Máster en IA Aplicada y Optimización de Procesos Productivos

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La única formación de IA en el mercado con un programa completo, profundo, práctico, de profesorado de élite y con un título universitario de 30 ECTS.

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ECTS Oficiales

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David Hurtado, Embajador del Máster. Innovation Lead en Microsoft
Chema Alonso, Mentor del Máster. Vicepresidente Head of International Development de Cloudflare

Cambia la forma en la que trabajas. Pasa de usar herramientas sueltas a construir un sistema completo que trabaje de forma autónoma, adaptado a tu sector y a tu manera de trabajar.

  • Mejora tu perfil profesional transformando tu forma de trabajar a lo que demandan las mejores empresas.
  • Aprende a construir un sistema de trabajo donde la IA gestiona operaciones, automatiza procesos y trabaja contigo como un empleado entrenado por ti, incluso usando tu ordenador.
  • Diseñar flujos operativos optimizados con métricas reales de ROI: tiempo ahorrado, errores reducidos y ampliación cualitativa.
  • Crear agentes de IA que complementan tus capacidades y que pueden ejecutar proyectos que tú no podrías.

Qué es usar mal la IA

  • Preguntar a un LLM a secas
  • Usar la IA para tareas aisladas
  • Usar el mismo software para todo
  • Tratar la IA como un consultorio y no como una red de trabajo autónomo

Qué es usar bien la IA

  • Crear un ecosistema bien entrenado que conozca todos tus procesos
  • Tener una arquitectura de trabajo donde la IA participe en todo
  • Integrar distintos softwares de IA entre sí
  • Activar agentes especializados que trabajen autónomamente

La inteligencia artificial como herramienta real de transformación profesional

La inteligencia artificial ya forma parte del entorno profesional. Sin embargo, en la mayoría de los casos, su uso sigue siendo superficial: se aplica a tareas concretas, pero no se comprende ni se integra con el rigor necesario para generar un cambio real en la forma de trabajar.

Este máster nace precisamente para ir más allá de ese uso básico. Su objetivo es ofrecer una comprensión sólida y aplicada de la IA, para que el alumno pueda incorporarla con criterio, método y visión estratégica en contextos profesionales reales.

QUÉ TE ENSEÑAN OTRAS FORMACIONES:
  • Prompts para usar ChatGPT y otros modelos de lenguajes con técnicas que en pocos meses estarán obsoletas.
  • Herramientas de moda sin saber cómo conectarlas entre sí ni medir si funcionan.
  • Seguir trabajando igual que en 2025 mientras tu competencia ya ha cambiado de marcha.
EN este máster te enseñamos a:
  • Convertirte en el profesional de referencia en tu sector que sabe implementar IA con metodología real.
  • Construir un sistema de trabajo donde la IA gestiona documentación, automatiza procesos y trabaja contigo como un empleado entrenado y muy productivo.
  • Diseñar flujos completos con métricas reales de ROI: tiempo ahorrado, errores reducidos e impacto en tu negocio.

Aprenderás directamente de los mejores profesionales del sector.

David Hurtado

Profesional IT, profesor y director de escuelas de negocio e Innovation Lead en Microsoft

David Hurtado es Innovation Lead en Microsoft España y asesor independiente en inteligencia artificial e innovación.

Ayuda a las organizaciones a entender y aplicar la IA generativa con un enfoque práctico y realista.
También participa habitualmente como ponente en foros empresariales y académicos.

Chema Alonso

Vicepresidente, Jefe de Desarrollo

Dr. Chema Alonso es uno de los principales referentes en ciberseguridad e innovación tecnológica. Actualmente, es Vicepresidente y Head of International Development en Cloudflare, donde impulsa el desarrollo global de soluciones tecnológicas avanzadas.

Anteriormente, fue Chief Digital Officer y miembro del Comité Ejecutivo de Telefónica, además de liderar su unidad de ciberseguridad a través de ElevenPaths, compañía que fundó y dirigió. También fue fundador de Informática 64, empresa especializada en seguridad informática.

Doctor en Seguridad Informática por la Universidad Rey Juan Carlos, cuenta con una destacada trayectoria combinando liderazgo tecnológico, emprendimiento y divulgación en el ámbito de la ciberseguridad.

Ignacio Estrella

Account Manager & AI Specialist | Experto en E-commerce & Travel

Desde los Headquarters de Google en Dublín, Ignacio gestiona la estrategia publicitaria de
empresas líderes en el mercado ibérico. Especializado en el segmento Enterprise, su
experiencia se centra en maximizar la rentabilidad de grandes inversiones mediante el uso
avanzado de datos, modelos de atribución y estrategias de privacidad. Su trayectoria destaca por la optimización de objetivos de marketing para gigantes del sector viajes (hoteles y aerolíneas) y comercio electrónico. Como docente, traslada su visión diaria desde la vanguardia tecnológica de Google al aula, ayudando a los alumnos a
entender cómo escalar negocios complejos mediante una medición precisa y una ejecución
publicitaria de alto impacto.

Fernando Berdugo

Divulgador, Mentor en IA y Copilot ROI Advisor

Trabajo con grandes corporaciones en EMEA ayudándolas a incubar y adoptar la IA generativa de forma práctica, a medir su impacto real y a convertir la curiosidad por la IA en resultados tangibles.

Vengo del mundo del customer success, experiencia del cliente y empleado, con experiencia en big techs como Microsoft, LinkedIn o Dynatrace, siempre en roles donde mi trabajo ha sido acompañar a personas y equipos en procesos de cambio, adopción y aprendizaje.

Antes de todo eso, pasé por startups tecnológicas ligadas al turismo y la hotelería en ciudades como Londres, Roma, Barcelona y Madrid, algo que marcó mucho mi forma de comunicar y de entender la tecnología como un medio, no como un fin.

En paralelo aplico mi experiencia para ayudar a personas y equipos como mentor, ponente y formador en IA generativa aplicada. Colaboro con escuelas de negocio y disfruto especialmente traduciendo la IA a lenguaje humano, sin hype, con humor y con foco en las personas.

Finalmente soy creador de Human-OS una metodología donde enseño a personas y equipos a amplificar sus habilidades humanas con IA.

