Maestría Internacional en Recursos Humanos avanzados con Inteligencia Artificial

MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN A LOS RECURSOS HUMANOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTO DE RECURSOS HUMANOS (RR. HH.)
1. El trabajador como ser humano
2. Otros recursos en la producción

UNIDAD DIDÁCTICA 2. EVOLUCIÓN HISTÓRICA
1. Planteamiento de Owen y Babbage
2. Enfoque taylorista
3. Descubrimiento del efecto Hawthorne
4. Consolidación de la disciplina

MÓDULO 2. INFRAESTRUCTURA DE GESTIÓN: DEPARTAMENTO DE
RR. HH.

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CARACTERIZACIÓN
1. Sección soft
2. Sección hard

UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUNCIONES
1. Planificación de las necesidades de personal
-Importancia de la comunicación interna
2. Selección de los candidatos
3. Administración de la plantilla
4. Formación de los trabajadores
5. Evaluación en el desempeño profesional
6. Intervención en las relaciones laborales
-Clima laboral
-Conflicto laboral individual y colectivo
-Acoso laboral

MÓDULO 3. FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTO Y DEFINICIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)
1. Origen y evolución
2. Ramas

3. Aplicaciones
-Computación
-Medicina
-Finanzas
-Industria pesada
-Atención al cliente
-Industria automotriz
-Juegos y juguetes
-Música

UNIDAD DIDÁCTICA 2. BIG DATA EN RR. HH.
1. Fuentes
2. Tratamiento de datos

UNIDAD DIDÁCTICA 3. IA APLICADA EN LA GESTIÓN DE RR. HH.
1. Públicos y contextos de uso
2. Funcionalidades
-Automatización de procesos administrativos
-Analítica predictiva para la planificación de la fuerza laboral
-Asistentes conversacionales internos y onboarding automatizado
-Toma de decisiones estratégicas basadas en datos de talento

MÓDULO 4. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO O MACHINE LEARNING

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTUALIZACIÓN DEL APRENDIZAJE
AUTOMÁTICO O MACHINE LEARNING
1. Calidad de los datos

UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE APRENDIZAJE
1. Aprendizaje supervisado
-Árboles de decisión
-K vecinos más cercanos
-Máquinas de vectores de soporte
-Regresión logística
-Clasificación de Naive Bayes
2. Aprendizaje no supervisado
-Agrupamiento o clustering
-Reducción de dimensionalidad
3. Aprendizaje por refuerzo
-Q-learning
-Policy gradient

UNIDAD DIDÁCTICA 3. EVALUACIÓN DE MODELOS
1. Métricas de evaluación
-Clasificación
-Regresión
-Ranking
-Estadísticas
-Visión por computadora
-Procesamiento del lenguaje natural

MÓDULO 5. APRENDIZAJE PROFUNDO O DEEP LEARNING

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTUALIZACIÓN DEL APRENDIZAJE
PROFUNDO O DEEP LEARNING
1. Elementos constitutivos
2. Características

UNIDAD DIDÁCTICA 2. REDES NEURONALES ARTIFICIALES
1. Funcionamiento
-Dinámica computacional de la neurona artificial
-Ajuste de parámetros
-Proceso de aprendizaje

UNIDAD DIDÁCTICA 3. TIPOS DE MODELOS
1. Redes neuronales convolucionales
2. Redes neuronales recurrentes
3. Modelos de transformadores

MÓDULO 6. INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
GENERATIVA?
1. Tipos de contenido generado
-Texto
-Imágenes
-Vídeo
-Audio
-Datos estructurados
2. Métodos de generación
-Generación autorregresiva
-Generación basada en ruido latente
-Entrenamiento adversarial
-Técnicas de enmascaramiento

UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS FUNDACIONALES O FOUNDATION
MODELS
1. Entrenamiento y adaptación
2. Representaciones generadas por los modelos
-Multimodales
-Multilingües

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ARQUITECTURAS PRINCIPALES
1. Redes generativas antagónicas
2. Autocodificadores variacionales
3. Transformadores o transformers

4. Arquitecturas híbridas y emergentes

MÓDULO 7. INGENIERÍA DE PROMPT O PROMPT ENGINEERING

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTUALIZACIÓN DE LA INGENIERÍA DE
PROMPT O PROMPT ENGINEERING
1. Elementos de un prompt
2. Principios de diseño
3. Parámetros de generación
-Métodos deterministas
-Técnicas de sampling

