Curso de Implantación práctica de la Inteligencia Artificial en Pymes
Este curso aborda: metodologías para implantar la IA en su empresa con una hoja de ruta clara, controlando costes, riesgos, datos y retorno de inversión.
Próximas ediciones del curso
| Inicio del curso | Finalización | |
|---|---|---|
| 18 de Noviembre de 2026 | 28 de Febrero de 2027 | |
| 16 de Diciembre de 2026 | 28 de Marzo de 2027 |
Duración: 50 horas
Precio: 320 USD
Equivalente aprox.: 19.440 DOP
Diploma
Metodología 100% E-learning
Aula virtual
Soporte docente personalizado
Flexibilidad de horarios
Pruebas de Autoevaluación
FAQ: Preguntas y respuestas frecuentes
Certificado Responsabilidad Social Corporativa
Curso avalado por Business Manager School – marca registrada de prestigio en formación
34 601 615 098
Formas de pago seguras Ecommerce Europe Trustmark:
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Trusted Shops: Valoración global de Iniciativas Empresariales
Al finalizar este curso podrás:
- Aprenderás a diseñar estrategias para integrar la Inteligencia Artificial en la empresa.
- Diseñarás una estrategia de gestión del cambio que reduzca la resistencia interna, transforme los roles existentes y construya una organización capaz de supervisar sistemas de IA con rigor.
- Analizarás las diferencias exactas entre la IA Generativa (GenAI) y la IA Agéntica (Agentic AI) a través de casos reales para elegir la herramienta correcta.
- Dominarás el análisis financiero de costes ocultos (tokens, GPUs, mantenimiento) y proyectar retornos basados en productividad y capacidad.
- Transformar "pantanos de datos" en activos líquidos y establecer una gobernanza mínima viable.
- Transformar puestos de trabajo en roles híbridos de alto rendimiento mediante estrategias de aumentación potenciadas por la Inteligencia Artificial.
- Diseñarás una arquitectura suficiente de datos creando un entorno donde los datos existan, estén disponibles y normalizados para que la GenAI pueda interpretarlos con precisión.
- Ejecutar un roadmap en 5 fases, desde el descubrimiento hasta el escalado y la monitorización.
¿A quién va dirigido el curso de Implantación práctica de la Inteligencia Artificial en Pymes?
Directivos, gerentes, responsables de área y mandos intermedios de PYMES y empresas en proceso de
transformación digital que necesiten comprender cómo aplicar la Inteligencia Artificial de forma práctica,
rentable y alineada con los objetivos del negocio. Especialmente orientado a profesionales que deben identificar
oportunidades reales de uso de IA, priorizar proyectos, preparar datos, evaluar costes, gestionar el cambio
interno, definir indicadores de éxito y construir un roadmap de implantación desde el diagnóstico inicial hasta
el escalado operativo.
Departamentos y áreas de empresa a los que aporta mayor utilidad:
Dirección General y Gerencia para tomar decisiones estratégicas sobre la adopción de la IA, evaluar
inversiones, evitar proyectos sin retorno y definir una hoja de ruta realista para la empresa.
Transformación Digital e Innovación para liderar iniciativas de IA, seleccionar casos de uso viables, coordinar
pilotos y escalar soluciones que demuestren impacto en productividad y eficiencia.
Sistemas, Informática y Tecnología para comprender los requisitos técnicos de implantación, integración de
agentes, uso de RAG, seguridad de datos, arquitectura mínima necesaria y supervisión de modelos.
Operaciones y Producción para identificar procesos susceptibles de automatización o mejora mediante IA,
reducir ineficiencias, definir KPIs y aplicar soluciones en entornos productivos o administrativos.
Administración y Finanzas para analizar costes ocultos, inversión necesaria, retorno esperado, productividad,
capacidad operativa y viabilidad económica de los proyectos de IA.
Recursos Humanos y Formación para gestionar la alfabetización en IA, la resistencia al cambio, la
transformación de puestos de trabajo y la capacitación de empleados en nuevos roles híbridos.
Calidad, Procesos y Mejora Continua para documentar procesos, priorizar mejoras, establecer controles,
medir resultados y asegurar que la IA se incorpore de forma ordenada y verificable.
Datos, Business Intelligence y Analítica para preparar datos empresariales, reducir silos, mejorar la calidad
de la información y convertir los datos en activos útiles para proyectos de IA Generativa o Agéntica.
