Máster Inteligencia Artificial en la PYME Online

En los últimos años la Inteligencia Artificial se ha convertido en una herramienta fundamental en una gran variedad de ámbitos profesionales como la creación de contenido o el Big Dat, además, ha servido como un gran impulso para la digitalización, mejorando la competitividad de las empresas en el mundo empresarial y haciendo que puedan marcar la diferencia entre su competencia.

Con el Máster en Inteligencia Artificial en la PYME conocerás las diferentes herramientas y funciones con las que se puede unir la IA con tu empresa. Aprende cómo la IA puede ayudarte con el trabajo dentro de tu empresa en diferentes ámbitos y perspectivas. El objetivo es que sepas cómo puedes adaptar la gran variedad de soluciones que te aporta la IA para mejorar partes específicas de tu empresa gracias a la automatización de tareas, algoritmos… para conseguir una mayor eficiencia y competitividad en el mercado.

Tareas como procesos operativos, contabilidad, gestión de pedidos y de almacén, programación de producción, análisis de datos, automatización de tareas… son procesos actuales que podemos unir a la IA para aplicar sus ventajas y trabajar de forma más sencilla, considerando los principios éticos de esta. Todo esto estará pensado para la mejora y optimización de nuestros productos y, por lo tanto, para la mejora de la experiencia de nuestros clientes.

Implementar la IA en nuestra empresa nos ayudará a nivel interno ya que los procesos del día a día estarán más optimizados, mejorando la productividad y los tiempos de trabajo. Y, al mismo tiempo, conseguiremos mejorar como empresa, ya que estaremos incluyendo una de las tendencias tecnológicas más importantes del momento en nuestro día a día, favoreciendo nuestra posición en el mercado y consiguiendo destacar entre nuestra competencia.

Los objetivos del Máster Inteligencia Artificial en la PYME se centran en la capacitación de los alumnos en la integración de la IA de forma estratégica tanto en las operaciones como en la gestión empresarial. Entre los objetivos podemos destacar la comprensión de la IA para la optimización y automatización de procesos y mejoras, así como la búsqueda de la mejora de decisiones gracias al análisis de datos. También, el máster busca la aplicación práctica de los algoritmos en todo tipo de áreas empresariales como la gestión de recursos humanos, la facturación, la producción o el marketing digital, enfocado a la personalización de la experiencia del cliente.

Los alumnos serán capaces de desarrollar estrategias basadas en diferentes tipos de aprendizaje automático, evaluar cómo aplicar soluciones de IA en contextos concretos, además de saber elegir estrategias para automatizar funciones que creen un impacto positivo en la eficiencia además de en la reducción de costes.

Profesionales de cualquier sector que quieran empezar a explorar las posibilidades de incorporar la IA en su trabajo diario, poniendo especial énfasis en la Pyme.

MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LA EMPRESA
Unidad 1. Fundamentos e impacto de la IA en las Empresas I
1. La revolución silenciosa de la IA
2. La IA como motor de soluciones
3. Desarrollo de productos y servicios con IA
Unidad 2. Fundamentos e impacto de la IA en la actividad empresarial II
1. Transformación impulsada por la IA
2. IA, insights y estrategias de negocio
3. Innovación y competitividad a través de la IA
4. Más allá de la IA como servicio
Unidad 1. Unidad Práctica. Optimización de la gestión del correo electrónico I
Unidad 3. Un viaje a través del tiempo
1. Los Amaneceres de la IA: 1950-1970
2. La Era de Oro y los Inviernos de la IA: 1970-2000
3. Renacimiento y Auge del Aprendizaje Profundo: el siglo XXI
4. La Democratización Generativa 2020-2023
5. Transparencia de la IA
6. Impacto medio ambiental
Unidad 2. Unidad Práctica. Optimización de la gestión del correo electrónico II