UNIDAD DIDÁCTICA 2. TÉCNICAS
1. Prompt sin entrenamiento previo o zero-shot
2. Prompt con pocas muestras o few-shot
3. Cadena de pensamiento o chain of thought
4. Generación aumentada por recuperación
5. ReAct
6. Autoconsistencia
7. Encadenamiento de instrucciones o prompt chaining
8. Prompt basado en roles o role prompting
9. Conocimiento generado
10. Marcos del árbol de pensamiento o tree of thoughts
11. Prompt activo
12. Estímulo direccional
13. Ingeniería automática de prompts
14. Personalización de prompt o prompt reframing

UNIDAD DIDÁCTICA 3. BUENAS PRÁCTICAS

UNIDAD DIDÁCTICA 4. PLATAFORMAS PARA LA GESTIÓN Y
OPTIMIZACIÓN DE PROMPTS
1. Prompthub
2. PromptBase
3. FlowGPT
4. PromptLayer

MÓDULO 8. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA GESTIÓN DE
RECURSOS HUMANOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. USO ESTRATÉGICO DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL EN RECURSOS HUMANOS
1. Origen y evolución
2. Beneficios y limitaciones

UNIDAD DIDÁCTICA 2. APLICACIONES FUNDAMENTALES

1. Reclutamiento y selección
2. Gestión del desempeño y desarrollo profesional
3. Formación y aprendizaje continuo
4. Analítica y planificación del talento
5. Automatización y asistencia conversacional

UNIDAD DIDÁCTICA 3. HERRAMIENTAS DE IA DE UTILIDAD EN LA
GESTIÓN DE RR. HH.
1. LinkedIn Recruiter AI
2. HireVue
3. Pymetrics
4. Eightfold AI
5. Workday HCM
6. SAP SuccessFactors
7. Cornerstone Performance
8. Degreed
9. Docebo
10. LinkedIn Learning
11. Visier
12. ChatGPT
13. Leena AI

MÓDULO 9. RECLUTAMIENTO Y PRESELECCIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 1. PARSING DE CV Y NLP PARA MATCHING
1. Extracción de competencias y experiencia
2. Embeddings semánticos y similitud perfil-vacante
3. Limitaciones y sesgos en datos históricos
4. Datos sintéticos y reequilibrio para mitigar desbalance

UNIDAD DIDÁCTICA 2. CHATBOTS Y AGENTES DE PRIMERA
INTERACCIÓN
1. Diseño conversacional ético y accesible
2. Consentimiento informado
3. Integración con ATS y calendarios

UNIDAD DIDÁCTICA 3. RANKINGS Y SCORING
1. Métricas de evaluación de modelos
2. Fairness metrics por grupo protegido
3. Validación psicométrica y análisis de impacto
4. Pruebas de estrés de fairness

UNIDAD DIDÁCTICA 4. TRAZABILIDAD Y DOCUMENTACIÓN
1. Model cards y registro de versiones
2. Logs de decisión y retención de datos
3. Derechos de información

MÓDULO 10. ENTREVISTAS Y EVALUACIONES DE IDONEIDAD

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LAS ENTREVISTAS Y
EVALUACIONES
1. Marco y tipología de herramientas

UNIDAD DIDÁCTICA 2. VIDEOENTREVISTA
1. Análisis del lenguaje natural
-Transcripción y comprensión semántica
-Identificación de competencias
-Evaluación de claridad, coherencia y estilo
2. Análisis de comportamiento y voz
-Tiempos de respuesta y pausas
-Elementos paralingüísticos y expresividad
3. Consideraciones éticas y legales
-Protección de datos biométricos
-Sesgos culturales o lingüísticos
4. Acomodaciones y accesibilidad
-Alternativas sin vídeo o voz
-Lectura fácil y multilingüe
-Procedimientos de solicitud de acomodaciones

UNIDAD DIDÁCTICA 3. EVALUACIONES SITUACIONALES Y
SIMULACIONES GENERATIVAS
1. Serious games y ejercicios de role-play
2. Creación de escenarios con IA generativa
3. Medición de competencias con IA adaptativa

UNIDAD DIDÁCTICA 4. VALIDEZ PSICOMÉTRICA Y FIABILIDAD DE LOS
MODELOS
1. Tipos de validez
2. Métodos de fiabilidad
3. Control de impacto adverso

