ETICA IA EMPRESARIAL
15-20H
¿La IA aporta valor por el mero hecho de estar lista para “ejecutarse”? La verdad es que no, el mero hecho de tener una capacidad como es la AI no aporta valor si no hay datos antes, durante y después.
Esta visión de futuro presenta un desafío sobre la disponibilidad del dato en el tiempo.
El dato ANTES: Los datos son necesarios antes de utilizar una IA. En un primer paso, es necesario probar la IA, su resultado, la integridad, la calidad del dato, la fiabilidad, su trazabilidad y procesamiento y en un segundo paso hay que entrenarla de forma que la IA se vaya adaptando y acercando a los objetivos que persigue. Hasta aquí bien, pero:
1) ¿Hay sesgos en los algoritmos?
2) ¿Los datos son fiables?
3) ¿Se han utilizado fuentes con derechos de autor?
4) ¿Se puede auditar el proceso?
5) ¿Existen unos valores y compromisos empresariales con el tratamiento de la información?
6) Se cumplen las normativas y derechos de Datos Personales y Propiedad Intelectual
El dato DURANTE: Aquí la ética se centra principalmente en el área de aplicación y las Variables que UTILIZA, de manera que el proceso de creación y entrenamiento aplicado a datos reales es ético
El dato DESPUES: Aquí la ética nos habla del valor aportado a la Empresa, a las personas (Clientes, Empleados, Sociedad, … ) de forma responsable, pudiendo ser reproducible y auditado conforme unos estándares
MACHINE LEARNING (ML) & LARGE LENGUAJE MODELS (LLM)
15-25H
Por qué formarse en ML y LLM:
1. Competitividad y Transformación Digital: Estas tecnologías están liderando la transformación digital en sectores clave. La formación permite a los equipos mantenerse al día con las tendencias que impulsan la innovación empresarial.
2. Aumento de la Productividad: El uso de ML y LLM automatiza procesos, optimiza la toma de decisiones y mejora la eficiencia en tareas como análisis de datos, predicción de tendencias y automatización de flujos de trabajo.
3. Adaptabilidad a la Innovación: Estas áreas son fundamentales para desarrollar capacidades internas de innovación, lo que permitirá a la empresa adaptarse a las exigencias del mercado y aprovechar oportunidades emergentes en IA.
Para qué formarse en ML y LLM:
1. Automatización Inteligente: Los empleados podrán aplicar ML y LLM en automatización de procesos como el análisis de grandes volúmenes de datos, clasificación de información o atención al cliente mediante chatbots avanzados.2. Mejora de la Toma de Decisiones: El uso de modelos predictivos y análisis avanzados de datos ayuda a identificar patrones y hacer predicciones más precisas, lo que potencia las estrategias empresariales y reduce riesgos.
3. Desarrollo de Nuevas Soluciones: Con ML y LLM, los equipos estarán capacitados para desarrollar soluciones innovadoras que mejoren productos, servicios y operaciones internas, fortaleciendo la posición de la empresa en el mercado.
Por todo ello, esta formación en ML y LLM no es una inversión en tecnología, se presenta como el aporte clave a la estratégica para el crecimiento y competitividad de la empresa
AUTOMATIZACIÓN DISEÑO Y HERRAMIENTAS ORGANIZACIONALES
30-45H
Por qué formarse:
1. Eficiencia Operativa: La automatización permite reducir tareas repetitivas, como la selección de candidatos y la gestión de nóminas, mejorando la productividad del equipo de RRHH.2. Mejora de la Comunicación Visual: Herramientas de diseño simplifican la creación de presentaciones y material visual para iniciativas de talento, onboarding, y formación interna.
3. Optimización de la Gestión de Proyectos: Con herramientas organizacionales, como Notion o Slack, los equipos de RRHH pueden centralizar la información, coordinar tareas y mejorar la colaboración en proyectos internos.
Para qué formarse:
1. Automatizar procesos de reclutamiento y seguimiento de empleados, liberando tiempo para tareas estratégicas.2. Mejorar la experiencia de los empleados mediante una gestión visualmente atractiva de datos e información.
3. Optimizar la coordinación y seguimiento de proyectos de desarrollo de talento y bienestar, garantizando una mayor efectividad y alineación de los equipos.
INTRODUCCIÓN A LA CULTURA DEL DATO Y DE LA IA
60-90H
Por qué formarse:
1. Mejora la toma de decisiones: La formación permite convertir los datos en información estratégica, mejorando la precisión y efectividad de las decisiones empresariales.2. Optimiza la eficiencia y productividad: Con el uso de IA y Big Data, las empresas pueden automatizar procesos, reducir costos y mejorar la eficiencia operativa.