Carlos Luengo

Lead of Digital Business growth en Cloudflare

Carlos Luengo es actualmente Lead of Digital Business growth en Cloudflare y profesor de Inteligencia Artificial en la Universidad de Alcalá, además de profesor visitante en la Shanghai International Studies University (SISU). Anteriormente fue Sr Account Executive de Inteligencia Artificial Generativa en AWS , donde lideró la adopción estratégica de modelos fundacionales (LLMs). Previamente fue Global Innovation & AI Strategy Manager en Telefónica , siendo responsable de programas globales de innovación en IA, nube y estrategia de datos. También desempeñó roles estratégicos en Lenovo , Insight y Microsoft. Es investigador de Doctorado en Inteligencia Artificial y Economía por la Universidad de Alcalá , Máster en Gestión de Proyectos IT y Transformación Digital por la UAH , Ingeniero Informático y cuenta con el Global Management Programme por el IE Business School.
Jordi Escayola

Global Head Advanced Analytics, Artificial Intelligence and Data Sciences

Jordi Escayola tiene más de 18 años de experiencia profesional en Inteligencia Artificial y Analítica Avanzada, tanto en consultoría como en empresa final.

Durante este tiempo, ha podido desarrollar y poner en producción más de 100 proyectos a nivel global, colaborando con empresas de Europa, América, Asia y África. Ha liderado equipos de más de 80 personas en el desarrollo de estos proyectos siendo el responsable de todas las prácticas transversales a la IA: ingeniería de datos, cloud, infraestructura, visualización, insights, data science.

Con una fuerte experiencia a nivel regulatorio, normativo y de operaciones, Jordi proporciona una visión holística de la IA. Además, dispone de más de 8 años de experiencia docente, tanto online como presencial y ha podido dirigir unas 150 tesis final de máster, con varias publicaciones científicas de primer nivel.

Igacio Charfole

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Jordi Escayola tiene más de 18 años de experiencia profesional en Inteligencia Artificial y Analítica Avanzada, tanto en consultoría como en empresa final. Durante este tiempo, ha podido desarrollar y poner en producción más de 100 proyectos a nivel global, colaborando con empresas de Europa, América, Asia y África. Ha liderado equipos de más de 80 personas en el desarrollo de estos proyectos siendo el responsable de todas las prácticas transversales a la IA: ingeniería de datos, cloud, infraestructura, visualización, insights, data science. Con una fuerte experiencia a nivel regulatorio, normativo y de operaciones, Jordi proporciona una visión holística de la IA….. Además, dispone de más de 8 años de experiencia docente, tanto online como presencial y ha podido dirigir unas 150 tésis final de máster, con varias publicaciones científicas de primer nivel.
Luis Echávarri

Presidente de TIMIA Y exresponsable de Analítica de Datos e Inteligencia Artificial en Banco Sabadell.

Presidente de TIMIA, startup nativa de inteligencia artificial especializada en consultoría de IA y Data, con presencia en España, Perú y Colombia.

Cuenta con más de 25 años de experiencia liderando áreas de Datos, Analítica Avanzada, Inteligencia Artificial y Sistemas de Información en grandes entidades financieras como Banco Sabadell y BBVA, así como en firmas de consultoría de primer nivel como KPMG, Bluetab y Arthur Andersen.

A lo largo de su trayectoria, se ha especializado en la definición de estrategias tecnológicas, la dirección de equipos multidisciplinares y la implantación de soluciones de IA a gran escala, liderando programas complejos de transformación en entornos altamente exigentes.

Su experiencia incluye el trabajo directo con alta dirección, la interlocución con reguladores y la gestión de áreas críticas de negocio, aportando una visión estratégica y práctica sobre la aplicación real de la inteligencia artificial en grandes organizaciones.

David Villaverde

Líder de Transformación Estratégica y Director del Programa ILUNIA (IA) en ILUNION

Profesional con más de 20 años de experiencia en consultoría e innovación, especializado en transformar la complejidad tecnológica en valor real para las organizaciones. Ingeniero Químico y Máster en Big Data & Business Analytics, ha liderado proyectos estratégicos en firmas como PwC y Arthur Andersen.

Actualmente lidera ILUNIA en el Grupo ILUNION, impulsando la adopción y gobierno de la inteligencia artificial en una organización de más de 45.000 empleados. Defiende una visión de la tecnología centrada en el impacto real y el propósito, combinando enfoque empresarial y social.

Compagina su actividad con la docencia y divulgación, siendo ponente habitual en instituciones públicas y privadas, con un estilo claro y orientado a la aplicación práctica.

Javier del Valle

Fundador de JFPartners

Javier del Valle es analista macroeconómico y divulgador financiero. Con experiencia en el asesoramiento patrimonial y el análisis de información económica, comparte sus análisis y contenido educativo a través de sus redes sociales.

Es fundador de JFPartners, un proyecto que nació en 2019 con el objetivo de ayudar al pequeño inversor a navegar los mercados financieros. European Financial Advisor (EFA).

Álvaro Peña - iSocialWeb
Álvaro Peña

Co-CEO y Head of SEO e IA iSocialWeb, Co-CEO y CMO Growwer, Co-CEO y CMO Vuela.ai y Co-CEO y Head of IA Neurekka

Álvaro Peña de Luna es ingeniero informático y Co-CEO de iSocialWeb, agencia de marketing especializada en SEO, PPC, CRO e IA que gestiona más de 285 millones de visitas orgánicas anuales.

Con más de 18 años de experiencia, ha fundado cinco compañías (dos de ellas vendidas con éxito) y es cofundador de Growwer.com y Vuela.ai. Además, dirige Neurekka, consultora centrada en transformación digital con IA, y es referente en el ámbito de SEO y Generative Engine Optimization (GEO).

Divulga sobre IA aplicada al marketing a través de su podcast El Test de Turing y su newsletter Neuranews.

Ángel Barbero

Experto en Transformación Digital e Inteligencia Artificial - CEO Recúbica

Ángel Barbero es experto en transformación digital y estrategia empresarial, con más de 28 años impulsando la innovación y el desarrollo de negocios en España e internacionalmente.

Como Senior Manager en Indra Group y profesor asociado en ESCP Business School, destaca por integrar metodologías disruptivas y liderar proyectos en diferentes sectores.

En los últimos años se ha especializado en proyectos de transformación centrados en la Inteligencia Artificial. Forbes lo reconoció como uno de los 40 principales futuristas en España, enfocando su carrera en impulsar empresas sostenibles y de alto impacto.