Comercial, Marketing y Atención al Cliente para detectar aplicaciones de IA en ventas, análisis de clientes,
generación de contenidos, automatización de tareas, soporte comercial y mejora de la experiencia del cliente.
Legal, Compliance y Seguridad para conocer las implicaciones bá
transformación digital que necesiten comprender cómo aplicar la Inteligencia Artificial de forma práctica,
rentable y alineada con los objetivos del negocio. Especialmente orientado a profesionales que deben identificar
oportunidades reales de uso de IA, priorizar proyectos, preparar datos, evaluar costes, gestionar el cambio
interno, definir indicadores de éxito y construir un roadmap de implantación desde el diagnóstico inicial hasta
el escalado operativo.
Departamentos y áreas de empresa a los que aporta mayor utilidad:
Dirección General y Gerencia para tomar decisiones estratégicas sobre la adopción de la IA, evaluar
inversiones, evitar proyectos sin retorno y definir una hoja de ruta realista para la empresa.
Transformación Digital e Innovación para liderar iniciativas de IA, seleccionar casos de uso viables, coordinar
pilotos y escalar soluciones que demuestren impacto en productividad y eficiencia.
Sistemas, Informática y Tecnología para comprender los requisitos técnicos de implantación, integración de
agentes, uso de RAG, seguridad de datos, arquitectura mínima necesaria y supervisión de modelos.
Operaciones y Producción para identificar procesos susceptibles de automatización o mejora mediante IA,
reducir ineficiencias, definir KPIs y aplicar soluciones en entornos productivos o administrativos.
Administración y Finanzas para analizar costes ocultos, inversión necesaria, retorno esperado, productividad,
capacidad operativa y viabilidad económica de los proyectos de IA.
Recursos Humanos y Formación para gestionar la alfabetización en IA, la resistencia al cambio, la
transformación de puestos de trabajo y la capacitación de empleados en nuevos roles híbridos.
Calidad, Procesos y Mejora Continua para documentar procesos, priorizar mejoras, establecer controles,
medir resultados y asegurar que la IA se incorpore de forma ordenada y verificable.
Datos, Business Intelligence y Analítica para preparar datos empresariales, reducir silos, mejorar la calidad
de la información y convertir los datos en activos útiles para proyectos de IA Generativa o Agéntica.
Comercial, Marketing y Atención al Cliente para detectar aplicaciones de IA en ventas, análisis de clientes,
generación de contenidos, automatización de tareas, soporte comercial y mejora de la experiencia del cliente.
Legal, Compliance y Seguridad para conocer las implicaciones bá
Temario del curso
- Diagnóstico del mercado actual y la brecha de valor.
- La matriz de selección tecnológica.
- Factibilidad económica para PYMES.
- Laboratorio práctico.
- Alfabetización en IA.
- Gestión del cambio y el factor cognitivo.
- RAG (Generación Aumentada por Recuperación) para empresarios.
- Supervisión humana y gobernanza.
- El empleado potenciado.
- Laboratorio práctico.
- Reflexiones.
- Datos empresariales fragmentados.
- Antes de conectar datos a la GenAI, limpiar la casa.
- La arquitectura suficiente para conectar datos a la GenAI.
- Gobernanza y seguridad de datos.
- Plan de acción: el roadmap de 90 días.
- Laboratorio práctico.
- Paso 1: encontrar la oportunidad correcta.
- Paso 2: definir qué hará el agente y qué no.
- Paso 3: construir para que funcione en producción.
- Paso 4: escalar lo que ya demostró valor.
- Reflexiones.
- Lo que el proyecto realmente va a costar.
- El terreno legal.
- Lo venidero y su trascendencia inmediata.
- Laboratorio práctico.
- Reflexiones finales.
Autor / Tutor del curso
El contenido y las herramientas pedagógicas del curso
Implantación práctica de la Inteligencia Artificial en Pymes , han sido elaboradas por un equipo de especialistas dirigidos por:
Óscar Daniel Murgueytio Panana
- Máster en Data Science. Consultor en soluciones de IA con amplia experiencia en el análisis avanzado de datos para optimizar procesos, identificar tendencias y formular planes financieros.
Máster en Data Science. Consultor en soluciones de IA con amplia experiencia en el análisis avanzado de datos para optimizar procesos, identificar tendencias y formular planes financieros.
