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Curso de Inteligencia Artificial aplicada a la empresa
La mayoría de las empresas ya ha probado la inteligencia artificial, pero pocas la han incorporado a un proceso que genere valor medible. Este programa recorre el camino completo: entender qué resuelve realmente la tecnología y qué no, detectar los procesos con mayor recorrido de mejora, aplicar IA generativa y analítica predictiva a las áreas de administración, marketing, finanzas, RRHH y logística, integrarla con el stack tecnológico existente y hacerlo cumpliendo el RGPD y el Reglamento Europeo de IA. 60 horas en aula virtual con formador, con un proyecto final sobre un proceso real de la propia empresa y el cálculo del retorno obtenido.
- Inteligencia artificial
- Transformación digital
- Automatización
- FUNDAE
Qué vas a conseguir
Objetivos del curso
- Distinguir qué problemas de negocio resuelve hoy la IA y cuáles quedan fuera de su alcance
- Mapear y priorizar procesos automatizables con una matriz de impacto y esfuerzo
- Aplicar IA generativa al trabajo diario con prompting efectivo y control de calidad
- Comprender los fundamentos del machine learning y de la analítica predictiva sin perfil técnico
- Implantar casos de uso en marketing, atención al cliente, finanzas, RRHH y logística
- Integrar la IA con CRM, ERP, Microsoft 365, Google Workspace y herramientas de orquestación
- Cumplir el RGPD y el Reglamento Europeo de IA y definir una política interna de uso
- Crear agentes de IA conectados a la documentación y los sistemas de la empresa
- Establecer un modelo de gobernanza, indicadores de adopción y cálculo del retorno
A quién va dirigido
- Dirección general y responsables de transformación digital
- Responsables de operaciones, administración y procesos
- Equipos de marketing, finanzas, RRHH y logística que quieren aplicar IA a su área
- Perfiles de IT, compliance y calidad implicados en proyectos de IA
Requisitos previos
- Uso habitual de herramientas ofimáticas y del correo corporativo
- No se requieren conocimientos de programación ni de estadística
- Ordenador con conexión a internet para seguir el aula virtual
Programa
Temario del curso
16 módulos y 60 horas de formación, con práctica guiada en cada sesión.
01Fundamentos de la IA aplicada al negocio
- Qué problemas resuelve realmente la IA y qué queda fuera de su alcance
- IA, machine learning y deep learning: cómo se relacionan y en qué se diferencian
- De la automatización clásica y el RPA a los sistemas basados en IA
- Cómo ha evolucionado la adopción de IA en la empresa española
- Casos de uso predominantes según el sector de actividad
- Expectativas infladas: qué promete el mercado y qué entrega hoy
- Modelos generalistas frente a soluciones verticales especializadas
- Encaje de la IA dentro del plan de transformación digital
- Alucinaciones, ventana de contexto y otros límites técnicos actuales
- Hacia dónde va la tecnología en los próximos veinticuatro meses
02Detección de oportunidades en los procesos
- Cómo mapear tareas repetitivas y de bajo valor en cada departamento
- Técnicas rápidas de diagnóstico: entrevistas, observación y medición de tiempos
- Procesos administrativos con mayor recorrido de mejora
- Oportunidades típicas en finanzas, RRHH, marketing y operaciones
- Matriz de priorización: impacto esperado frente a esfuerzo de implantación
- Ejemplos comparados de adopción en pyme y en gran cuenta
- Localización de cuellos de botella y dependencias críticas
- Cómo estimar el porcentaje realmente automatizable de una tarea
- Definición de la línea base y de las métricas de mejora antes de empezar
- Plantilla de evaluación para seleccionar el primer proceso candidato
03Productividad y gestión administrativa con IA
- Clasificación, extracción y archivo automático de documentación
- Asistentes de redacción, resumen y revisión de correo electrónico
- Generación de informes periódicos a partir de datos internos
- Gestión de agenda, actas y seguimiento de reuniones
- Asistentes conversacionales internos para consultas de empleados
- Copilotos integrados en Microsoft 365 y Google Workspace
- Creación asistida de presentaciones y resúmenes ejecutivos
- Reducción de errores en tareas manuales de introducción de datos
- Cómo medir el tiempo liberado en tareas administrativas
- Claves para que el equipo adopte las herramientas y no las abandone
04Machine learning y analítica predictiva
- Cómo aprende un modelo a partir de datos históricos
- Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
- Preparación y calidad del dato: el ochenta por ciento del trabajo real