Carlos Iglesias Pichel

CEO de Runroom

Experto en transformación digital, inteligencia artificial aplicada y desarrollo de producto. Acompaña a comités de dirección en procesos de cambio organizacional, impulsando la innovación con un enfoque centrado en el cliente.

Compagina su labor con la docencia para alta dirección y la divulgación, siendo conductor del podcast Realworld y colaborador en distintos medios. Ha participado en la creación de comunidades como Agile Spain y Lean Agile Barcelona.

Reconocido por Forbes España como una de las 100 personas más creativas en el mundo de los negocios, actualmente es CEO de Runroom y director académico en ESADE.

David Correas

Ingeniero de IA en Panel Sistemas

Experto en desarrollo de software y en la creación de soluciones basadas en inteligencia artificial, habiendo trabajado en distintas áreas del desarrollo tecnológico más allá del ámbito exclusivo de la IA. A lo largo de su trayectoria ha participado en el diseño y construcción de productos digitales en diversos entornos, con una visión integral del ciclo de vida del software.

En los últimos años ha centrado su actividad en el desarrollo de productos propios apoyados en el estado del arte más avanzado en inteligencia artificial, con un conocimiento profundo del funcionamiento interno, capacidades y limitaciones de los modelos más recientes en el ámbito de la IA generativa.

Actualmente desempeña el rol de Arquitecto de soluciones de inteligencia artificial en Panel IA Lab, el centro de excelencia de Inteligencia Artificial de Panel Sistemas, liderando el diseño técnico y la implementación de soluciones avanzadas basadas en tecnologías de vanguardia.

Javier Platón

CEO y fundador de Be Product

Javier Platón es CEO y fundador de Be Product, una de las newsletters de referencia en español sobre producto digital y empleabilidad, con más de 400.000 visitas y reconocido como TOP 2 experto de Producto Digital en España en 2025 según Favicoin. Profesor en Santander X, LinkedIn Learning y programas de alto nivel, donde imparte formación en Go-to-Market, toma de decisiones y empleabilidad en producto.

Con casi 20 años de trayectoria en entornos digitales —desde ventas en HP hasta CMO en Wonest, Head of Growth en The Hero Camp y Growth Product Manager freelance— ha participado en el lanzamiento y validación de más de 78 productos digitales y asesorado a más de 20 compañías en estrategias Go-to-Market. Esa experiencia acumulada en producto, crecimiento y talento es el tejido de fondo de todo lo que se trabaja en su módulo.

Lo que hace singular su enfoque en empleabilidad es haber vivido el proceso desde los dos lados de la mesa. Como candidato activo, aplicó a más de 1.120 ofertas, realizó 235 entrevistas y construyó un sistema propio y medible para gestionar el cambio profesional.

Como headhunter especializado en perfiles de producto, filtró a mano más de 7000 CV, realizó más de 900 entrevistas y acompaña a candidatos en sesiones de preparación para entrevistas finales. Sabe exactamente qué descarta un reclutador en 10 segundos y qué convierte a un perfil en una contratación.

Jesús Aneiros Llanos

Director de Operaciones de Ciencia del Dato en Panel Sistemas

Especialista en inteligencia artificial aplicada al negocio, ciencia de datos y modelización económica, con más de 30 años de experiencia impulsando la transformación empresarial basada en datos.

Actualmente es Director de IA y Data Science en Panel IALab (Panel Sistemas), donde lidera iniciativas estratégicas para la adopción de IA en grandes organizaciones. Fundador de BeDataScience —adquirida en 2023—, ha desarrollado soluciones avanzadas en áreas como marketing, operaciones y RRHH.

Compagina su labor profesional con la docencia, con más de 20 años de experiencia en la Universidad Autónoma de Madrid y en escuelas de negocio, formando en análisis cuantitativo y econometría.

Jonathan Sánchez

CEO en Creativia y CTO en Frame origin

Soy experto en IA generativa, especialmente en productividad con IA y producción audiovisual con IA.

Me dedico a crear soluciones y contenidos audiovisuales apoyados en modelos generativos.

También llevo mas de 3 años impartiendo formación en IA generativa, colaborando con empresas y escuelas de negocio.

José Miguel Zamora

Tech Lead en Panel Sistemas

Con una amplia  trayectoria profesional en el ámbito de la Inteligencia Artificial respaldada por másteres especializados en esta disciplina. A lo largo de su carrera ha trabajado en distintas áreas vinculadas al machine learning, la ciencia de datos, la ingeniería de datos y la inteligencia artificial generativa, participando en el desarrollo de soluciones tecnológicas basadas en datos y modelos avanzados.

Actualmente ejerce como Tech Lead  en el diseño de  soluciones de inteligencia artificial en Panel IA lab, el centro de excelencia de Inteligencia Artificial de Panel Sistemas. Coordina el diseño y la implementación de productos y soluciones de inteligencia artificial.

Asimismo, ha participado en la creación de empresas orientadas al desarrollo de productos basados en IA. En el ámbito académico, imparte docencia en programas de máster, incluyendo asignaturas de ingeniería de datos e inteligencia artificial generativa, tanto en los programas mencionados anteriormente como en la Universidad Francisco de Vitoria.

Mariia Chizhikova

Ingeniera de modelos de lenguaje en SIDN Digital Thinking

Ingeniera de modelos de lenguaje en SIDN, formadora y divulgadora de inteligencia artificial.

Combino el desarrollo de sistemas de IA generativa con la formación de profesionales y la creación de contenido en @mariia.en.ia, donde ofrezco una visión crítica y multidisciplinar de esta tecnología.

Pablo Tapias

RES Group (Global Warehouse & Logistics Director).

Ingeniero Industrial y Global Warehouse & Logistics Director en RES Group, donde lidera operaciones en 8 países dentro del sector de energías renovables.

Fundador de IA al Día, una de las newsletters de referencia en español sobre inteligencia artificial (+35.000 suscriptores), y autor bestseller de «Domina ChatGPT en 3 días», el libro de IA más vendido en Amazon España. Especialista en automatización de procesos e integración de IA en empresas con herramientas como n8n y Claude.