MÓDULO 2: TIPOLOGÍA DE SOLUCIONES IA PARA LA EMPRESA
Unidad 4. Del Plug&Play al desarrollo a medida
1. Aplicaciones Plug&play
2. Plataformas No Code
3. Soluciones IA como Servicio (IAaaS)
4. Soluciones Personalizadas de IA Profunda
Unidad 3. Unidad Práctica. Capacitación y aprendizaje I
Unidad 5. Conceptos básicos I: los algoritmos que nos rodean
1. Los algoritmos en la IA
2. Algoritmos de búsquedas
3. Algoritmos genéticos
Unidad 6. Casos de uso I: Algoritmos
1. Reconocimiento Facial: Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
2. Optimización de Logística: algoritmos genéticos y optimización de enjambre de partículas
Unidad 4. Unidad Práctica. Capacitación y aprendizaje II
Unidad 7. Aprendizaje y adaptación
1. Sistemas de aprendizaje de la IA
2. La importancia de los datos
3. Aprendizaje supervisado
4. Aprendizaje no supervisado
5. Aprendizaje semi supervisado
6. Aprendizaje por refuerzo
Unidad 5. Unidad Práctica. Análisis de datos y generación de informes I
Unidad 8. Conceptos básicos II: Machine Learning y Deep Learning
1. Introducción al Machine Learning (ML)
2. Tipos de Machine Learning
3. Introducción al Deep Learning (DL)
4. Arquitecturas de Redes Neuronales
5. Aplicaciones y limitaciones
Unidad 9. Casos de uso II: ML y DL
1. Detección y clasificación de imágenes
2. Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
3. Predicción financiera
4. Reconocimiento de voz

MÓDULO 3. UN MODELO DE INTEGRACIÓN PARA LA IA
Unidad 10. Integración de soluciones IA
FASE 1. Por dónde comenzar: simplificación y eficiencia operativa
FASE 2. IA estratégica para pymes: personalización y escalabilidad
FASE 3. Soluciones avanzadas: transformación y liderazgo
Unidad 11. De la IA al liderazgo: un modelo vectorial
1. Preparación y fundamentación para un comienzo inteligente
2. Visión analítica para el enfoque de dirección
3. Despliegue y refinamiento de la inteligencia predictiva
4. Transformación autónoma: aceleración y expansión inteligente
5. Escalado hacia el liderazgo disruptivo
Unidad 6. Unidad Práctica. Análisis de datos y generación de informes II
Unidad 12. Conceptos básicos III: modelos, entrenamiento y evaluación
1. Tipos de Modelos de Machine Learning
2. Proceso de Entrenamiento de Modelos
3. Evaluación de Modelos
4. Prevención del Overfitting y Underfitting
5. Optimización de Hiperparámetros
Unidad 13. Casos de uso III: modelos, entrenamiento y evaluación
1. Evaluación de Riesgo
2. Diagnóstico Médico
3. Optimización de Campañas de Marketing
4. Predicción de Fallas en Equipos Industriales
5. Análisis de Sentimiento en Redes Sociales
Unidad 7. Unidad Práctica. Automatización de tareas rutinarias I
Unidad 14. Recomendaciones para la integración de IA – I
1. Prudencia y control
2. Escalado gradual
Unidad 15. Recomendaciones para la integración de IA – II
1. Capacidad de soporte
2. Inversión en capacidades internas

MÓDULO 4. PRODUCTIVIDAD Y EFICIENCIA OPERATIVA
Unidad 16. Automatización inteligente
1. Introducción a la Automatización con IA:
2. Beneficios de la automatización inteligente
3. Herramientas para Pymes que automatizan
Unidad 8. Unidad Práctica. Automatización de tareas rutinarias II
Unidad 17. Aplicación en Pymes I - Procesos de gestión
1. Aumento de la Productividad
2. Reducción de Costos
3. Mejora de la Operatividad con Proveedores
4. Flexibilidad y Escalabilidad
5. Innovación y Competitividad
Unidad 18. Aplicación en Pymes II - Facturas y contabilidad
1. Automatización de la entrada de facturas
2. Reconciliación de pagos
3. Previsión financiera
4. Detección de fraude
Unidad 9. Unidad Práctica. Mejora en la gestión del tiempo
Unidad 19. Aplicación en Pymes III - Gestión de pedidos
1. Optimización de la entrada de pedidos
2. Predicción de la demanda
3. Personalización de la experiencia del cliente
4. Gestión de logística y distribución
Unidad 20. Aplicación en Pymes IV - Programación de la producción
1. Planificación de la producción asistida por IA
2. Mantenimiento predictivo
3. Control de calidad automatizado
4. Optimización de la cadena de suministro

