Objetivo General

Desarrollar habilidades para implementar estrategias de inteligencia artificial generativa en empresas.

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Objetivos Específicos

         Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial generativa.
         Identificar oportunidades de negocio mediante la IA generativa.
         Desarrollar estrategias innovadoras aplicando IA generativa en procesos empresariales.

Módulo 1

        Introducción a la IA Generativa
        Aprendizaje Esperado: Comprender los conceptos básicos de la IA generativa.
      Contenidos:
        Historia de la inteligencia artificial: Evolución y avances recientes.
        Principios de la IA generativa: Fundamentos y aplicaciones prácticas.
        Diferencias entre IA tradicional y generativa: Características y usos.
        Tendencias actuales en IA generativa: Innovaciones y casos de estudio.
        Actividad Práctica: Investigar y presentar un caso de éxito de una empresa que haya implementado IA generativa, analizando su impacto y beneficios obtenidos.

Módulo 2

        Modelos Generativos
        Aprendizaje Esperado: Identificar y evaluar diferentes modelos generativos aplicados en la industria.
      Contenidos:
        Introducción a los modelos generativos: Definición y clasificación.
        Redes Generativas Antagónicas (GANs): Funcionamiento y aplicaciones.
        Modelos de lenguaje: Transformadores y su impacto en la generación de texto.
        Comparación de modelos generativos: Ventajas y desventajas.
        Actividad Práctica: Diseñar un pequeño proyecto utilizando un modelo generativo para resolver un problema específico en una empresa ficticia, evaluando su viabilidad y potencial impacto.

Módulo 3

        Implementación de IA Generativa en Empresas
        Aprendizaje Esperado: Aplicar estrategias de IA generativa en diferentes áreas empresariales.
      Contenidos:
        Identificación de áreas de mejora: Análisis de procesos internos.
        Estrategias de implementación: Planificación y ejecución.
        Herramientas y plataformas de IA generativa: Evaluación y selección.
        Integración con sistemas existentes: Desafíos y soluciones.
        Actividad Práctica: Desarrollar un plan de implementación para una empresa real, detallando los pasos, recursos necesarios y posibles obstáculos.

Módulo 4

        Ética y Regulación de la IA Generativa
        Aprendizaje Esperado: Evaluar los aspectos éticos y legales de la IA generativa.
      Contenidos:
        Principios éticos en IA: Consideraciones y dilemas.
        Regulación de la IA generativa: Normativas y estándares.
        Impacto social y económico: Implicaciones a largo plazo.
        Responsabilidad y transparencia: Desafíos en la implementación ética.
        Actividad Práctica: Realizar un análisis crítico sobre un caso controversial relacionado con la IA generativa, proponiendo soluciones éticas y reguladoras.

Módulo 5

        Innovación y Creatividad con IA Generativa
        Aprendizaje Esperado: Fomentar la innovación empresarial a través de la IA generativa.
      Contenidos:
        Creatividad asistida por IA: Herramientas y técnicas.
        Generación de contenido multimedia: Aplicaciones y ejemplos.
        Diseño de productos innovadores: Casos de estudio.
        Colaboración humano-máquina: Sinergias y oportunidades.
        Actividad Práctica: Crear un prototipo de producto o servicio que utilice IA generativa para mejorar la experiencia del cliente, presentando su propuesta de valor y diferenciación.

Módulo 6

        Futuro de la IA Generativa en Empresas
        Aprendizaje Esperado: Anticipar tendencias y preparar a las empresas para el futuro de la IA generativa.
      Contenidos:
        Predicciones y tendencias futuras: Innovaciones y avances esperados.
        Preparación para el cambio: Estrategias de adaptación.
        Educación y formación continua: Importancia y recursos disponibles.
        Colaboración intersectorial: Alianzas y cooperación.
        Actividad Práctica: Desarrollar un plan estratégico a cinco años para una empresa, enfocándose en la integración de IA generativa, considerando factores como tecnología, cultura empresarial y recursos humanos.
        prueba final