Pedro Mendizábal

Lead Privacy Counsel & DPO at Grupo UAX

Abogado especializado en Privacidad, Protección de Datos y Nuevas Tecnologías, con amplia experiencia en consultoría jurídica, auditoría y cumplimiento normativo en entornos digitales, especialmente en el ámbito tecnológico y educativo. Licenciado en Derecho por la Universidad Complutense de Madrid y Máster en Propiedad Intelectual y Nuevas Tecnologías por la Universitat de Barcelona. Delegado de Protección de Datos certificado, con más de ocho años de experiencia asesorando a organizaciones en la aplicación práctica del RGPD y la LOPDGDD, así como en la implantación de modelos de gobernanza de la privacidad.

En la actualidad, ejerce funciones de Delegado de Protección de Datos a nivel corporativo, participando en la supervisión del cumplimiento normativo, la gestión de riesgos y la coordinación de iniciativas en materia de IA, incluyendo el análisis de uso de sistemas de IA en organizaciones complejas.

Rafael Díaz

Socio en Future for Work Institute y Profesor en UAB y UB

Socio del Future for Work Institute, donde asesora sobre transformación del trabajo y gestión de personas. Psicólogo especializado en organizaciones y economía, con más de 20 años de experiencia en consultoría de Recursos Humanos.

Su enfoque integra una visión humanista con el uso de Inteligencia Artificial en el entorno laboral. También es profesor en la UAB y la UB, y co-presenta el pódcast El futuro del trabajo.

Raquel Garrido

Dirección de proyectos en Inteligencia Artificial y gobernanza jurídica.

Raquel Garrido Arranz es abogada especializada en Inteligencia Artificial aplicada al ámbito jurídico y empresarial.

Trabaja en el diseño e implementación de sistemas de IA con enfoque en gobernanza, cumplimiento normativo (AI Act y RGPD) y uso responsable.

Ha participado en proyectos de automatización legal y desarrollo de marcos internos para integrar la IA con criterio jurídico y control humano. Compagina su actividad profesional con formación ejecutiva en IA aplicada al derecho y al negocio.

Raúl Navas

Ingeniero de IA en Panel Sistemas

Con más de siete años de experiencia profesional en el ámbito de la Inteligencia Artificial, iniciando su trayectoria en el desarrollo de modelos de procesamiento de lenguaje natural orientados a la clasificación y optimización de asistentes virtuales. A lo largo de su carrera ha trabajado en distintas áreas de la IA, incluyendo machine learning, computer vision y ciencia de datos, participando en el diseño, desarrollo y despliegue de soluciones basadas en datos.

En los últimos tres años ha desempeñado el rol de arquitecto de inteligencia artificial, liderando el diseño e implementación de soluciones avanzadas basadas en inteligencia artificial generativa y en el uso de modelos generativos con capacidades de razonamiento. Actualmente es Arquitecto de soluciones de inteligencia artificial en Panel IA Lab, el centro de excelencia de Inteligencia Artificial de Panel Sistemas.

Paralelamente, ha desarrollado una sólida trayectoria docente, impartiendo clases de estadística, programación e inteligencia artificial

Roxana Falasco

Owner & Founder de VideoCursosOnline.com

Roxana Falasco es una referente en habla hispana para quienes desean transformar su conocimiento en un negocio digital.

Con más de 500.000 suscriptores en YouTube y una comunidad global consolidada, ha ayudado a más de 30.000 personas a crear y lanzar su primer curso online, combinando estrategia, herramientas prácticas y motivación real.

A través de su plataforma Video Cursos Online, ofrece formación, mentoría y recursos enfocados en construir marcas personales sostenibles y con propósito.

Especializada en inteligencia artificial aplicada a la productividad y la comunicación, su estilo claro, directo y humano la ha convertido en una guía clave para emprendedores que buscan visibilidad, impacto y libertad profesional en el mundo digital.

Sergio Mellado

Analista de Inversiones Independiente

Analista de inversiones independiente con experiencia en el análisis fundamental de compañías cotizadas en mercados internacionales, y colaborador en Seeking Alpha.

Participo como guionista en El Informe K, uno de los referentes en divulgación financiera en español. Compagino esta actividad con mi labor como profesor y tutor en la formación universitaria en Inversión Multimercado de VisualFaktory, acreditada por la Universidad de las Hespérides.

Víctor Zorzo

Director Creativo en Tangity part of NTT DATA

Director de Arte creativo con experiencia tanto en agencias de publicidad como Freelancer. Desde hace 4 años especializado en IA Gen.

Mi perfil intersecciona entre tecnología, storytelling y arte, integrando Inteligencia Artificial dentro de los procesos creativos para diseñar narrativas visuales más eficaces, coherentes y escalables.

Mi objetivo es alinear creatividad y estrategia para transformar insights en experiencias de marca que no solo comuniquen, sino que construyan posicionamiento, diferenciación y creen vínculo real con las audiencias.

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David Hurtado

Lead Innovation en Microsoft

Chema Alonso

Vicepresidente Head of International Development de Cloudflare

Ignacio Estrella

Account Manager y AI Specialist de Google Dublín

Fernando Berdugo

Copilot ROI Advisor y Copilot Champion

Álvaro Peña

Co-CEO y Head of SEO e IA iSocialWeb, Co-CEO y CMO de Growwer y Vuela.ai y Co-CEO y Head of IA Neurekka

Pablo Tapias

RES Group (Global Warehouse & Logistics Director)

Javier Platón

CEO y fundador de Be Product

Ángel Barbero

Experto en Transformación Digital e Inteligencia Artificial – CEO Recúbica

David Villaverde

Líder de Transformación Estratégica y Director del Programa ILUNIA (IA) en ILUNION

Plan de Estudios

9 módulos y 5 tracks. Un sistema que se construye solo.

