desde el diagnóstico inicial hasta el escalado operativo.
Departamentos y áreas de empresa a los que aporta mayor utilidad:
Dirección General y Gerencia para tomar decisiones estratégicas sobre la adopción de la IA, evaluar inversiones, evitar proyectos sin retorno y definir una hoja de ruta realista para la empresa.
Transformación Digital e Innovación para liderar iniciativas de IA, seleccionar casos de uso viables, coordinar pilotos y escalar soluciones que demuestren impacto en productividad y eficiencia.
Sistemas, Informática y Tecnología para comprender los requisitos técnicos de implantación, integración de agentes, uso de RAG, seguridad de datos, arquitectura mínima necesaria y supervisión de modelos.
Operaciones y Producción para identificar procesos susceptibles de automatización o mejora mediante IA, reducir ineficiencias, definir KPIs y aplicar soluciones en entornos productivos o administrativos.
Administración y Finanzas para analizar costes ocultos, inversión necesaria, retorno esperado, productividad, capacidad operativa y viabilidad económica de los proyectos de IA.
Recursos Humanos y Formación para gestionar la alfabetización en IA, la resistencia al cambio, la transformación de puestos de trabajo y la capacitación de empleados en nuevos roles híbridos.
Calidad, Procesos y Mejora Continua para documentar procesos, priorizar mejoras, establecer controles, medir resultados y asegurar que la IA se incorpore de forma ordenada y verificable.

Una vez finalizado, satisfactoriamente el curso, el alumno recibirá el diploma en el cuál se acreditará su participación.