3. Garantiza cumplimiento y seguridad: Con una buena gobernanza de datos, las empresas aseguran la privacidad, calidad y cumplimiento normativo, lo que es crucial para generar confianza y estabilidad organizacional.
Para qué formarse:
1. Adoptar una mentalidad basada en datos para mejorar la toma de decisiones y potenciar todas las áreas del negocio.
2. Aplicar IA para automatizar procesos y optimizar recursos, mejorando la productividad y reduciendo costos.
3. Gestionar de forma adecuada los datos asegurando calidad, privacidad y seguridad, lo que garantiza el cumplimiento normativo y genera confianza en los sistemas y procesos de la organización.
Por todo ello, esta formación no es una inversión en tecnología, es una inversión en ser más eficaz, innovador con el uso de herramientas que agilicen y modernicen los procesos de la empresa y las personas.
IA APLICADA AL MARKETING
15H
Por qué formarse:
1. Optimización de estrategias de marketing: Las empresas necesitan mejorar la eficiencia y efectividad de sus campañas. La IA permite a los equipos de marketing optimizar la segmentación de audiencias, personalizar contenido y automatizar tareas, lo que incrementa el retorno de inversión (ROI) y maximiza el impacto de las acciones de marketing.
2. Automatización de procesos de marketing: La IA permite automatizar tareas repetitivas como el análisis de datos de clientes, la segmentación y la personalización de mensajes. Esto libera tiempo para que los equipos se centren en tareas más estratégicas, reduciendo costos y mejorando la productividad.
3. Competitividad en un entorno dinámico: En un mercado en constante cambio, las empresas que no adoptan tecnologías avanzadas como la IA corren el riesgo de quedarse atrás. La formación en IA garantiza que los profesionales del marketing puedan tomar decisiones rápidas y basadas en datos, posicionando a la empresa como líder en innovación y adaptabilidad.
Para qué formarse:
1. Automatizar y personalizar campañas de marketing: Con el conocimiento de IA, los participantes aprenderán a automatizar campañas de marketing y a personalizar mensajes en tiempo real, basándose en el comportamiento y preferencias de los usuarios. Esto mejorará la efectividad y relevancia de las campañas.
2. Predecir comportamientos y optimizar recursos: La IA permite predecir tendencias de consumo y comportamientos de los clientes, lo que ayuda a optimizar recursos, ajustar estrategias y anticiparse a las necesidades del mercado, maximizando el impacto de cada acción de marketing.
3. Tomar decisiones basadas en datos: Los participantes podrán integrar la IA en sus procesos de análisis de datos, lo que les permitirá tomar decisiones informadas y basadas en datos precisos. Esto se traduce en campañas más efectivas, mayor ROI y una mejor capacidad de reacción frente a cambios en el comportamiento del consumidor o el mercado.
Este desglose subraya las razones fundamentales para adoptar la formación en IA aplicada al marketing, y cómo los participantes podrán utilizar estas herramientas para optimizar sus campañas y mejorar la toma de decisiones estratégicas
IA APLICADA A RRHH - PEOPLE ANALYTICS
15H
Por qué formarse en People Analytics con IA:
1. Optimización de la gestión del talento: Las empresas necesitan gestionar de manera más eficiente a sus empleados y candidatos. La IA aplicada al People Analytics permite analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones de rendimiento, prever la rotación de personal y mejorar la retención de talento.
2. Toma de decisiones basada en datos: Con People Analytics, los equipos de RRHH pueden tomar decisiones más rápidas y precisas en cuanto a contratación, promoción y desarrollo, basándose en análisis predictivos y datos objetivos que reducen el margen de error.
3. Mejora de la competitividad: El uso de IA en la gestión de RRHH no solo optimiza la eficiencia operativa, sino que también proporciona a la empresa una ventaja competitiva, permitiendo gestionar el talento de forma más estratégica y predictiva en comparación con enfoques tradicionales.
Para qué formarse en People Analytics con IA:
1. Automatización de procesos de RRHH: Con el conocimiento en People Analytics, los profesionales de RRHH podrán automatizar tareas clave, como la selección de personal, evaluaciones de rendimiento y análisis de compensaciones, permitiendo dedicar más tiempo a actividades estratégicas.
2. Identificar y retener talento clave: Mediante el uso de modelos predictivos, la IA permitirá identificar empleados con alto potencial, prever la rotación y tomar medidas para retener talento, lo que mejora significativamente los indicadores de productividad y satisfacción laboral.