Cada módulo entrega una pieza del sistema. Al terminar, todas encajan.
Bloque A
M01
Fundamentos de IA, Estrategia y Casos de Negocio
  1. 1.1. Panorama de la IA
    1. 1.1.1. Sesión de bienvenida
    2. 1.1.2. Historia y evolución: de los sistemas expertos a los LLMs
    3. 1.1.3. Machine Learning y Deep Learning: fundamentos y evolución
    4. 1.1.4. IA generativa: qué cambia realmente
    5. 1.1.5. El mapa actual de la industria de IA
    6. 1.1.6. Tendencias tecnológicas que están redefiniendo la IA
  2. 1.2. IA como palanca estratégica
    1. 1.2.1. Detectar oportunidades reales de IA en una empresa
    2. 1.2.2. Evaluación del impacto y priorización de proyectos
    3. 1.2.3. Niveles de madurez en adopción de IA
    4. 1.2.4. Cómo avanzar en el roadmap de adopción
    5. 1.2.5. Barreras comunes: cultura, talento, datos y tecnología
  3. 1.3. Construcción del caso de negocio
    1. 1.3.1. Identificación de métricas clave
    2. 1.3.2. Construcción del cuadro de métricas
    3. 1.3.3. Identificación de riesgos
    4. 1.3.4. Plan de mitigación
    5. 1.3.5. Masterclass: “IA en la empresa real: de la promesa tecnológica al impacto medible”
IA Estratégica
Transformación Digital
Business Case
  1. 2.1. Arquitectura Conceptual de los LLMs
    1. 2.1.1. Tokenización y representación del lenguaje
    2. 2.1.2. Embeddings y gestión del contexto
    3. 2.1.3. Parámetros de generación: temperatura, top-p, top-k, longitud máxima. 
    4. 2.1.4. Cómo generan texto los LLMs
    5. 2.1.5. Control de la generación en sistemas reales
  2. 2.2. Prompt Engineering de Producción
    1. 2.2.1. Arquitectura de un prompt profesional
    2. 2.2.2. Diseño de prompts robustos
    3. 2.2.3. Prompt engineering aplicado a casos empresariales
    4. 2.2.4. Zero-shot y Few-shot prompting
    5. 2.2.5. Chain-of-Thought y razonamiento
    6. 2.2.6. Self-Consistency y mejora de resultados
  3. 2.3. Selección Estratégica de Modelos
    1. 2.3.1. Panorama de proveedores de modelos fundacionales
    2. 2.3.2. Comparación práctica entre modelos
    3. 2.3.3. Evaluación económica y técnica
    4. 2.3.4. Privacidad y arquitectura de despliegue
    5. 2.3.5. Escenarios de uso: cuándo usar la nube pública
LLMs
Prompt Engineering
  1. 3.1. Ingeniería de Outputs Corporativos
    1. 3.1.1. Tipologías de entregables en entornos corporativos
    2. 3.1.2. Modelado de documentos para generación con IA
    3. 3.1.3. Arquitectura de plantillas documentales
    4. 3.1.4. Reglas de formato y consistencia documental
    5. 3.1.5. Identificación de campos documentales
    6. 3.1.6. Construcción de una plantilla parametrizada
    7. 3.1.7. De la idea cruda al documento final: flujos de procesamiento documental.
    8. 3.1.8. Diseño de flujo de procesamiento documental
    9. 3.1.9. Generación de documento completo con IA
  2. 3.2. Identidad Comunicativa y Tono de Marca
    1. 3.2.1. Análisis del tono: formal vs cercano, técnico vs divulgativo
    2. 3.2.2. Análisis de tono en documentos reales
    3. 3.2.3. Guías de estilo corporativas
    4. 3.2.4. System Prompt y control del estilo
    5. 3.2.5. Construcción de system prompt
    6. 3.2.6. Generación de documentos con control de estilo
    7. 3.2.7. Problemas de coherencia documental
    8. 3.2.8. Estrategias para coherencia documental
    9. 3.2.9. Generación coherente de documentos en serie
  3. 3.3. Validación y Quality Assurance
    1. 3.3.1. Frameworks de revisión ágil: diseño de checklists para validar outputs generados con IA
    2. 3.3.2. Técnicas de revisión documental: muestreo y validación cruzada en generación de documentos
    3. 3.3.3. Identificación de alucinaciones factuales en documentos generados por IA
    4. 3.3.4. Detección de sesgos y errores en documentos largos generados automáticamente
    5. 3.3.5. Definición de métricas de calidad documental: fidelidad y coherencia
    6. 3.3.6. Evaluación de outputs documentales: completitud, relevancia y sistemas de scoring
  4. 3.4. Casos de negocio
    1. 3.4.1. Automatización de informes ejecutivos con IA
    2. 3.4.2. Generación y validación de documentos profesionales a escala (briefings, memos y análisis)
Automatización Documental
Calidad de Output
  1. 4.1. Fundamentos de RAG
    1. 4.1.1. Limitaciones de los LLMs sin acceso a datos internos
    2. 4.1.2. Casos empresariales donde los LLMs fallan sin RAG
    3. 4.1.3. Arquitectura RAG paso a paso: ingestión → embedding → indexación
    4. 4.1.4. Pipeline de retrieval: búsqueda semántica y recuperación de contexto
    5. 4.1.5. Generación final con contexto recuperado y control del prompt
    6. 4.1.6. Embeddings vectoriales: fundamentos y representación semántica
    7. 4.1.7. Búsqueda vectorial y similitud semántica en bases de conocimiento
  2. 4.2. Curación de Bases Documentales
    1. 4.2.1. Selección de fuentes documentales: qué documentos incluir en una base RAG
    2. 4.2.2. Evaluación de calidad documental para sistemas RAG
    3. 4.2.3. Construcción de un dataset documental para un asistente RAG
    4. 4.2.4. Estrategias de chunking: por párrafos, por secciones y por entidades
    5. 4.2.5. Técnicas de solapamiento y tamaño óptimo de chunk
    6. 4.2.6. Limpieza documental y normalización de contenidos
    7. 4.2.7. Enriquecimiento documental: metadatos, etiquetas y jerarquías
    8. 4.2.8. Implementación práctica de chunking y metadatos en un dataset
  3. 4.3. Diseño de Asistentes Seguros
    1. 4.3.1. System prompts restrictivos para asistentes RAG
    2. 4.3.2. Diseño de system prompt seguro para asistentes empresariales
    3. 4.3.3. Implementación de reglas de comportamiento del asistente
    4. 4.3.4. Citación de fuentes y trazabilidad de respuestas
    5. 4.3.5. Implementación de citación automática de fuentes
    6. 4.3.6. Verificación de trazabilidad entre respuesta y documento
    7. 4.3.7. Evaluación del rendimiento de asistentes RAG
