Curso online.

Duración: 60 horas.

Este curso está diseñado para quienes ya se han familiarizado con los conceptos básicos de inteligencia artificial y desean dar el paso hacia un uso mucho más estratégico y técnico de estas tecnologías. A lo largo de la formación, el alumnado profundiza en modelos avanzados, técnicas de diseño de sistemas inteligentes, integración con datos y herramientas empresariales, y criterios de gobernanza y seguridad propios de entornos profesionales donde la IA deja de ser experimental y pasa a formar parte del núcleo del negocio.

La propuesta combina explicación conceptual, análisis de casos reales y trabajo práctico con escenarios complejos: desde el diseño de sistemas agénticos y flujos de automatización hasta la evaluación de riesgos, el uso responsable y la definición de métricas de impacto. El objetivo es que el alumno no solo “sepa usar” herramientas de IA, sino que esté en condiciones de decidir cómo, dónde y para qué aplicarlas de manera avanzada y sostenible.

Objetivos generales:

• Profundizar en los principios, técnicas y arquitecturas avanzadas de inteligencia artificial.
• Capacitar al alumnado para diseñar y desplegar soluciones de IA que resuelvan problemas complejos en contextos reales.
• Integrar la IA en procesos, servicios y decisiones empresariales con criterios de rendimiento, seguridad y gobernanza.

Objetivos específicos:

• Revisar y consolidar los fundamentos de IA y aprendizaje automático necesarios para abordar niveles avanzados.
• Comprender el funcionamiento y las posibilidades de modelos avanzados (modelos generativos, sistemas agénticos, IA contextual, etc.).
• Diseñar flujos de trabajo donde la IA participe en la recogida, análisis y uso de datos para apoyar decisiones.
• Aplicar técnicas de diseño de prompts avanzados, orquestación de llamadas a modelos y uso de herramientas externas (APIs, bases de datos, automatizaciones).
• Integrar soluciones de IA en aplicaciones, entornos empresariales y procesos de negocio existentes.
• Evaluar el rendimiento de sistemas de IA mediante métricas adecuadas (precisión, robustez, eficiencia, impacto en negocio).
• Identificar riesgos asociados al uso avanzado de IA (sesgos, alucinaciones, dependencia de datos, seguridad, privacidad) y establecer medidas de mitigación.
• Conocer principios básicos de gobernanza de IA, cumplimiento normativo y documentación de sistemas.
• Analizar casos de uso avanzados en diferentes áreas (operaciones, marketing, finanzas, atención al cliente, RR. HH., etc.).