MÓDULO 5. MEJORA EN LA TOMA DE DECISIONES
Unidad 21. IA en la mejora de la toma de decisiones
1. IA y Análisis de Datos
2. Modelos Predictivos y Prescriptivos
3. Herramientas de Visualización / Dashboards e IA
Unidad 10. Unidad Práctica
Unidad 22. Aplicación en Pymes I - Nivel estratégico
1. Análisis estratégico
2. Planificación de recursos
3. Gestión de riesgos
Unidad 23. Aplicación en Pymes II - Nivel operativo
1. Automatización de procesos de decisión
2. Análisis operativo y evaluación del rendimiento
3. Optimización de la cadena de suministro
4. Evaluación de proveedores y asociados
Unidad 11. Unidad Práctica

MÓDULO 6. MEJORA EN LA GESTIÓN DE RECURSOS HUMANOS
Unidad 24. Gestión de Recursos Humanos asistida por IA
1. Análisis predictivo de necesidades de personal
2. Optimización de la asignación de Recursos Humanos
3. Desarrollo de carrera asistido por IA
4. Gestión dinámica del bienestar de empleados
Unidad 12. Unidad Práctica
Unidad 25. Aplicación en Pymes I - Optimización del ciclo de vida del empleado
1. Selección y reclutamiento
2. Onboarding y capacitación
3. Gestión del rendimiento
Unidad 26. Aplicación en Pymes II - Gestión inteligente de RRHH
1. Análisis del compromiso
2. Administración y automatización de procesos
Unidad 13. Unidad Práctica

MÓDULO 7. PERSONALIZACIÓN EN LA EXPERIENCIA DEL CLIENTE
Unidad 27. Estrategias de personalización de la experiencia de cliente
1. Fundamentos y beneficios
2. Tecnologías IA clave
3. Estrategias para integración en tiempo real
4. Privacidad y ética
Unidad 14. Unidad Práctica
Unidad 28. Aplicación en Pymes I - Sistemas de recomendación personalizados
1. Integración de Chatbots IA
2. Análisis de sentimiento en comunicaciones con clientes
3. Personalización basada en datos de ubicación
4. Proactividad en la recomendación y ML
5. Datos y dashboards personalizados
Unidad 29. Aplicación en Pymes II - personalización y marketing digital
1. Segmentación inteligente de clientes
2. Automatización del marketing de contenidos
3. Email marketing personalizado
4. Publicidad programática
5. Optimización de campañas en tiempo real
Unidad 15. Unidad Práctica
Unidad 30. Aplicación en Pymes III - Optimización de la interacción con el cliente
1. Gestión proactiva de relaciones con clientes
2. Optimización de respuestas en medios sociales
3. Personalización basada en inteligencia contextual
4. Personalización dinámica de páginas web
5. Microsegmentación avanzada

La IA aplicada en la PYME nos ofrece ventajas y beneficios para nuestro trabajo diario, gracias a la automatización de procesos repetitivos en ámbitos como la contabilidad o la gestión de inventarios reduciremos tiempos de trabajo de tareas que demandan más tiempo para concentrarnos en otras más complejas. También podemos optimizar la planificación de nuestra producción con funciones predictivas que nos ayudarán a mejorar nuestra logística, consiguiendo reducir costes y aumentar nuestra competitividad. En general, la IA nos ayudará a mejorar la toma de decisiones para optimizar nuestro trabajo y adaptarnos a las necesidades cambiantes del mercado en cuanto a la digitalización.