UNIDAD DIDÁCTICA 5. FEEDBACK Y TRANSPARENCIA
1. Explicabilidad de los resultados
2. Comunicación comprensible de decisiones
3. Mecanismos de apelación y revisión humana

MÓDULO 11. EVALUACIÓN DEL DESEMPEÑO

UNIDAD DIDÁCTICA 1. EVOLUCIÓN DE LOS MODELOS DE EVALUACIÓN
1. De la evaluación anual al feedback continuo
2. Integración de datos cuantitativos y cualitativos

UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS AUTOMATIZADOS DE FEEDBACK
1. Análisis semántico de comentarios 360°
2. Detección de patrones de desempeño y liderazgo
3. Identificación de señales de desmotivación o burnout
4. Controles de periodo

UNIDAD DIDÁCTICA 3. SESGOS Y AUTOMATIZACIÓN EN LA
EVALUACIÓN
1. Tipología de sesgos
2. Diseño de interfaces
3. Estrategias de mitigación y control

UNIDAD DIDÁCTICA 4. RÚBRICAS Y MODELOS DE CALIFICACIÓN
AUTOMATIZADA
1. Definición de criterios observables
2. Ponderación de indicadores y calibración entre mánagers
3. Explicabilidad y trazabilidad de resultados
4. Auditorías de sesgos y comités de calibración

UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTEGRACIÓN CON LOS SISTEMAS DE GESTIÓN DE TALENTO
1. Dashboards y reportes automáticos
2. Conexión con sistemas de reconocimiento o incentivos
3. Evaluación predictiva de potencial y sucesión

MÓDULO 12. APRENDIZAJE Y DESARROLLO DEL TALENTO

UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DEL APRENDIZAJE
PERSONALIZADO
1. Concepto de adaptive learning
2. Tipos de contenidos y microlearning

UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS DE APRENDIZAJE ADAPTATIVO
1. Análisis de nivel
2. Ajuste automático
3. Seguimiento del progreso y refuerzo personalizado

UNIDAD DIDÁCTICA 3. GENERACIÓN AUTOMÁTICA DE CONTENIDOS
FORMATIVOS
1. Uso de IA generativa para materiales didácticos
2. Diseño instruccional asistido por IA
3. Evaluaciones interactivas y feedback inmediato

UNIDAD DIDÁCTICA 4. RECOMENDADORES DE COMPETENCIAS Y
HABILIDADES
1. Detección de brechas formativas
2. Sugerencia de cursos o mentorías personalizadas
3. Integración con LMS/LXP corporativos
4. Ontologías de habilidades y mapeo de itinerarios

UNIDAD DIDÁCTICA 5. IMPACTO DE LA FORMACIÓN
1. Retorno del aprendizaje
2. Correlación con desempeño y retención
3. Modelos predictivos de efectividad formativa

4. Validación del aprendizaje con transferencia a desempeño

MÓDULO 13. PLANIFICACIÓN DE LA FUERZA LABORAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE LA PLANIFICACIÓN DE LA
FUERZA LABORAL
1. Enfoque estratégico y alineación con los objetivos organizacionales
2. Factores que influyen en la planificación del talento
3. Analítica de datos e IA en la toma de decisiones

UNIDAD DIDÁCTICA 2. PREDICCIÓN DE DEMANDA DE TALENTO
1. Modelos predictivos de incorporación y rotación
2. Análisis de escenarios y sensibilidad
3. Integración con objetivos de negocio

UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPTIMIZACIÓN DE TURNOS Y DOTACIONES
1. Algoritmos de programación de personal
2. Modelos de simulación de carga de trabajo
3. Balance entre productividad y bienestar
4. Condiciones laborales y límites normativos
5. Criterios combinados de eficiencia, servicio y bienestar

UNIDAD DIDÁCTICA 4. DECISIONES ESTRATÉGICAS BASADAS EN IA
1. Dashboards de planificación
2. Modelos de optimización de costes laborales
3. Indicadores clave

MÓDULO 14. MOVILIDAD INTERNA, CARRERA Y SUCESIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTO DE MOVILIDAD INTERNA DIGITAL
1. Beneficios organizacionales
2. IA como herramienta de empleabilidad interna

UNIDAD DIDÁCTICA 2. GESTIÓN DE CARRERA BASADA EN DATOS
1. Skills graph y mapas de competencias
2. Detección de oportunidades internas
3. Predicción de movimientos y promociones

UNIDAD DIDÁCTICA 3. PLANIFICACIÓN DE SUCESIÓN
1. Identificación de talento
2. Modelos de predicción de potencial
3. Simulación de escenarios de reemplazo

UNIDAD DIDÁCTICA 4. RESPONSABILIDAD Y TRANSPARENCIA EN LA
MOVILIDAD

1. Transparencia en la movilidad automatizada
2. Riesgos de sesgo y estigmatización
3. Explicabilidad y consentimiento informado

MÓDULO 15. HERRAMIENTAS Y PROVEEDORES DE IA EN RR. HH.

