Curso Preparación estratégica para la Implementación de la IA

Tipos de IA relevantes para la gestión empresarial: analítica predictiva, clasificación, recomendadores, automatización inteligente, asistentes de IA generativa.
- Casos de uso típicos por industria: eficiencia operativa, reducción de costos, atención y experiencia de clientes, gestión de riesgo, nuevos productos/servicios.
- Cuándo NO usar IA: problemas donde bastan reglas, rediseño de procesos o BI tradicional; riesgos de “IA por moda”.
- Ejercicio: mapa rápido de procesos críticos de la empresa y discusión “¿Esto realmente requiere IA o no?”.

- Estrategia: alineamiento de la IA con objetivos corporativos, sponsorship ejecutivo, conexión con planes de transformación digital.
- Datos e infraestructura: calidad, disponibilidad, gobierno y seguridad de datos; arquitecturas y plataformas disponibles.
- Talento y cultura: capacidades analíticas internas, colaboración negocio-tecnología, apertura al cambio y decisiones basadas en datos.
- Gobernanza, ética y riesgo: marcos de uso responsable, privacidad, cumplimiento regulatorio y gestión de sesgos.

- Problema de negocio: definición precisa del problema, métricas actuales, impacto esperado y costo de no hacer nada.
- Propuesta de valor de IA: por qué IA y no otra solución; retorno esperado en ingresos, costos, experiencia del cliente o mitigación de riesgos.
- Datos y tecnología: disponibilidad, calidad y permisos de datos; integración con sistemas existentes.
- Personas y cambio: impacto en procesos, roles y capacidades; plan de gestión del cambio y capacitación.
- Riesgos y gobernanza: sesgos, seguridad, cumplimiento, dependencia de proveedores y mecanismos de control.

- Matriz impacto / factibilidad para priorizar casos de uso: impacto esperado, factibilidad técnica, disponibilidad de datos, riesgo y alineamiento estratégico.
- Identificación de “quick wins”, apuestas estratégicas y proyectos a descartar o postergar.
- Definición de criterios de “Go / No Go” para proyectos de IA (mínimos de madurez en datos, tecnología y gobernanza; requisitos de negocio).
- Diseño de roadmap de 3–12 meses: exploración, pilotos, evaluación, escalamiento o plan de “preparación para IA” si la empresa aún no está lista.
- Cierre: elaboración de un breve documento ejecutivo que responda “¿Necesitamos IA ahora? ¿Dónde, bajo qué condiciones y con qué próximos pasos?”.