- Previsión de ventas y de demanda con series temporales
- Segmentación de clientes y modelos de propensión
- Predicción de abandono de clientes y de rotación de empleados
- Aplicaciones en control de inventario y planificación logística
- Plataformas no-code y AutoML para equipos sin perfil técnico
- Sobreajuste, deriva del modelo y otros riesgos habituales
- Cómo estructurar un proyecto de ML sin equipo de data science
05IA generativa aplicada al trabajo diario
- Cómo funciona un modelo de lenguaje y por qué eso condiciona su uso
- Prompting efectivo: contexto, rol, formato de salida y ejemplos
- Generación de contenido comercial y de marketing
- Redacción de documentos, propuestas y presentaciones profesionales
- Creación de imágenes y piezas gráficas para la empresa
- La IA como apoyo en ideación y resolución de problemas
- Personalización de la comunicación con clientes
- Producción de materiales de formación interna
- Control de calidad: verificación, sesgos y trazabilidad de fuentes
- Panorama de herramientas y criterios para elegir entre ellas
06Marketing y atención al cliente
- Segmentación de audiencias a partir de datos propios
- Personalización de campañas y mensajes por segmento
- Producción de creatividades y textos publicitarios a escala
- Agentes conversacionales en web, WhatsApp y redes sociales
- Análisis de sentimiento y escucha activa de marca
- Detección anticipada de tendencias de consumo
- Automatización del primer nivel de soporte al cliente
- Conexión con el CRM: HubSpot, Salesforce y Dynamics
- Atribución y medición del impacto de la IA en campañas
- Errores frecuentes al automatizar la relación con el cliente
07Finanzas y control de gestión
- Automatización de la captura y conciliación de facturas
- Seguimiento presupuestario asistido por IA
- Detección de anomalías y patrones de fraude
- Previsión de tesorería y de flujo de caja
- Apoyo al análisis de inversiones y simulación de escenarios
- Generación automática del reporting financiero
- Identificación y control de riesgos operativos
- Integración con el ERP y con la contabilidad
- Cuantificación del impacto económico de cada automatización
- Casos reales de departamentos financieros que ya lo aplican
08Recursos humanos y gestión del talento
- IA en la captación y criba de candidaturas
- Análisis automatizado de currículums y encaje con las vacantes
- Modelos predictivos de desempeño y de permanencia
- Detección de brechas formativas en la plantilla
- Asistentes para consultas frecuentes de empleados
- Diseño de itinerarios de desarrollo personalizados
- Medición del clima laboral mediante análisis de texto
- Automatización de nómina, ausencias y vacaciones
- Beneficios medibles en los procesos de gestión de personas
- Sesgo algorítmico y sus implicaciones legales en selección
09Logística y cadena de suministro
- Previsión de demanda y planificación del aprovisionamiento
- Optimización de rutas y de la última milla
- Gestión de stock con algoritmos predictivos
- Automatización de la operativa de almacén
- Anticipación de riesgos y roturas en la cadena
- Combinación de sensores IoT con modelos de IA
- Palancas de reducción del coste logístico
- Casos de implantación en distribución y retail
- Soluciones del mercado para logística inteligente
- Requisitos previos para una implantación viable
10Integración con el stack tecnológico
- IA conectada a Power BI y a otras capas de analítica
- Despliegue dentro de Google Workspace y Microsoft 365
- Uso combinado con el CRM corporativo
- Orquestación de flujos con Make, Zapier o Power Automate
- Integración vía API y mediante conectores nativos
- Compatibilidad con ERP y con sistemas heredados
- Escenarios omnicanal con IA en varios puntos de contacto
- Gestión de permisos, credenciales y accesos
- Checklist técnico previo a cualquier integración
- Buenas prácticas de interoperabilidad y mantenimiento
11Seguridad y cumplimiento normativo
- Superficie de riesgo que abre el uso de IA en la empresa
- RGPD y Reglamento Europeo de IA: obligaciones aplicables
- Política interna de uso de IA y tratamiento de datos
- Control del acceso a información confidencial desde los prompts
- Trazabilidad y auditoría de las decisiones automatizadas
- Medidas de mitigación del sesgo en modelos en producción
- Separación de entornos de prueba y de producción
- Checklist de seguridad antes de cada despliegue
- Requisitos documentales para demostrar cumplimiento
- Papel de IT, legal y compliance en cada proyecto
12Gobernanza de la inteligencia artificial
- Qué implica gobernar la IA dentro de una organización
