Diplomado en Estrategia de datos, Inteligencia Artificial y ética empresarial

El Diplomado está orientado a profesionales que buscan desarrollar habilidades para transformar datos en decisiones efectivas. A través de cuatro cursos, los estudiantes aprenderán sobre estrategia de datos, Inteligencia Artificial, minería de datos y ética empresarial, integrando conocimientos técnicos y reflexivos para liderar con responsabilidad en entornos digitales. Se abordarán contenidos como calidad y gobernanza de datos, machine learning, IA generativa, y dilemas éticos en el uso de tecnologías emergentes.

El programa aborda en profundidad la estrategia de datos y proporciona una visión integral de cómo estos pueden emplearse para construir modelos de Machine Learning en el nuevo contexto de la Inteligencia Artificial. Asimismo, se consideran los aspectos éticos involucrados en esta nueva realidad.

Los cuatro cursos son en formato e-learning surge como una solución que permite construir aprendizajes a partir de los aportes de los participantes y entregando flexibilidad a sus horarios de estudio. Los participantes podrán interactuar con sus compañeros y tutores a través de mensajería y foros de discusión aplicados, incorporando sus distintas aproximaciones a las temáticas tratadas y su diversidad de experiencias, enriqueciendo la reflexión y la apropiación de los conceptos claves.

Profesionales, líderes y tomadores de decisiones que deseen integrar datos e inteligencia artificial en sus procesos estratégicos y de gestión. Es especialmente útil para quienes se desempeñan en áreas de estrategia, comercial, operaciones, transformación digital y liderazgo organizacional.

Implementar soluciones basadas en el análisis de datos e Inteligencia Artificial, integrando herramientas de minería de datos, principios éticos y enfoques de liderazgo responsable para la toma de decisiones.

Se recomienda que los participantes cuenten con grado de licenciatura, título profesional universitario, técnico profesional o técnico. No se requieren conocimientos técnicos previos en programación.

Al finalizar el curso podrás:
– Identificar el rol de los datos en la transformación digital y los principales desafíos relacionados con ellos, incluyendo aspectos éticos y regulatorios. 
– Analizar diversas estrategias para la captura y organización de los datos.
– Formular una estrategia de gobierno de datos en la organización. 

Contenidos:
Módulo 1: El rol de los datos en la IA 
– Los datos como base de la IA. 
– Los datos como recurso.
– Estrategia de datos.
– Desafíos principales relacionados con datos.

Módulo 2: Calidad y sesgo
– Factores de calidad de los datos.
– Asegurando la calidad en la fuente.
– Creando una cultura de calidad de los datos.
– El problema del sesgo.

Módulo 3: Captura y organización de los datos 
– Fuentes de datos y forma de adquisición.
– Datos estructurados, no estructurados, big data.
– Metadata.
– Infraestructura, herramientas, tecnología.
– Arquitecturas centralizadas y descentralizadas.
– Datos en la nube.
 
Módulo 4: Gobierno de datos 
– La necesidad de un gobierno de datos. 
– Gestión de la metadata.
– Frameworks de gobernanza de datos.
– Roles y responsabilidades.

Módulo 5: Seguridad de los datos
– Privacidad, confidencialidad e integridad.
– Principales amenazas.
– Encriptación de los datos.
– Gestión de identidad y accesos (IAM).
– Frameworks de seguridad de los datos.

Módulo 6: Aspectos éticos y legales
– Privacidad de los datos.
– Datos sensibles y datos personales.
– Marco regulatorio internacional.
– Marco regulatorio nacional.

Al finalizar el curso podrás:
– Reconocer los fundamentos, la evolución histórica y los principales tipos de aprendizaje automático que configuran la base de la Inteligencia Artificial.
– Explicar los principios de la Inteligencia Artificial Generativa, identificando ejemplos y aplicaciones prácticas.
– Aplicar conceptos de IA en el análisis de casos de estudio, comprendiendo su implementación en la industria y explorando oportunidades de adopción en la toma de decisiones empresariales.
– Planificar soluciones de IA utilizando metodologías pertinentes, integrando teoría y práctica, y considerando principios de gobernanza en la ejecución de proyectos.
– Analizar los horizontes de adopción y las nuevas capacidades de la IA en la organización.
– Proponer estrategias de mitigación y aprovechamiento de oportunidades para un desarrollo responsable y sostenible.

Contenidos:
Módulo 1: ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
– Fundamentos de la IA.
– Historia y evolución de la IA.
– Tipos de aprendizaje automático.