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CRITERIOS DE SELECCIÓN Y EVALUACIÓN DE
PROVEEDORES
1. Cumplimiento normativo y seguridad
2. Explicabilidad y soporte técnico
3. Coste-beneficio y escalabilidad
4. Cláusulas de proveedor

UNIDAD DIDÁCTICA 2. PLATAFORMAS DE RECLUTAMIENTO Y
SELECCIÓN
1. HireVue
2. Pymetrics
3. SmartRecruiters
4. SeekOut
5. Harver

UNIDAD DIDÁCTICA 3. SUITES INTEGRALES DE GESTIÓN DEL TALENTO
1. Workday
2. SAP SuccessFactors
3. Oracle HCM
4. Greenhouse
5. Lever
6. Beamery
7. Phenom

UNIDAD DIDÁCTICA 4. SOFTWARE DE EVALUACIÓN DEL DESEMPEÑO
1. Synergita
2. Cornerstone Performance
3. Reflektive

UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS DE FORMACIÓN Y DESARROLLO
1. EdCast
2. Degreed
3. Docebo
4. LinkedIn Learning

UNIDAD DIDÁCTICA 6. MODELOS GENERALES Y ASISTENTES
AVANZADOS
1. ChatGPT
2. Claude
3. Gemini
4. LLaMA
5. DeepSeek
6. Mistral
7. Falcon

MÓDULO 16. IMPLANTACIÓN, CAMBIO Y UPSKILLING DEL ÁREA DE
RR. HH.

UNIDAD DIDÁCTICA 1. PLAN DE ADOPCIÓN DE LA IA
1. Diagnóstico de madurez digital
2. Selección de casos de uso prioritarios
3. Evaluación de riesgos y recursos

UNIDAD DIDÁCTICA 2. GESTIÓN DEL CAMBIO ORGANIZATIVO
1. Comunicación y compromiso de líderes
2. Rediseño de procesos y roles
3. Gestión de resistencias y cultura digital
4. Coordinación con comités de empresa y representantes laborales

UNIDAD DIDÁCTICA 3. CAPACITACIÓN Y DESARROLLO PROFESIONAL
1. Competencias digitales clave
2. Upskilling y reskilling
3. Formación en prompt engineering aplicada a RR. HH.
4. Itinerarios de upskilling por rol

MÓDULO 17. INDICADORES Y RETORNO DEL TALENTO IMPULSADO

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MÉTRICAS CLAVE EN LA GESTIÓN DEL TALENTO
1. Tiempo de cobertura y coste por incorporación
2. Calidad de la contratación y rendimiento posterior
3. Tasa de rotación y retención
4. Métricas de equidad

UNIDAD DIDÁCTICA 2. INDICADORES DE DESEMPEÑO ORGANIZATIVO
1. Engagement, satisfacción y clima laboral
2. Diversidad, equidad e inclusión
3. Bienestar y productividad
4. Experiencia del candidato y del empleado

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS DEL RETORNO DE LA INVERSIÓN
1. Cálculo financiero
2. Rentabilidad de formación y automatización
3. Benchmarking sectorial
4. Análisis de sensibilidad y escenarios de simulación

UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRESENTACIÓN DE RESULTADOS
1. Presentación de datos mediante narrativas visuales
2. Paneles e informes ejecutivos
3. Comunicación ejecutiva del valor del talento

MÓDULO 18. CHECKLISTS Y PLANTILLAS DE APLICACIÓN
PRÁCTICA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. PLANTILLAS DE PROMPTS Y RÚBRICAS
1. Prompts para análisis de currículums y selección de personal
2. Prompts para entrevistas y feedback
3. Rúbricas de evaluación por competencias

