Curso Online en IA para Directivos: Estrategia e Implantación

1.    Fundamentos de la inteligencia artificial para la toma de decisiones directivas

1.1.  Definición, alcance y evolución histórica de la inteligencia artificial

1.2.  Taxonomía de las tecnologías de inteligencia artificial relevantes para el entorno empresarial

1.3.  Diferencias esenciales entre inteligencia artificial, automatización y analítica avanzada

1.4.  El rol del directivo ante la revolución de la inteligencia artificial

1.5.  Impacto macroeconómico y sectorial de la adopción de inteligencia artificial

2.    El ecosistema tecnológico de la inteligencia artificial: actores, plataformas y tendencias emergentes

2.1.  Mapa de proveedores y plataformas líderes en inteligencia artificial

2.2.  Modelos de lenguaje de gran escala y su impacto en la estrategia empresarial

2.3.  Tendencias tecnológicas emergentes con impacto estratégico a medio plazo

2.4.  Criterios directivos para la evaluación y selección de soluciones tecnológicas de IA

2.5.  Dinámicas competitivas y alianzas estratégicas en el mercado global de la inteligencia artificial

3.    Análisis estratégico de la inteligencia artificial: marcos y herramientas para la alta dirección

3.1.  La inteligencia artificial como vector de transformación del modelo de negocio

3.2.  Marcos estratégicos para evaluar la oportunidad de la IA en la organización

3.3.  Integración de la estrategia de inteligencia artificial con la estrategia corporativa global

3.4.  Análisis competitivo: benchmarking sectorial y posicionamiento diferencial mediante IA

3.5.  Riesgos estratégicos de la adopción y de la no adopción de la inteligencia artificial

3.6.  Construcción del business case para la inversión en inteligencia artificial

4.    Identificación, evaluación y priorización de casos de uso de inteligencia artificial

4.1.  Metodología sistemática para la identificación de oportunidades de aplicación de IA

4.2.  Casos de uso de inteligencia artificial en las funciones corporativas clave

4.3.  Criterios de evaluación y priorización de casos de uso

4.4.  Selección de pilotos estratégicos: del quick win al proyecto transformador

4.5.  Errores frecuentes en la selección de casos de uso y estrategias para evitarlos

5.    Estrategia de datos como cimiento de la implantación exitosa de inteligencia artificial

5.1.  El dato como activo estratégico: visión directiva de la gestión de datos

5.2.  Gobernanza de datos corporativa orientada a proyectos de inteligencia artificial

5.3.  Calidad, integración y preparación de datos para alimentar modelos de IA

5.4.  Arquitectura e infraestructura de datos para soportar iniciativas de inteligencia artificial

5.5.  Privacidad, protección de datos personales y cumplimiento del RGPD en proyectos de IA

5.6.  Estrategias para superar las barreras habituales en la gestión de datos corporativos

6.    Diseño e implantación de la hoja de ruta organizacional para la inteligencia artificial

6.1.  Fases y componentes esenciales de una hoja de ruta de implantación de IA

6.2.  Decisiones clave de arquitectura tecnológica: construir, comprar o integrar

6.3.  Modelos organizativos para la gestión de la inteligencia artificial

6.4.  Metodologías de desarrollo y despliegue de soluciones de inteligencia artificial

6.5.  Gestión de proveedores, partners tecnológicos y ecosistemas de colaboración

6.6.  Escalado de proyectos piloto a implantaciones corporativas a gran escala

7.    Gestión del cambio organizacional y desarrollo del talento para la era de la inteligencia artificial

7.1.  El impacto de la inteligencia artificial en la estructura y las dinámicas organizacionales

7.2.  Diseño e implementación de la estrategia de gestión del cambio

7.3.  Estrategia de talento: atracción, desarrollo y retención de perfiles vinculados a la IA

7.4.  El papel del liderazgo directivo como impulsor de la adopción de la inteligencia artificial

7.5.  Impacto laboral y responsabilidad social corporativa ante la automatización inteligente

8.    Ética, regulación y gobernanza corporativa de la inteligencia artificial

8.1.  Principios éticos fundamentales para el desarrollo y uso responsable de la IA

8.2.  Marco regulatorio de la inteligencia artificial: el Reglamento Europeo de IA (AI Act)

8.3.  Diseño e implantación de un marco de gobernanza corporativa de la inteligencia artificial

8.4.  Evaluación de impacto y auditoría de sistemas de inteligencia artificial

8.5.  Responsabilidad legal y gestión de la propiedad intelectual en proyectos de IA

8.6.  Reputación corporativa y confianza social en el uso de la inteligencia artificial

9.    Medición del retorno de inversión y evaluación del rendimiento de los proyectos de inteligencia artificial

9.1.  Marcos de medición del valor generado por las iniciativas de inteligencia artificial

9.2.  Diseño de cuadros de mando para el seguimiento directivo de la estrategia de IA

9.3.  Evaluación del rendimiento técnico de los modelos de inteligencia artificial

9.4.  Análisis coste-beneficio integral de programas de transformación con inteligencia artificial

9.5.  Gestión del porfolio de proyectos de IA: priorización dinámica y reasignación de recursos

10.    Casos de referencia, lecciones aprendidas y visión de futuro de la IA en la dirección empresarial

10.1.  Análisis de casos de éxito en la implantación estratégica de inteligencia artificial

10.2.  Análisis de fracasos y lecciones aprendidas en proyectos corporativos de inteligencia artificial

10.3.  Tendencias de futuro y escenarios prospectivos de la IA en el ámbito directivo

10.4.  Construcción de una visión directiva personal y un plan de acción para liderar la IA