    8. 4.3.8. Métricas de evaluación: precisión, relevancia y cobertura
    9. 4.3.9. Benchmark y testing de un asistente RAG
RAG
Knowledge Retrieval
  1. 5.1. Preparación de Datos Corporativos (Data Prep)
    1. 5.1.1. Estandarización de tipos de datos y normalización de formatos
    2. 5.1.2. Eliminación de duplicados y tratamiento de valores ausentes
    3. 5.1.3. Anonimización corporativa: fundamentos del tratamiento de PII
    4. 5.1.4. Técnicas de enmascaramiento y anonimización de datos sensibles
    5. 5.1.5. Buenas prácticas en la organización de datos tabulares para IA
    6. 5.1.6. LAB: limpieza y normalización de un dataset corporativo
    7. 5.1.7. Buenas prácticas en la organización de datos tabulares para consumo por IA
    8. 5.1.8. LAB: anonimización de campos sensibles en un dataset empresarial
    9. 5.1.9. LAB: preparación final de un dataset para análisis con IA
  2. 5.2. Interrogación Analítica con IA
    1. 5.2.1. Conversación con datos: preguntas en lenguaje natural
    2. 5.2.2. Traducción de lenguaje natural a consultas analíticas
    3. 5.2.3. Segmentación automática de datos con IA
    4. 5.2.4. Detección de anomalías y desviaciones en datasets
    5. 5.2.5. LAB: exploración de datos mediante preguntas en lenguaje natural
    6. 5.2.6. LAB: identificación automática de patrones y anomalías
    7. 5.2.7. Interpretación avanzada de KPIs: correlaciones entre variables
    8. 5.2.8. Interpretación de tendencias y relaciones causales en datos
    9. 5.2.9. LAB: análisis de correlaciones y generación de insights
  3. 5.3. Integración con Business Intelligence
    1. 5.3.1. Integración de IA con Power BI para generación de narrativas
    2. 5.3.2. Generación automática de insights sobre dashboards
    3. 5.3.3. Uso de IA en Excel avanzado: fórmulas inteligentes
    4. 5.3.4. Automatización de resúmenes y predicciones en hojas de cálculo
    5. 5.3.5. Diseño de cuadros de mando auto-resumidos
    6. 5.3.6. Generación de recomendaciones automáticas a partir de KPIs
  4. 5.4. Casos de negocio
    1. 5.4.1. Caso de negocio: uso de IA para análisis exploratorio de datos empresariales
    2. 5.4.2. Masterclass: De dato a decisión: cómo llevar modelos de datos de IA a producción y convertirlos en impacto real de negocio
Data & Analytics
Business Intelligence
Insights Automáticos
  1. 6.1. Fundamentos de Automatización No-Code
    1. 6.1.1. Panorama del ecosistema de plataformas de automatización (Zapier, Make, n8n, Power Automate)
    2. 6.1.2. Comparativa de herramientas y criterios de selección según caso de uso
    3. 6.1.3. Arquitectura de automatización no-code en entornos empresariales
    4. 6.1.4. Conceptos clave de flujos: trigger, acción, filtros y condiciones
    5. 6.1.5. Componentes avanzados: iteradores, routers y control de flujo
    6. 6.1.6. Integración con APIs sin código: conectores y endpoints
    7. 6.1.7. Webhooks y autenticación básica en flujos automatizados
  2. 6.2. IA como Motor de Decisión en Flujos
    1. 6.2.1. Integración de módulos LLM en plataformas no-code
    2. 6.2.2. Diseño de prompts para automatización en flujos
    3. 6.2.3. Implementación de un módulo de inferencia LLM en un flujo
    4. 6.2.4. Implementación de un módulo de inferencia LLM dentro de un flujo
    5. 6.2.5. Micro-decisiones empresariales con IA: clasificación automática
    6. 6.2.6. Micro-decisiones con IA: priorización y extracción de datos
    7. 6.2.7. Automatización de clasificación documental
    8. 6.2.8. Extracción automática de datos estructurados desde documentos
    9. 6.2.9. Diseño de flujos event-driven: del copiloto al autopiloto
    10. 6.2.10. Automatización de procesos empresariales end-to-end
    11. 6.2.11. Construcción de un flujo autónomo con IA
  3. 6.3. Monitoreo y Resiliencia
    1. 6.3.1. Monitorización de flujos: logs y observabilidad
    2. 6.3.2. Gestión de errores: reintentos automáticos y fallbacks
    3. 6.3.3. Implementación de manejo de errores en flujos
    4. 6.3.4. Configuración de reintentos y rutas alternativas
    5. 6.3.5. Sistemas de alertas de fallo (email, Slack, Teams)
    6. 6.3.6. Testing de flujos: simulación, edge cases y validación pre-producción.
IA Agéntica
Orquestación
  1. 7.1. Anatomía de un Agente de IA
    1. 7.1.1. Componentes de un agente: planner, memoria, ejecutor y evaluador. Arquitectura general de un agente moderno
    2. 7.1.2. Planificación y descomposición de tareas: cómo un agente divide problemas complejos
    3. 7.1.3. Tipologías de agentes: reactivos, deliberativos e híbridos
    4. 7.1.4. Comparativa de arquitecturas de agentes y cuándo usar cada modelo
    5. 7.1.5. Ciclo operativo de un agente: Observe → Think → Act → Evaluate
    6. 7.1.6. Implementación práctica del ciclo de decisión dentro de un agente
  2. 7.2. Tool-Calling y Herramientas
    1. 7.2.1. Concepto de tool-calling: cómo un agente invoca funciones externas
    2. 7.2.2. Arquitectura de integración de herramientas en agentes
    3. 7.2.3. Implementación de tool-calling con APIs externas
    4. 7.2.4. Integración práctica de herramientas externas en un agente
    5. 7.2.5. Diseño del catálogo de herramientas: descripción y objetivos
    6. 7.2.6. Definición de inputs, outputs y restricciones de herramientas
    7. 7.2.7. Construcción de un catálogo de herramientas para un agente
    8. 7.2.8. Testeo y validación de herramientas dentro de un agente
    9. 7.2.9. Caso práctico: agente que busca en web + consulta base interna
    10. 7.2.10. Generación automática de un briefing usando múltiples herramientas
    11. 7.2.11. Construcción de un agente multi-herramienta
    12. 7.2.12. Ejecución y evaluación de un agente operativo
  3. 7.3. Permisología y Human-in-the-Loop (HITL)
    1. 7.3.1. Matriz de permisos: qué acciones puede ejecutar un agente sin aprobación y cuáles requieren intervención humana