Módulo 2: Inteligencia Artificial Generativa
– Principios de Inteligencia Artificial Generativa (IAG).
– Ejemplos de IAG.
– Aplicaciones prácticas de la IAG.

Módulo 3: Aplicaciones de Inteligencia Artificial
– Casos de estudio en el uso de IA en la industria.
– Implementación de IA en la toma de decisiones empresariales.
– Primeros pasos para implementar soluciones de IA en tu empresa.

Módulo 4: Planificación de proyectos de Inteligencia Artificial
– Metodologías para la implementación de soluciones de IA.
– Integración de teoría y aplicación práctica en proyectos reales.
– Gobernanza para planificación y ejecución de proyectos en IA.

Módulo 5: Transformación basada en Inteligencia Artificial
– Horizontes de Adopción de la IA.
– Nuevas Capacidades de la IA.
– Foresight.

Módulo 6: Impactos de la Inteligencia Artificial en la sociedad
– Ética en la IA.
– Desafíos y oportunidades sociales de la IA.
– Mitigaciones y regulaciones propuestas.

Al finalizar el curso podrás:
– Reconocer las principales teorías y prácticas de la Minería de Datos.
– Identificar relaciones interesantes en un conjunto de transacciones mediante el uso de reglas de asociación.
– Distinguir técnicas como árboles de decisión, clustering y otras, aplicándolas en escenarios prácticos reales.
– Evaluar la calidad y pertinencia de los resultados obtenidos, reconociendo las potencialidades y limitaciones de cada técnica.

Contenidos:
– Introducción a Minería de Datos y conceptos sobre Data Warehouse.
– Procesamiento, selección y transformación de datos.
– Reglas de asociación.
– Clasificación.
• Árbol de decisión.
• KNN.
• Random Forest.
– Clustering.
• K-Means.
• Clustering jerárquico.
– Introducción al Machine Learning.
• Modelo de entrenamiento.
• Métricas de evaluación.

Al finalizar el curso podrás:
– Analizar las dimensiones éticas en la cultura organizacional y su impacto en la toma de decisiones empresariales usando nuevas tecnologías.
– Desarrollar estrategias para integrar la ética y la responsabilidad social en la gestión empresarial, promoviendo un enfoque sostenible y orientado al valor compartido.
– Fomentar la transparencia y la rendición de cuentas dentro de la empresa, asegurando una gestión ética que trascienda las normas y códigos formales con el uso de nuevas tecnologías.

Contenidos:
Módulo 1: Introducción a la ética empresarial
– Definición y conceptos clave.
– Importancia de la ética en el entorno empresarial moderno.
– Diferencia entre ética y cumplimiento normativo.
– Análisis de casos prácticos y buenas prácticas.

Módulo 2: Cultura organizacional y ética
– Cómo construir una cultura ética.
– Rol del liderazgo en la promoción de la ética.
– Impacto de la cultura ética en el desempeño organizacional.
– Análisis de casos prácticos y buenas prácticas.

Módulo 3: Uso de tecnologías emergentes y la toma de decisiones éticas
– Marco para el uso de nuevas tecnologías y la toma de decisiones éticas.
– Casos de estudio y ejemplos prácticos.
– Manejo de dilemas éticos en el entorno laboral.
– Gestión de decisiones difíciles desde el punto de vista ético en el mercado, con competidores y en temas de marketing con clientes.

Módulo 4: Valor compartido y Responsabilidad Social Corporativa y Valor compartido (RSC)
– Concepto y evolución del valor compartido y sus diferencias con la RSC.
– Integración de la ética en el valor compartido y la RSC.
– Beneficios y desafíos del valor compartido y la RSC para las empresas.
– Análisis y discusión de casos prácticos exitosos y aplicaciones a distintas empresas.

Módulo 5: Ética y sostenibilidad con uso de tecnologías
– Relación entre ética empresarial y sostenibilidad.
– Prácticas sostenibles y su impacto ético con el uso de nuevas tecnologías.
– Innovación y ética en la sostenibilidad empresarial.
– Plan de acción para implementar la ética en el modelo de negocios con el uso de nuevas tecnologías y la sostenibilidad de una empresa.

Módulo 6: Transparencia y rendición de cuentas
– Importancia de la transparencia en la ética empresarial.
– Mecanismos de rendición de cuentas.
– Estrategias para implementar prácticas de transparencia en la empresa.
– La transformación personal, del liderazgo y organizacional para la instalación de la transparencia y la buena rendición de cuentas en el día a día de la empresa.