Maestría Internacional en Inteligencia Artificial Aplicada al Marketing y al SEO

MÓDULO 1. Introducción a la inteligencia artificial

Unidad didáctica 1. Concepto y definición de la inteligencia artificial

• Origen y evolución
• Ramas
• Aplicaciones

Unidad didáctica 2. Big data y business intelligence

• Beneficios para las empresas al aplicar la inteligencia artificial en el big data

Unidad didáctica 3. Inteligencia artificial aplicada al marketing, redes, copywriting y SEO

• Automatización y personalización en marketing digital
• Análisis de audiencias y comportamiento en redes sociales
• Generación automática de contenidos y copywriting asistido
• Optimización del posicionamiento SEO
• Predicción de tendencias y comportamiento digital
• Inteligencia conversacional y atención automatizada
• Evaluación del rendimiento y toma de decisiones estratégicas
• Sinergias y visión integrada

MÓDULO 2. Fundamentos y componentes del marketing

Unidad didáctica 1. El marketing como disciplina central en la era digital

• Concepto y evolución del marketing
• Estructura y objetivos de una estrategia de marketing digital

Unidad didáctica 2. Copywriting y comunicación persuasiva

• Principios del copywriting efectivo
• Copywriting para distintos canales

Unidad didáctica 3. Redes sociales y comunicación digital

• Rol de las redes en la estrategia de marca
• Tipos de plataformas y audiencias
• Contenido orgánico vs. contenido de pago

Unidad didáctica 4. SEO y visibilidad en motores de búsqueda

• Fundamentos
• Tipos
• Relación entre SEO, contenidos y experiencia de usuario

Unidad didáctica 5. Integración de las disciplinas en una estrategia digital coherente

• Sinergias entre marketing, copywriting, redes y SEO
• Coordinación entre equipos y herramientas
• Desafíos actuales del entorno digital

MÓDULO 3. Aprendizaje automático o machine learning

Unidad didáctica 1. Conceptualización del aprendizaje automático o machine learning

• Calidad de los datos

Unidad didáctica 2. Tipos de aprendizaje

• Aprendizaje supervisado
• Aprendizaje no supervisado
• Aprendizaje por refuerzo

Unidad didáctica 3. Evaluación de modelos

• Métricas de evaluación

MÓDULO 4. Aprendizaje profundo o deep learning

Unidad didáctica 1. Conceptualización del aprendizaje profundo o deep learning

• Elementos constitutivos
• Características

Unidad didáctica 2. Redes neuronales artificiales

• Funcionamiento

Unidad didáctica 3. Tipos de modelos

• Redes neuronales convolucionales
• Redes neuronales recurrentes
• Modelos de transformadores

MÓDULO 5. Inteligencia artificial generativa

Unidad didáctica 1. Conceptualización de la inteligencia artificial generativa

• Tipos de contenido generado
• Métodos de generación

Unidad didáctica 2. Modelos fundacionales o foundation models

• Entrenamiento y adaptación
• Representaciones generadas por los modelos

Unidad didáctica 3. Arquitecturas principales

• Redes generativas antagónicas (GAN)
• Autocodificadores variacionales
• Transformadores o transformers
• Arquitecturas híbridas y emergentes

Unidad didáctica 4. Aplicación de la inteligencia artificial generativa

• Asistencia creativa
• Automatización de contenido
• Generación de datos sintéticos
• Interacción natural multimodal

MÓDULO 6. Ingeniería de prompt o prompt engineering

Unidad didáctica 1. Conceptualización de la ingeniería de prompt o prompt engineering

• Elementos de un prompt
• Principios de diseño
• Parámetros de generación

Unidad didáctica 2. Técnicas

• Prompt sin entrenamiento previo o zero-shot
• Prompt con pocas muestras o few-shot
• Cadena de pensamiento o chain of thought
• Generación aumentada por recuperación
• ReAct
• Autoconsistencia
• Encadenamiento de instrucciones o prompt chaining
• Prompt basado en roles o role prompting
• Conocimiento generado
• Marcos del árbol de pensamiento o tree of thoughts
• Prompt activo
• Estímulo direccional
• Ingeniería automática de prompts
• Personalización de prompt o prompt reframing

Unidad didáctica 3. Buenas prácticas

Unidad didáctica 4. Plataformas para la gestión y optimización de prompts

• Prompthub
• PromptBase
• FlowGPT
• PromptLayer

MÓDULO 7. Inteligencia artificial en la toma de decisiones

Unidad didáctica 1. Análisis predictivo

• Modelos aplicables
• Técnicas aplicables
• Escenarios específicos

Unidad didáctica 2. Algoritmos centrados en mejorar la toma de decisiones

• Optimización
• Recomendación
• Detección de anomalías

MÓDULO 8. Integración entre la inteligencia artificial y las tecnologías emergentes

Unidad didáctica 1. Principios de integración

• Sinergias tecnológicas
• Arquitecturas distribuidas
• Procesamiento de datos inteligentes
• Retos generales en la implementación
• Evolución normativa y ética

Unidad didáctica 2. Tecnologías emergentes comúnmente integradas con la inteligencia artificial

• Internet de las cosas (IoT)
• Computación frontera o edge computing
• Redes 5G y 6G
• Blockchain
• Realidad aumentada (RA)

MÓDULO 9. Inteligencia artificial aplicada al marketing

Unidad didáctica 1. Fundamentos del marketing en la era digital

• Marketing tradicional
• Marketing digital
• E-commerce
• E-mail marketing

Unidad didáctica 2. Inteligencia artificial en la estrategia de marketing

• Segmentación y personalización avanzada
• Automatización y optimización de inversión
• Análisis y predicción de resultados

