Estrategias de Negocios: Analítica e Inteligencia Artificial

Personas que quieren desarrollar la habilidad de data-translator e innovar soluciones basadas en organizaciones data-driven.

Ejecutivos y líderes de negocio

Emprendedores Consultores en diferentes áreas.

Analistas de negocio.

Profesionales interesados en IA y GenIA

Ejecutivos interesados en integrar IA para mejorar productividad y toma de decisiones

Profesionales de tecnología que buscan enfoque estratégico.

Módulo 1. Transformación Digital y Cultura Data-Driven (15 horas)

• ¿Qué es una organización Data-Driven?
• ¿Qué es Inteligencia Artificial?
• Cultura organizacional basada en datos.
• Madurez analítica empresarial.
• Casos de éxito globales.
• Toma de decisiones basada en evidencia.
• KPIs y métricas estratégicas.
• Introducción a la ventaja competitiva impulsada por IA.
• Desafío de Negocio.

Módulo 2. Proceso Analítico de los datos (15 horas)

• Identificar diferentes Fuentes de información y tipo de datos.
• Calidad y gobernanza de datos.
• Data cleaning.
• Análisis exploratorio.
• Impacto en la preparación de datos para la organización.
• Preparación de datos sobre un desafío de negocio.

Módulo 3. Business Intelligence apoyada en AI (15 horas)

• Fundamentos de Business Intelligence.
• Visualización efectiva.
• Descubrimientos de Hallazgos.
• Obtener insights apoyados en Gen AI.
• Generar narrativas con datos apoyados en datos.
• Desafío de negocio aplicando Business intelligence con AI.

Módulo 4. Fundamentos de Inteligencia Artifical y Machine Learning (15 horas)

• ¿Qué relación hay entre Machine Learning e Inteligencia Artificial?
• ¿Cómo se aprende de los datos?
• Interpretación y evaluación del análisis predicitivo.
• Apoyar al Data Transalator a innovar soluciones de negocios.
• Uso de herramientas de Machine Learning.
• Aplica Machine Learning apoyado en AI aun desafío de negocio.

Módulo 5. Inteligencia Artificial Generativa Aplicada a Negocios (15 horas)

• Introducción a IA generativa.
• Modelos LLM.
• Prompt engineering.
• IA para diferentes áreas por ejemplo marketing, ventas, customer experience, etc.
• Agentes inteligentes.
• En un desafío de negocio utiliza GenAI.

Módulo 6. Casos de uso de Analítica de Datos & AI aplicados al negocio (10 horas)

• Customer analytics.
• Segmentación avanzada.
• Predicción de abandono.
• Marketing basado en datos, personalización.
• IA en experiencia del cliente.

Módulo 7. Estrategia de Negocios Basada en Data Analytics & AI (15 horas)

• Empezar local, pensar Global.
• Estrategias de Un centro de Excelencia.
• Definir una estrategia ágil.
• Innovación impulsada por IA.
• Caso de éxito.

• Diagnostica si una organización es data-driven.

• Valora y entiende el pipeline de los datos previo basar las decisiones en datos.

• Aprovecha el volumen y variedad de datos para encontrar el “insight” al negocio

• Interpreta el análisis descriptivo y predictivos para tomar decisiones en el negocio.

• Integra GenAI en procesos de negocios.

• Identifica la gobernanza y ética en el uso de los datos. •

Integra en las organizaciones el concepto “data product”

Dr. Fernando Tapia Chicho

Cuenta con más de 25 años de experiencia en educación continua y dirección académica en México y América Latina. Su experiencia integra finanzas, transformación digital, análisis de datos y rediseño de procesos, con amplia trayectoria en la gestión de equipos multidisciplinarios y formación ejecutiva.

Master Ma Carmen Jiménez Hernández

Cuenta con más de 35 años de experiencia como consultora en TI, Business Analytics e Inteligencia Artificial, con experiencia en industrias como retail, finanzas y producción. Ha desarrollado programas académicos y diplomados y se desempeña como profesora de pregrado y posgrado en el ITESM.

Master José Eslava

Especialista en comercio electrónico, seguridad informática y desarrollo de proyectos tecnológicos. Cuenta con experiencia en implementación de soluciones de GenAI y arquitectura Big Data, así como en la coordinación de diplomados y proyectos académicos para empresas del ITESM.

Master Carlos Nava Virgen

Cuenta con más de 35 años de experiencia en tecnologías de información, dirección de sistemas y consultoría para distintas industrias. Ha participado en proyectos de implementación tecnológica y cuenta con experiencia como instructor y facilitador en temas de estrategia de negocios con AI, ciencia de datos, Big Data y herramientas de analítica.

Master Daniel Nieto

Especialista en gestión y tecnología de datos, Business Intelligence, Data Engineering y analítica de marketing. Actualmente se desempeña como Director de Negocios y Arquitecto de Soluciones de Datos, además de contar con experiencia como consultor y facilitador de Educación Continua en instituciones como ITESM, ITAM y Universidad Iberoamericana.