Máster en Product Engineering e Inteligencia Artificial Online

Al finalizar el Máster en Product Engineering e Inteligencia Artificial, el alumno será capaz de:

-Dominar el ciclo completo de creación de un producto digital: discovery, definición, diseño, construcción, lanzamiento, medición e iteración.

-Aplicar metodologías modernas de product discovery: continuous discovery, opportunity solution trees, jobs-to-be-done, user research.

Diseñar la estrategia de un producto digital y traducirla en una hoja de ruta accionable, con criterios claros de priorización.

-Construir prototipos navegables con Figma y prototipos funcionales con herramientas de IA generativa y plataformas no-code (Lovable, v0, Bolt, Bubble).

-Programar las bases técnicas de un producto digital con un stack moderno: HTML, CSS, JavaScript, frameworks frontend, APIs REST, bases de datos.

-Integrar LLMs (OpenAI, Anthropic, Google) en productos reales mediante APIs, prompt engineering avanzado, RAG y agentes inteligentes.

-Diseñar features de producto que incorporen IA con criterio: cuándo añadir IA, cómo medir su impacto, cómo gestionar errores y alucinaciones.

-Aplicar product analytics avanzado: definición de métricas north star, diseño de eventos, instrumentación, análisis con SQL y herramientas como Amplitude o Mixpanel.

-Diseñar y ejecutar experimentos de producto: A/B testing, tests cualitativos, validación de hipótesis con criterio estadístico.

-Aplicar prácticas de MLOps básico al desarrollo de productos con IA: despliegue de modelos, monitorización, versionado, gestión de costes.

-Conocer el marco normativo aplicable a productos con IA (AI Act, RGPD) y los principios éticos del diseño responsable.

-Construir un portfolio de productos demostrables —prototipos funcionales, MVPs desplegados, análisis de métricas— que acredite empleabilidad ante empresas que contratan perfiles de Product Engineer, Product Manager con perfil técnico, AI Product Manager o fundador técnico.

Este máster está diseñado para perfiles que quieren convertirse en el rol más demandado por las empresas tecnológicas modernas: profesionales capaces de pensar producto, ejecutar técnicamente y construir features con IA en el mismo flujo. En concreto, encaja con:

-Product Managers y Product Owners que quieren incorporar competencias técnicas reales y dominar el desarrollo de productos con IA.

-Diseñadores de producto (UX, UI) que quieren ampliar su perfil hacia construcción técnica y prototipado funcional.

-Desarrolladores y programadores que quieren evolucionar hacia roles de Product Engineer con criterio de producto y de negocio.

-Profesionales de marketing digital y growth que quieren liderar el ciclo completo del producto, no solo la captación.

-Emprendedores y founders técnicos o no técnicos que quieren construir productos digitales con IA de forma autónoma.

-Consultores y analistas de negocio que quieren dar el salto a roles de producto en empresas tecnológicas.

-Profesionales en reconversión profesional con orientación a tecnología y producto que ven en la combinación producto + IA su próxima etapa.

-Profesionales que quieren integrar la inteligencia artificial generativa en su flujo de construcción de producto antes de que sea un requisito del mercado, no una ventaja diferencial.

El Máster en Product Engineering e Inteligencia Artificial no exige titulación universitaria previa específica ni experiencia profesional en producto ni en tecnología. Sí se recomienda cumplir con las siguientes condiciones mínimas para aprovechar el programa al máximo:

-Conocimientos básicos de informática a nivel de usuario avanzado: manejo fluido del sistema operativo, instalación de software, comprensión general de cómo funciona un entorno digital.

-Curiosidad técnica y disposición a aprender programación. No es requisito excluyente: el módulo de nivelación cubre los fundamentos de HTML, CSS, JavaScript y APIs.

-Sensibilidad por el diseño y el usuario: el programa exige ponerse en la piel del usuario constantemente.

-Equipo informático adecuado: ordenador con capacidad para ejecutar entornos de desarrollo modernos (mínimo 16 GB de RAM recomendado) y conexión estable a internet.

-Compromiso con la carga lectiva: clases en directo en horario fijo más trabajo autónomo semanal sobre proyectos de producto end-to-end.

-Nivel de inglés técnico de lectura: la documentación de las herramientas, frameworks y APIs de IA está disponible mayoritariamente en inglés.

Cada candidatura se evalúa individualmente mediante una sesión de orientación con el equipo de admisiones, donde se revisa el encaje con el programa, el punto de partida profesional del candidato y los objetivos profesionales que persigue.

Al finalizar el programa con aprovechamiento, el alumno obtiene:

-Certificado propio de Evolve acreditativo del Máster en Product Engineering e Inteligencia Artificial, con el detalle de módulos cursados y horas lectivas. Es un certificado privado (no es un título oficial universitario) y está diseñado específicamente para ser aportado a procesos de selección, publicado en LinkedIn y añadido al CV profesional.

-Preparación alineada con certificaciones oficiales de Microsoft, AWS y Google en IA aplicada, relevantes para perfiles que integran IA generativa en productos digitales.

-Portfolio de productos demostrables: el alumno termina el máster con un MVP completo desplegado, prototipos funcionales con IA, plan de métricas y casos de experimentación, todo presentable directamente en entrevistas de Product Engineering, Product Management o AI Product Management. En producto, el portfolio pesa más que cualquier título académico.

-Acceso permanente a la red de empresas partner de Evolve para procesos de selección, vacantes activas y oportunidades profesionales en startups, scale-ups y compañías tecnológicas que buscan perfiles de Product Engineer y AI Product Manager.

En Evolve apostamos por credenciales reconocidas por el mercado —las que realmente piden los empleadores cuando contratan perfiles de producto— y por un portfolio de proyectos demostrables, antes que por titulaciones académicas que en este sector no correlacionan con empleabilidad real.