3. Previsión de tendencias organizacionales: La IA aplicada a People Analytics permitirá analizar grandes volúmenes de datos y prever tendencias de comportamiento, como el engagement y la satisfacción, lo que ayudará a las empresas a tomar decisiones proactivas para mejorar el clima laboral y la retención.
Esta formación está orientada a capacitar a profesionales de RRHH en la implementación de IA para la toma de decisiones basadas en datos, mejorando la gestión de personal y predicción de tendencias organizacionales.
FUNDAMENTOS DE DATA VISUALIZATION
15H
Por qué hacer esta formación:
1. Aumento de la productividad: La formación permitirá a los empleados aplicar rápidamente las habilidades adquiridas para crear dashboards, reportes y visualizaciones de datos, mejorando la eficiencia en la toma de decisiones.
2. Desarrollo de competencias clave: Proporciona las herramientas y conocimientos necesarios para manejar datos de manera eficiente, utilizando herramientas accesibles como Power BI o Google Data Studio, alineadas con las necesidades empresariales.
3. Ventaja competitiva: El dominio de la visualización de datos es crucial en un entorno donde las decisiones basadas en datos son cada vez más importantes, lo que convierte esta formación en una inversión estratégica.
Para qué hacer esta formación:
1. Optimizar la toma de decisiones: El personal formado podrá comunicar datos complejos de manera clara y efectiva, mejorando la capacidad de la empresa para tomar decisiones rápidas y bien fundamentadas.
2. Automatizar y simplificar el análisis de datos: La formación ayudará a implementar procesos de análisis visual repetibles, facilitando el manejo de grandes volúmenes de datos de forma eficiente y dinámica.
3. Desarrollar competencias técnicas transversales: Las habilidades adquiridas en visualización de datos son aplicables a diferentes áreas de la empresa, mejorando la capacidad analítica de múltiples equipos.
FUNDAMENTOS DATA ENGINEER
15H
Por qué hacer esta formación:
• Optimización de la infraestructura de datos: Con la creciente cantidad de datos que se generan a diario, las empresas necesitan optimizar la manera en que los gestionan y procesan. Formarse en Data Engineering permitirá a los equipos construir infraestructuras escalables y seguras para garantizar un flujo continuo de datos, mejorando así la eficiencia en toda la organización.
• Soporte a la inteligencia artificial y análisis avanzado: Los Data Engineers juegan un papel clave en preparar los datos para el análisis y la implementación de modelos de machine learning. Esta formación capacitará a los equipos para integrar soluciones de Inteligencia Artificial y Big Data a gran escala.
• Automatización de procesos y eficiencia operativa: Formarse en Data Engineering permitirá a los profesionales automatizar procesos que antes requerían intervención manual, desde el almacenamiento de datos hasta la preparación para el análisis, lo que ahorrará tiempo y recursos.
Para qué hacer esta formación:
• Optimización de la infraestructura de datos: Con la creciente cantidad de datos que se generan a diario, las empresas necesitan optimizar la manera en que los gestionan y procesan. Formarse en Data Engineering permitirá a los equipos construir infraestructuras escalables y seguras para garantizar un flujo continuo de datos, mejorando así la eficiencia en toda la organización.
• Soporte a la inteligencia artificial y análisis avanzado: Los Data Engineers juegan un papel clave en preparar los datos para el análisis y la implementación de modelos de machine learning. Esta formación capacitará a los equipos para integrar soluciones de Inteligencia Artificial y Big Data a gran escala.
• Automatización de procesos y eficiencia operativa: Formarse en Data Engineering permitirá a los profesionales automatizar procesos que antes requerían intervención manual, desde el almacenamiento de datos hasta la preparación para el análisis, lo que ahorrará tiempo y recursos
FUNDAMENTOS DE DATA SCIENCE
15H
Por qué hacer esta formación:
1. Transformar datos en decisiones estratégicas: Hoy en día, las empresas manejan grandes volúmenes de datos que, sin las herramientas adecuadas, no logran aprovechar todo su potencial. Formarse en Data Science les permitirá convertir esos datos en información valiosa para la toma de decisiones basadas en hechos y predicciones.
2. Incorporar Inteligencia Artificial a procesos de negocio: La capacidad de implementar modelos de Machine Learning y técnicas avanzadas de análisis permitirá que su equipo pueda prever comportamientos del mercado, mejorar la eficiencia operativa y personalizar servicios para sus clientes.
3. Ganar ventaja competitiva: El dominio de Big Data e IA es crucial en un entorno donde las empresas necesitan adaptarse a cambios rápidos. Esta formación les proporcionará las habilidades necesarias para estar a la vanguardia en la toma de decisiones impulsadas por datos.
