Introducción a la inteligencia artificial

Objetivo general

Identificar las oportunidades de aplicar inteligencia artificial en su empresa o contexto laboral, considerando el nivel de madurez del proceso de transformación digital y la capacidad actual de automatización. 

Objetivos específicos

1. Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA): Definir con precisión el concepto de IA, reconocer su vínculo con la transformación digital actual y familiarizarse con términos clave empleados en este ámbito.
2. Entender el propósito práctico de la IA: Identificar cómo la IA puede contribuir a la creación de "inteligencia aumentada" y cómo implementarla efectivamente en una organización.
3. Explorar el concepto y usos de los Cobots: Reconocer qué son los Cobots (robots colaborativos) y comprender sus aplicaciones más extendidas en el contexto de la inteligencia artificial.
4. Identificar tecnologías que sustentan la IA: Analizar las tecnologías fundamentales para el uso de la IA, como Big Data, así como las emergentes, como Digital Twins, Edge Computing y el estándar 5G.
5. Examinar áreas clave de aplicación de la IA: Conocer los campos más relevantes en los que la IA tiene impacto significativo, con ejemplos concretos, y evaluar ámbitos donde su aplicación es limitada.
6. Potenciar la transformación digital en las organizaciones: Proponer estrategias para acelerar la transformación digital en una organización, abordando no solo la IA, sino también áreas relacionadas como analítica, tecnología y metodologías ágiles.
7. Perspectivas futuras de la IA: Analizar las implicaciones a corto, medio y largo plazo de la IA y las innovaciones asociadas, así como los cambios previstos en las empresas debido a la transformación digital.
8. Desarrollar competencias en liderazgo y gestión de proyectos de IA: Identificar el estilo de liderazgo adecuado para proyectos de IA y ciencia de datos, conocer las mejores prácticas en su gestión, y evaluar el potencial del enfoque ágil en este contexto. Además, explorar los últimos métodos para la gestión de proyectos de ciencia de datos. 

1. Introducción a la inteligencia artificial.
   • ¿Qué es la inteligencia artificial?
   • Tendencia actual en IA: uso compartido de casos.
2. Transformación Digital e inteligencia artificial.
   • Cómo potenciar la Transformación Digital.
   • Visión global para el futuro del trabajo.
3. Robótica y Automatización.
   • Robótica.
   • Los peligros de la automatización.
   • Progreso en tecnología de asistencia al usuario.
4. Tecnología e Innovaciones asociadas a la IA.
   • Tecnologías maduras: Big Data.
   • Tecnologías disruptivas de la mano de la IA.
   • Capacidades de inteligencia artificial.
   • Data Mining.
   • Machine Learning.
5. Ámbitos de aplicación.
   • Sectores donde se aplica inteligencia artificial.
   • Ámbitos en los que NO aplicamos IA.
6. Recomendaciones.
   • Cómo introducir cambios hacia la inteligencia artificial.
   • Nuevos métodos de trabajo.
7. Futuro de la IA.
   • Futuro a corto plazo.
   • Futuro a medio plazo.
   • Futuro a largo plazo.
8. Liderazgo y Gestión de proyectos de inteligencia artificial.
   • Introducción al agilismo.
   • Metodologías Ágiles.
   • Liderazgo en un entorno ágil.
   • Introducción al agilismo.

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Para evaluar lo aprendido, hay que superar una evaluación tipo test, así como un ejercicio en el que se pone en práctica lo estudiado.

Jefes de proyecto o participantes en proyectos de innovación, no solo relacionados directamente con inteligencia artificial sino también con automatización y ciencia de datos.

Profesionales de gestión de procesos que pretendan analizar y evaluar con criterio las posibilidades de ganar eficiencia en las actividades que se deben desarrollar.

Analistas de negocio que necesiten explorar tendencias en los datos de ventas, marketing y de mercado.

Ejecutivos que quieran mantener un conocimiento actualizado sobre el estado del arte tecnológico actual para competir adecuadamente en su mercado.

Profesionales que van a participar en iniciativas donde los datos son relevantes para la toma de decisiones. Y además de eso, se espera la construcción o incorporación de sistemas para la automatización, que puedan llegar a incluir inteligencia artificial.

Profesionales que participen en la gestión y optimización de procesos, en los que la automatización pueda tener un papel relevante para la mejora de la eficiencia.

Y profesionales que quieran conocer y hablar con propiedad de todo el contexto relacionado con inteligencia artificial, computación cognitiva, inteligencia aumentada y automatización en general.