- Modelos organizativos: centralizado, federado y por comité
- Roles y responsabilidades: propietario, usuario y mantenedor
- Inventario y documentación de modelos y agentes en uso
- Control del gasto en licencias, consumo e infraestructura
- Reporte a dirección y supervisión desde compliance
- Indicadores de adopción y de valor generado
- Ciclo de revisión y mejora continua de los casos de uso
- Checklist de gobernanza para el comité de dirección
- Errores habituales al escalar de un piloto a toda la empresa
13Impacto y retorno de la inversión
- Cómo construir el caso de negocio de un proyecto de IA
- Selección de KPIs relevantes para cada caso de uso
- Valoración del ahorro de horas y del coste directo
- Efecto sobre la satisfacción y la retención de clientes
- Reducción del riesgo operativo como retorno indirecto
- Referencias de retorno observado en distintos sectores
- Herramientas de seguimiento y cuadros de mando
- Encaje del retorno con los objetivos estratégicos
- Plantilla de evaluación posterior a la implantación
- Cuándo parar un proyecto que no está devolviendo valor
14Ética y uso responsable
- Origen y detección del sesgo en los modelos
- Explicabilidad y transparencia en decisiones automatizadas
- Límites en la interpretación de los resultados del modelo
- Redacción de una política interna de ética digital
- Diseño de la supervisión humana en procesos críticos
- Comunicación del uso de IA a empleados y a clientes
- Efectos sobre el empleo y la organización del trabajo
- Riesgo de dependencia y pérdida de criterio profesional
- Checklist de uso responsable para el día a día
- Marcos y referencias de IA responsable
15Creación de agentes de IA para la empresa
- Qué es un agente de IA y en qué se diferencia de un asistente o un chatbot
- Anatomía de un agente: instrucciones, herramientas, memoria y criterios de parada
- Casos de uso realistas: atención al cliente, back office, ventas y soporte interno
- Construcción de un agente sin programar con GPTs, Copilot Studio y Gems
- Conexión del agente a la documentación interna y a bases de conocimiento
- Agentes conectados a sistemas: lectura y escritura en CRM, ERP y correo
- Orquestación de varios agentes y flujos con n8n, Make o Power Automate
- Puntos de control humano, permisos y límites de actuación del agente
- Pruebas, evaluación de respuestas y corrección de errores antes de publicar
- Despliegue, mantenimiento y medición del uso real del agente
16Proyecto final de aplicación empresarial
- Elección de un proceso real de la propia empresa
- Definición del objetivo, el alcance y los criterios de éxito
- Selección de la herramienta o el modelo adecuado
- Diseño del flujo de trabajo y de los puntos de control humano
- Conexión con los datos y sistemas corporativos
- Validación de seguridad, privacidad y cumplimiento
- Documentación de la solución implementada
- Monitorización de resultados durante las primeras semanas
- Cálculo del beneficio obtenido frente a la línea base
- Plan de escalado a otros equipos y procesos
Metodología
Cómo se imparte
Formación online en aula virtual, con formador en directo y grupos reducidos. Cada sesión combina explicación breve y práctica guiada sobre las tareas reales del puesto de cada participante.
- Sesiones en vivo con formador y grabación disponible dos meses
- Control de asistencia válido para la justificación ante FUNDAE
- Certificado de aprovechamiento al finalizar el programa
- Grupos reducidos con prácticas sobre casos reales del participante
Convocatorias
Próximas convocatorias
Programación orientativa. La fecha y el horario definitivos se acuerdan con cada empresa y se confirman con margen para realizar la comunicación a FUNDAE.
- Consultar
Octubre · fecha por definir
Horario a acordar con la empresa
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Noviembre · fecha por definir
Horario a acordar con la empresa
Bonificación
Cómo se bonifica este curso al 100 %
Actuamos como entidad organizadora. Tu empresa no adelanta gestiones: aplica la bonificación en el boletín de cotización una vez finalizada la acción formativa.
- 1
Calculamos el crédito disponible de tu empresa y te lo confirmamos por escrito.
- 2
Comunicamos el inicio de la acción formativa con la antelación legal de siete días.
- 3
Registramos asistencia y evaluación de cada participante durante el curso.
- 4
Te entregamos la documentación justificativa y el importe exacto a bonificar.
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Selección, onboarding y comunicación interna con IA, con el marco de protección de datos que exige el área.
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