IA Nivel Intermedio
La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa para convertirse en una herramienta real de mejora de procesos, análisis avanzado y soporte a la decisión.
Este curso de nivel intermedio está pensado para dar el salto desde una comprensión básica de la IA a su aplicación práctica en casos de negocio reales, profundizando en modelos, datos, métricas y limitaciones.
Objetivos del curso
Al finalizar la formación, los participantes serán capaces de:
- Entender los principales tipos de modelos de IA (supervisados, no supervisados, generativos) y sus usos.
- Traducir problemas de negocio en problemas de datos y modelos.
- Preparar y depurar datos para entrenar modelos sencillos.
- Interpretar resultados, métricas y limitaciones de los modelos.
- Identificar oportunidades reales de aplicación de IA en su organización.
- Colaborar con equipos técnicos desde una visión más sólida y fundamentada.
Metodología
Metodología aplicada y accesible:
- Explicación clara de conceptos técnicos en lenguaje de negocio.
- Casos de uso reales por área funcional (operaciones, comercial, logística, finanzas…).
- Ejercicios guiados de interpretación de modelos y métricas.
- Demostraciones prácticas con herramientas de IA y analítica.
- Diseño de uno o varios casos de uso adaptados a la empresa participante.
Dirigido a:
- Profesionales que ya tienen nociones básicas de IA o analítica de datos.
- Mandos intermedios y responsables de área interesados en aplicar IA a procesos concretos.
- Equipos de negocio que trabajan con datos y proyectos de analítica avanzada.
- Responsables de transformación digital y mejora de procesos.
(No es un curso de programación dura, pero se recomienda cierta familiaridad con datos y herramientas analíticas.)
Contenido del curso
- Recordatorio de conceptos básicos: IA, machine learning, modelos y datos.
- Tipos de problemas: clasificación, regresión, segmentación, recomendación.
- Importancia de los datos: calidad, volumen, sesgos.
- Ejemplos de IA aplicada en distintos sectores.
- Clasificación: qué es, para qué sirve (ej.: scoring de clientes, alertas de riesgo).
- Regresión: predicción de valores numéricos (ej.: demanda, ventas, tiempos).
- Flujo básico: datos → modelo → evaluación → despliegue.
- Métricas clave: accuracy, precision, recall, MAE, RMSE…
- Ejercicio: interpretación guiada de resultados de un modelo.
- Concepto de clustering y segmentación.
- Casos de uso: segmentación de clientes, comportamientos, productos.
- Cómo interpretar grupos y patrones.
- Riesgos habituales: sobreinterpretación, datos pobres, ruido.
- Ejercicio práctico: lectura de resultados de un modelo de clustering.
- Qué aporta la IA generativa frente a otros modelos.
- Casos de uso: redacción de informes, resúmenes, clasificación de texto, soporte interno.
- Limitaciones: alucinaciones, necesidad de validación, protección de datos.
- Ejemplos de asistentes internos y copilotos para áreas funcionales.
- Cómo detectar buenas oportunidades de IA en la empresa.
- Check-list: ¿tengo datos? ¿hay un problema claro? ¿puede medirse el impacto?
- Priorización de casos: impacto vs. complejidad.
- Roles implicados: negocio, datos, TI, dirección.
- Taller: diseño de un caso de uso intermedio de IA aplicable al entorno del participante.
- Cómo medir el éxito de un proyecto de IA.
- Riesgos: sesgos, interpretaciones erróneas, dependencia tecnológica.
- Buenas prácticas de gobernanza: quién decide, quién valida, quién revisa.
- IA como apoyo a la decisión, no como sustituto del criterio profesional.
Resultados esperados
Al completar el curso, los participantes estarán capacitados para:
- Entender con claridad qué puede y qué no puede hacer la IA en su contexto.
- Evaluar y discutir modelos y resultados con criterio.
- Identificar casos de uso de IA con impacto real en su área.
- Participar de forma activa y fundamentada en proyectos de IA.
- Servir de puente entre negocio, datos y tecnología dentro de la organización.
Duración recomendada
10–12 horas, ideal para combinar explicación, ejemplos y ejercicios de interpretación.
Versión extendida 16 horas con:
- Análisis detallado de datos propios del cliente (si se facilita).
- Diseño y documentación de varios casos de uso internos.
- Sesión adicional de revisión de proyectos de IA en marcha.