Unidad didáctica 3. Plataformas y herramientas de marketing automation

• HubSpot Marketing Hub
• Salesforce Marketing Cloud
• Adobe Marketo Engage
• ActiveCampaign
• Emarsys

MÓDULO 10. Inteligencia artificial aplicada a las redes sociales

Unidad didáctica 1. Ecosistema y funcionamiento de las plataformas

• Algoritmos de distribución y señales de relevancia
• Métricas de engagement y atención

Unidad didáctica 2. Social listening y minería de tendencias

• Procesamiento de lenguaje natural
• Detección temprana de tendencias emergentes

Unidad didáctica 3. Gestión de contenido y creatividad generativa

• Planificación automatizada de calendarios de publicación
• Reutilización multimodal de contenido
• Generación automática de creatividades visuales y audiovisuales
• Control de brand safety y coherencia narrativa

Unidad didáctica 4. Social ads inteligentes

• Segmentación y optimización algorítmica de campañas
• Creatividades dinámicas y pruebas automatizadas
• Evaluación causal del impacto publicitario

Unidad didáctica 5. Analítica y atribución social

• Modelos de atribución multicanal aplicados a redes
• Dashboards inteligentes y sistemas de alerta automatizados

MÓDULO 11. Inteligencia artificial aplicada al copywriting

Unidad didáctica 1. Fundamentos del copywriting persuasivo

• Marcos clásicos
• Prompts estructurados y plantillas generativas

Unidad didáctica 2. Tono de voz y estilo automatizado

• Modelado del tono de marca mediante IA
• Creación de guías de estilo automáticas

Unidad didáctica 3. Generación condicionada a objetivos y audiencias

• Redacción orientada a la acción
• Personalización por segmento o contexto

Unidad didáctica 4. Evaluación automática de la calidad del copy

• Métricas lingüísticas
• Métricas algorítmicas

Unidad didáctica 5. Optimización y aprendizaje continuo

• Pruebas A/B automatizadas
• Retroalimentación algorítmica

MÓDULO 12. Inteligencia artificial aplicada al SEO

Unidad didáctica 1. Fundamentos del SEO inteligente

• Análisis de la intención de búsqueda
• SEO semántico y basado en entidades

Unidad didáctica 2. Planificación y producción de contenido asistido por IA

• Diseño algorítmico de briefs y esquemas

Unidad didáctica 3. Optimización técnica y datos estructurados

• Evaluación de HTML crítico
• Marcado schema.org y adaptación a búsqueda por voz
• Answer engine optimization

Unidad didáctica 4. SEO programático y escalable

• Generación masiva controlada de contenido
• Automatización y control de calidad
• Supervisión ética y humana

Unidad didáctica 5. Métricas y atribución orgánica

• Indicadores de rendimiento predictivo
• Modelos de atribución y dashboards inteligentes
• Integración omnicanal del SEO con otros canales digitales

MÓDULO 13. Modelos, plataformas y asistentes generalistas de inteligencia artificial para marketing y sus componentes

Unidad didáctica 1. Ecosistema OpenAI

• GPT
• DALL·E
• Sora
• Whisper
• Codex
• Embeddings

Unidad didáctica 2. Modelos y herramientas de otros desarrolladores

• Claude
• Gemini
• DeepSeek
• Mistral
• LLaMA
• Falcon

Unidad didáctica 3. Comparativa y casos de uso

• Aplicaciones en marketing estratégico
• Aplicaciones en gestión de redes sociales
• Aplicaciones en copywriting y generación de contenido
• Aplicaciones en SEO y analítica web

Unidad didáctica 4. Criterios de selección y adopción

• Operativos
• Tecnológicos
• Integración con ecosistemas corporativos

MÓDULO 14. Ética y regulación de la inteligencia artificial

Unidad didáctica 1. Moral ante el progreso tecnológico

• Posiciones doctrinales

Unidad didáctica 2. Desafíos éticos que presenta el uso de la inteligencia artificial

• Sesgos y discriminación
• Transparencia y explicabilidad
• Privacidad y seguridad de los datos
• Empleo y economía
• Autonomía y responsabilidad

Unidad didáctica 3. Actores relevantes

• Gobiernos
• Empresas
• Desarrolladores
• Usuarios

Unidad didáctica 4. Guías, recomendaciones y otros documentos en torno a la ética aplicada

• Iniciativas privadas
• Iniciativas supranacionales
• Iniciativas gubernamentales

Unidad didáctica 5. Panorama legislativo vinculado a la inteligencia artificial

• Regulación en Europa
• Regulación en Estados Unidos
• Regulación en China

MÓDULO 15. Gobernanza de la inteligencia artificial

Unidad didáctica 1. ¿Qué es la gobernanza de la inteligencia artificial?

• Niveles

Unidad didáctica 2. Elementos de gobernanza

• Adaptación de las estructuras de gobierno internas
• Establecimiento de un comité de inteligencia artificial
• Roles y responsabilidades
• Elaboración de políticas y procedimientos internos
• Formación y concienciación
• Determinación de los objetivos de negocio
• Apoyo de la gerencia

Unidad didáctica 3. Gestión de los riesgos de la inteligencia artificial en las organizaciones

• Análisis de riesgos

Unidad didáctica 4. Ciclo de vida de una inteligencia artificial

• Diseño
• Desarrollo
• Producción
• Seguimiento y control
• Retirada

Unidad didáctica 5. Auditoría de sistemas de inteligencia artificial

• Modelo de las tres líneas
• Ejecución y responsabilidad operativa
• Supervisión y monitoreo del riesgo
• Aseguramiento independiente y asesoramiento estratégico