    2. 7.3.2. Diseño de políticas de autorización y control para agentes autónomos
    3. 7.3.3. Implementación práctica de matrices de permisos y restricciones de acción
    4. 7.3.4. Diseño del flujo de aprobación: notificación → revisión → confirmación/rechazo
    5. 7.3.5. Implementación de un flujo HITL con validación humana
    6. 7.3.6. Gestión de riesgos en agentes: fallos, límites operativos y mecanismos de contención
IA Agéntica
Tool Calling
Human-in-the-Loop
  1. 8.1. Visión por IA Aplicada a Operaciones
    1. 8.1.1. Capacidades actuales de los modelos Vision: GPT-4o, Gemini Pro Vision, Claude Sonnet
    2. 8.1.2. Diseño de prompts visuales: extracción de datos de planos técnicos, diagramas, tablas fotografiadas
    3. 8.1.3. Extracción de información de planos técnicos, diagramas y tablas fotografiadas
    4. 8.1.4. OCR inteligente: de la lectura de texto a la comprensión semántica de documentos escaneados. 
  2. 8.2. Audio y Voz
    1. 8.2.1. Modelos de transcripción: Whisper, Google Speech-to-Text, AssemblyAI
    2. 8.2.2. Implementación de transcripción automática de reuniones
    3. 8.2.3. Más allá de la transcripción: identificación de speakers (diarización), sentimiento y temas clave
    4. 8.2.4. Extracción hiper-precisa: intento táctico, acuerdos alcanzados, compromisos y próximos pasos
  3. 8.3. Pipelines Multimodales
    1. 8.3.1. Arquitectura de un pipeline multimodal: recogida → procesamiento por modalidad → fusión → output
    2. 8.3.2. Casos de uso: acta de reunión (audio) + pizarra (foto) + presentación (PDF) → tickets delegados
    3. 8.3.3. Limitaciones actuales: alucinaciones visuales, errores de transcripción e integración de contexto
IA Generativa
Visión IA
Multimodal
  1. 9.1. Gobernanza y Ética Legal
    1. 9.1.1. AI Act europeo: clasificación de riesgos, obligaciones y sanciones
    2. 9.1.2. GDPR y manejo de PII: qué datos nunca deben pasar por un LLM externo
    3. 9.1.3. Shadow-IT y fugas de propiedad intelectual: riesgos y prevención
  2. 9.2. Políticas de Empresa y Seguridad
    1. 9.2.1. Cómo redactar una «Política de IA Generativa»
    2. 9.2.2. Diseñar una política de IA para una empresa
    3. 9.2.3. Matrices de permisos: qué se puede subir, qué no, y por qué
    4. 9.2.4. Crear una matriz de uso seguro de LLM
    5. 9.2.5. Auditorías internas: checklist de cumplimiento y trazabilidad de uso.
    6. 9.2.6. Simular una auditoría de uso de IA
  3. 9.3. Adopción y Gestión del Cambio
    1. 9.3.1. Evangelización táctica: cómo «vender» internamente las herramientas de IA
    2. 9.3.2. Formación de operarios: diseño de sesiones para usuarios menos técnicos
    3. 9.3.3. Superación de la fricción tecnológica: resistencia, miedos y objeciones comunes
    4. 9.3.4. Métricas de adopción: tasa de uso, satisfacción, reducción de tiempo y errores
AI Governance
Compliance
Adopción Empresarial
Bloque B
Track 1
Productividad y Organización con IA
  1. 10.1. Detección de tareas optimizables para el trabajo diario
    1. 10.1.1. Mapa de trabajo diario
    2. 10.1.2. Elaboración de mapa de tareas optimizables
    3. 10.1.3. Análisis de la jornada actual: identificación de tareas repetitivas, cuellos de botella y clasificación por impacto y frecuencia
    4. 10.1.4. Diseño de la jornada optimizada con IA: uso de Copilot para reorganizar tareas y creación de un flujo de trabajo optimizado
    5. 10.1.5. Implementación práctica: generación de prompts para planificación diaria y creación de plantilla reutilizable
  2. 10.2. Automatización en la gestión de sets de datos
    1. 10.2.1. Definición de objetivos analíticos
    2. 10.2.2. Definición de tareas optimizables de explotación de datos
    3. 10.2.3. Exploración inicial del dataset: comprensión de la estructura de datos e identificación de preguntas analíticas
    4. 10.2.4. Automatización del análisis con Copilot: generación de consultas, análisis automatizado y creación de visualizaciones básicas
    5. 10.2.5. Generación de insights y toma de decisiones: interpretación de resultados y automatización de reportes
  3. 10.3. Gestión inteligente de proyectos
    1. 10.3.1. Definición del proyecto y alcance: selección del proceso a optimizar e identificación de tareas automatizables
    2. 10.3.2. Diseño del agente de IA: estructura del agente, definición de inputs, outputs y reglas
    3. 10.3.3. Implementación en Copilot Notebook: construcción paso a paso del agente y conexión con datos o documentos
    4. 10.3.4. Prueba y optimización del sistema: test del agente con casos reales y mejora del flujo automatizado
    5. 10.3.5. Definición del proyecto a automatizar con IA Agent y Copilot Notebook
    6. 10.3.6. Diseño del flujo de trabajo del agente: tareas, inputs, outputs y reglas
    7. 10.3.7. Implementación del agente en Copilot Notebook y conexión con datos o documentos
    8. 10.3.8. Prueba del agente con casos reales y optimización del flujo automatizado
Automatización Personal
Organización Inteligente
  1. 11.1. Diseño de estrategia de Contenidos
    1. 11.1.1. Construcción y estructura del contenido deseado
    2. 11.1.2. Definición práctica de una estrategia de contenidos para un proyecto real
    3. 11.1.3. Identificación de audiencias y creación de perfiles utilizando herramientas de IA
    4. 11.1.4. Análisis de tendencias e intereses del público utilizando herramientas de IA
    5. 11.1.5. Creación de un mapa de contenidos y calendario editorial utilizando IA
    6. 11.1.6. Análisis de audiencias en diferentes formatos, utilizando IA
  2. 11.2. Creación de contenido optimizado
    1. 11.2.1. Generación de contenidos parciales a partir de soportes multimedia dispersos, utilizando IA
    2. 11.2.2. Extracción de ideas de contenido a partir de vídeos, artículos o documentos
    3. 11.2.3. Generación práctica de piezas de contenido a partir de material multimedia