Para qué formarse en Data Science:
1. Optimizar los procesos empresariales: La formación les permitirá automatizar procesos y optimizar la gestión de grandes volúmenes de datos, lo que resultará en mejores resultados operativos y en una gestión más ágil de la información.
2. Mejorar la capacidad predictiva de la empresa: Gracias a las herramientas de Data Science, su equipo podrá predecir tendencias de mercado, anticipar comportamientos de clientes y tomar decisiones que les permitan adelantarse a la competencia.
3. Desarrollar una cultura de datos: Formar a su equipo en Data Science no solo les proporcionará herramientas técnicas, sino que fomentará una cultura de toma de decisiones basada en datos, lo que impulsará la innovación dentro de su empresa.
FUNDAMENTOS ANALISTA DE DATOS Y NEGOCIO
15H
Por qué hacer esta formación:
1. Mejora en el análisis de datos para decisiones estratégicas: Esta formación permitirá a los profesionales analizar grandes volúmenes de datos para obtener insights clave, mejorando la capacidad de la empresa para tomar decisiones basadas en datos sólidos.
2. Desarrollo de competencias clave en análisis de datos: Proporciona las herramientas necesarias para realizar análisis avanzados de datos utilizando técnicas estadísticas y herramientas como SQL, Excel y Power BI.
3. Ventaja competitiva: El dominio de técnicas de análisis de datos es crucial para que las empresas se mantengan competitivas en un entorno impulsado por datos.
Para qué hacer esta formación:
1. Optimizar el análisis y la interpretación de datos: Los participantes aprenderán a aplicar técnicas analíticas avanzadas que permitirán descubrir patrones y tendencias dentro de los datos empresariales.
2. Automatización y simplificación del análisis: La formación ayudará a implementar procesos de análisis recurrentes de manera eficiente, automatizando tareas de análisis rutinario.
3. Desarrollar competencias aplicables a diferentes áreas: Las habilidades adquiridas serán útiles para optimizar procesos en departamentos como finanzas, marketing, operaciones, entre otros.
ENTRADA PYTHON E INTEGRACIÓN CON BBDD Y FICHEROS
30H
Por qué formarse:
• Python como lenguaje versátil: Python es el lenguaje de programación más utilizado hoy en día debido a su simplicidad, versatilidad y capacidad para abordar una amplia gama de aplicaciones, desde desarrollo web hasta ciencia de datos e inteligencia artificial.
• Integración con bases de datos y ficheros: Una de las fortalezas de Python es su capacidad para conectarse y gestionar grandes volúmenes de datos a través de bases de datos SQL y NoSQL, así como la manipulación eficiente de archivos en diversos formatos.
• Automatización de procesos empresariales: Python, junto con la integración de bases de datos, permite automatizar tareas repetitivas, mejorar la eficiencia operativa y extraer insights valiosos en tiempo real.
Para qué formarse:
• Desarrollo de aplicaciones y automatización: Este curso proporciona las bases para el desarrollo de aplicaciones y la creación de scripts automatizados que interactúan con bases de datos y archivos, optimizando procesos empresariales.
• Gestión de datos: Python permite acceder, manipular y actualizar grandes volúmenes de datos en bases de datos y archivos, haciéndolo indispensable en áreas como la ciencia de datos y el análisis.
• Preparación para roles técnicos y multidisciplinares: Esta formación te prepara para posiciones en desarrollo, análisis de datos, y automatización, lo cual es crucial tanto para estudiantes como para profesionales en el ámbito corporativo.
ENTRADA A PROGRAMACIÓN SQL
20H
Por qué formarse:
1. Conocimiento fundamental en gestión de datos: SQL es esencial para trabajar con bases de datos relacionales, facilitando el acceso y manejo de datos de manera estructurada.
2. Aumento de la productividad: Permite extraer información útil rápidamente, reduciendo el tiempo necesario para analizar grandes volúmenes de datos.
3. Habilidad técnica valiosa: SQL sigue siendo una de las habilidades más demandadas en el mundo laboral, independientemente de la industria.
Para qué formarse:
1. Acceder y manipular datos: Ser capaz de crear consultas básicas para extraer, modificar y organizar información almacenada en bases de datos.
2. Optimizar el flujo de trabajo: Al conocer SQL, se puede interactuar directamente con bases de datos, lo que ahorra tiempo y mejora la eficiencia.
3. Preparación para proyectos de análisis de datos: Aprender SQL es el primer paso para aquellos interesados en análisis de datos y ciencia de datos.
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