UNIDAD DIDÁCTICA 2. CHECKLISTS Y GUÍAS DE IMPLEMENTACIÓN
1. Lista ética y de control de sesgos
2. Guía técnica de integración
3. Revisión legal y de protección de datos
4. Plantilla de evaluación de impacto de IA
5. Plantilla de model card y data sheet
6. Guía de accesibilidad y adaptaciones individuales

MÓDULO 19. SEGURIDAD Y PRIVACIDAD DE LOS DATOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MARCO GENERAL DE SEGURIDAD
1. Principios de ciberseguridad en IA
2. Tipos de amenazas comunes

UNIDAD DIDÁCTICA 2. GESTIÓN DE DATOS PERSONALES
1. Minimización y finalidad del tratamiento
2. Anonimización y seudonimización
3. Consentimiento y transparencia

UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROTECCIÓN DE DATOS EN ENTORNOS DE IA
1. Cumplimiento normativo
2. Evaluaciones de impacto de privacidad
3. Gestión de accesos e identidades
4. Transferencias internacionales
5. Conservación y eliminación responsable de los datos en RR. HH.

UNIDAD DIDÁCTICA 4. RESPUESTA ANTE INCIDENTES
1. Protocolos de detección y notificación
2. Medidas correctivas
3. Comunicación con las autoridades
4. Simulacros y planes de mejora ante incidentes futuros

MÓDULO 20. ÉTICA Y REGULACIÓN DE LA IA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MORAL ANTE EL PROGRESO TECNOLÓGICO

1. Posiciones doctrinales
-Bioconservadurismo
-Neurodeterminismo
-Transhumanismo
-Humanismo abierto desde los derechos humanos

UNIDAD DIDÁCTICA 2. DESAFÍOS ÉTICOS
1. Sesgo y discriminación de los procesos algorítmicos
2. Transparencia y rendición de cuentas
3. Consentimiento informado en el uso de datos personales
4. Autonomía y supervisión humana en la toma de decisiones
5. Brecha digital
6. Privacidad y confidencialidad en el entorno laboral
7. Dependencia tecnológica

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ACTORES RELEVANTES
1. Gobiernos
2. Empresas
3. Desarrolladores
4. Usuarios

UNIDAD DIDÁCTICA 4. GUÍAS, RECOMENDACIONES Y OTROS
DOCUMENTOS EN TORNO A LA ÉTICA APLICADA
1. Iniciativas privadas
-Principios de Asilomar
-Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos
-Grandes empresas tecnológicas
2. Iniciativas supranacionales
-Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura
-Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico
-Comisión Europea
3. Iniciativas gubernamentales
-Estados Unidos
-China
-Reino Unido
-Japón
-India
-España
-Brasil
-Colombia
-Uruguay

UNIDAD DIDÁCTICA 5. PANORAMA LEGISLATIVO VINCULADO A LA IA
1. Regulación en Europa
2. Regulación en Estados Unidos
3. Regulación en China

MÓDULO 21. GOBERNANZA DE LA IA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTO Y NIVELES DE GOBERNANZA
1. Definición y propósito de la gobernanza algorítmica

2. Niveles de madurez organizacional en el uso de IA

UNIDAD DIDÁCTICA 2. ESTRUCTURA Y COMPONENTES DE LA
GOBERNANZA
1. Comité de ética y supervisión del uso de IA en RR. HH.
2. Roles y responsabilidades
3. Políticas y procedimientos internos de uso responsable
4. Formación y sensibilización de los equipos de gestión del talento
5. Integración con los objetivos estratégicos de la organización

UNIDAD DIDÁCTICA 3. GESTIÓN DE LOS RIESGOS ASOCIADOS A LA IA EN RR. HH.
1. Identificación y clasificación de riesgos algorítmicos
2. Evaluación de impacto en las personas y en los procesos
3. Medidas técnicas y organizativas
4. Cumplimiento normativo y marco regulatorio
-Reglamento Europeo de IA
5. Seguimiento de resultados y mejora continua

UNIDAD DIDÁCTICA 4. CICLO DE VIDA DE UNA IA
1. Diseño
2. Desarrollo
3. Producción
4. Seguimiento y control
5. Retirada

UNIDAD DIDÁCTICA 5. AUDITORÍA DE SISTEMAS DE IA
1. Modelo de las tres líneas
-Ejecución y responsabilidad operativa
-Supervisión y monitoreo del riesgo
-Aseguramiento independiente y asesoramiento estratégico