    4. 11.2.4. Construcción y optimización de nuevo contenido multimedia, utilizando IA
    5. 11.2.5. Creación de contenido multimedia optimizado utilizando herramientas de IA
    6. 11.2.6. Adaptación de una pieza de contenido a diferentes formatos (post, hilo, guion, etc.)
  3. 11.3. Posicionamiento de contenido
    1. 11.3.1. Detección de aspectos clave para mejora de posicionamiento (SEO)
    2. 11.3.2. Análisis de keywords y tendencias de búsqueda utilizando IA
    3. 11.3.3. Evaluación SEO de contenidos existentes
    4. 11.3.4. Optimización de contenidos para mejora de posicionamiento, utilizando IA
    5. 11.3.5. Masterclass: Contenido generado con IA optimizado para marketing: SEO, posicionamiento en respuestas generativas (LLMs) y distribución multicanal
Content AI
SEO & LLMs
Marketing Automation
  1. 12.1. La búsqueda de empleo en la era de la IA
    1. 12.1.1. El impacto en el trabajo de la IA. El momento de la verdad
    2. 12.1.2. Qué esperan las empresas de los empleados en la era de la IA. AI or Out
    3. 12.1.3. Mejora tu empleabilidad para la era de la IA
    4. 12.1.4. Construye tus asistentes para mejorar tu carrera profesional. Comité de carrera asistida
  2. 12.2. Posiciona tu posicionamiento personal
    1. 12.2.1. CV y LinkedIn que realmente convierten
      1. 12.2.1.1. Diseño de un CV orientado a resultados y optimizado para procesos de selección
      2. 12.2.1.2. Optimización del perfil de LinkedIn para visibilidad y oportunidades profesionales
      3. 12.2.1.3. Creación práctica de CV optimizado utilizando herramientas de IA
      4. 12.2.1.4. Optimización práctica del perfil de LinkedIn utilizando IA
    2. 12.2.2. Entrenador de entrevistas con IA
      1. 12.2.2.1. Preparación estratégica de entrevistas de trabajo
      2. 12.2.2.2. Uso de IA para entrenar respuestas a entrevistas profesionales
      3. 12.2.2.3. Simulación de entrevistas con IA y análisis de respuestas
      4. 12.2.2.4. Mejora de respuestas y narrativa profesional utilizando IA
    3. 12.2.3. Plan de mejora de 30 días orientado a resultados
      1. 12.2.3.1. Diseño de un plan de mejora profesional de 30 días
      2. 12.2.3.2. Construcción práctica de un plan de acción profesional utilizando IA
      3. 12.2.3.3. Definición de métricas y seguimiento del progreso profesional
    4. 12.2.4. Mensajes, negociación y demo final
      1. 12.2.4.1. Estrategias de comunicación profesional y negociación
      2. 12.2.4.2. Preparación de un discurso profesional (pitch personal)
      3. 12.2.4.3. «Cómo comunicar tu valor profesional para destacar y conseguir oportunidades»
Empleabiliad
Career AI
  1. 13.1. Fundamentos del análisis financiero con IA
    1. 13.1.1. La IA en la industria financiera
    2. 13.1.2. Tipos de activos y cómo analizar cada uno con IA
    3. 13.1.3. Herramientas de IA aplicadas al análisis financiero
    4. 13.1.4. Workflow completo de research de una industria
    5. 13.1.5. Workflow completo de research de una industria II
  2. 13.2. Análisis macroeconómico con IA
    1. 13.2.1. Indicadores macroeconómicos y cómo analizarlos con IA
    2. 13.2.2. Fuentes de datos macro y cómo integrarlas con IA
    3. 13.2.3. Construcción de escenarios y marco de análisis macro con IA
    4. 13.2.4. Elaboración de un memo macro profesional
  3. 13.3. Análisis de empresas y mercados
    1. 13.3.1. Estados financieros y métricas de valoración con IA
    2. 13.3.2. Fuentes de información corporativa y cómo alimentar la IA
    3. 13.3.3. Sentimiento de mercado y herramientas especializadas
    4. 13.3.4. Análisis sectorial, ventajas competitivas y moat con IA
    5. 13.3.5. Research profesional completo de una empresa I
    6. 13.3.6. Research profesional completo de una empresa II
  4. 13.4. Gestión de carteras y riesgos
    1. 13.4.1. Teoría de carteras, correlaciones y análisis de riesgo con IA
    2. 13.4.2. Construcción de una cartera diversificada con IA I
    3. 13.4.3. Construcción de una cartera diversificada con IA II
Finanzas con IA
Research Financiero
Gestión de Riesgo
  1. 14.1. Descubrimiento de oportunidades y validación de ideas
    1. 14.1.1. Identificación de oportunidades reales y definición conceptual
    2. 14.1.2. Creación de un mapa de oportunidades de negocio utilizando IA
    3. 14.1.3. Construcción práctica de un mapa de oportunidades utilizando herramientas de IA
    4. 14.1.4. Análisis de viabilidad de ideas asistido por IA y selección de idea a desarrollar
    5. 14.1.5. Evaluación comparativa de ideas utilizando criterios de viabilidad y herramientas de IA
  2. 14.2. Diseño de un MVP funcional
    1. 14.2.1. Diseño conceptual de un MVP: funcionalidades mínimas y propuesta de valor
    2. 14.2.2. Diseño del MVP: definición de alcance, componentes y experiencia de usuario
    3. 14.2.3. Definición de métricas de seguimiento y validación del MVP
  3. 14.3. Diseño y prototipado
    1. 14.3.1. Construcción del prototipo de MVP
    2. 14.3.2. Fijación de las métricas de validación
    3. 14.3.3. Construcción práctica del prototipo inicial del MVP
    4. 14.3.4. Iteración práctica del prototipo y mejora de funcionalidades
    5. 14.3.5. Masterclass: «De idea a producto con IA: cómo lanzar un negocio en semanas, no en meses»
  4. 14.4. Iteración y lanzamiento
    1. 14.4.1. Análisis iterativo de resultados utilizando herramientas de IA
    2. 14.4.2. Masterclass: «De idea a producto con IA: cómo lanzar un negocio en semanas, no en meses»
Product Buildinig
MVP & Launch

Y al terminar el Máster, tendrás un ecosistema de IA completo

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Todas las clases son en directo, con los profesores en vivo. Puedes preguntar, debatir y resolver dudas en tiempo real. También se quedan grabadas.
6 meses

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02
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