La Inteligencia Artificial para la toma de decisiones en la empresa
Conocimientos, destrezas y habilidades para comprender y aplicar la Inteligencia Artificial en el ámbito de los negocios.
Próximas ediciones del curso
| Inicio del curso | Finalización | |
|---|---|---|
| 19 de Mayo de 2026 | 28 de Agosto de 2026 | |
| 17 de Junio de 2026 | 28 de Septiembre de 2026 |
Duración: 180 horas
Precio: 495 USD
Equivalente aprox.: 1.699 PEN
Diploma
Metodología 100% E-learning
Aula virtual
Soporte docente personalizado
Flexibilidad de horarios
Pruebas de Autoevaluación
FAQ: Preguntas y respuestas frecuentes
Certificado Responsabilidad Social Corporativa
Curso avalado por Business Manager School – marca registrada de prestigio en formación
900 670 400
Formas de pago seguras Ecommerce Europe Trustmark:
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Trusted Shops: Valoración global de Iniciativas Empresariales
Al finalizar este curso podrás:
- Proporcionar conocimientos acerca de la Inteligencia Artificial, la tecnología Big Data, el Deep Learning y algoritmos relacionados con estas nuevas tecnologías.
- Identificarás todas las aplicaciones que puede tener la Inteligencia Artificial en la empresa.
- Navegar por la historia de la IA para saber la esencia sobre la que se sustenta el complejo mundo de esta tecnología, reconociendo así la razón de su existencia y el desarrollo de su potencial.
- Revelar las oportunidades que ofrecen la Inteligencia Artificial y el Big Data a las empresas, descubriendo herramientas que tienen integrado este tipo de tecnología y métodos de trabajo que sirven para fomentar una cultura Data Driven que nos permita ser más competitivos.
- Distinguir los tipos de gráficas interactivas que ofrecen los modelos de aprendizaje automático, conociendo el funcionamiento de los componentes de Orange como plataformas de machine learning.
- Describir People Analytics como un recurso empresarial basado en la Inteligencia Artificial para la gestión del personal, descubriendo qué distingue a esta filosofía de otras fórmulas convencionales.
- Promocionar la cultura Data Driven y sus beneficios, destacando las facilidades que ofrece la IA para la gestión de grandes volúmenes de datos.
- Proporcionar una comprensión integral y práctica del lenguaje de programación Python en su aplicación en el desarrollo de soluciones de IA.
- Seleccionar técnicas de minería de datos para obtener insights que permitan a las empresas guiar sus decisiones estratégicas.
Temario del curso
Introducción a la inteligencia artificial
- Definición e historia.
- Principio y campos de aplicaciones.
- Ramas de la Inteligencia Artificial. Algoritmos.
- Machine / Deep Learning.
- Big Data: el cambio en la IA.
Algoritmos de la ia
- Machine Learning, Deep Learning y aprendizaje por refuerzo.
- Machine Learning: modelos supervisados.
- Construcción de un modelo de Machine Learning.
- Métricas de rendimiento de un modelo de Machine Learning.
- Algoritmos de Inteligencia Artificial.
- Machine Learning: modelos no supervisados.
- Aprendizaje por refuerzo.
- Modelos profundos (Deep Learning).
Ejemplos de modelos
- Procesamiento de datos con Orange y Weka.
- Orange I.
- Orange II.
- Componentes de Orange y funciones.
- Weka.
Aplicaciones en la empresa
- Recursos Humanos y técnicas de datos. People Analytics.
- Predicción: stocks, demandas, comportamientos.
- Segmentación: análisis de la oferta e identificar tendencias.
- Fidelización de clientes usando aprendizaje reforzado.
- Estrategias nacionales para el desarrollo de la Inteligencia Artificial.
- Recomendaciones web.
- Mejora de procesos.
Recursos basados en inteligencia artificial aplicables a la empresa
- Oportunidades que ofrece la Inteligencia Artificial.
- Impacto de la Inteligencia Artificial en las empresas.
- Recursos basados en IA aplicables a la empresa.
Python e inteligencia artificial: fundamentos y aplicaciones avanzadas
- Fundamentos de Big Data.
- Pasos para construir un proyecto de Big Data.
- Los profesionales del Big Data.
- Sistemas de aprendizaje automático vs sistemas de aprendizaje manual.
- Construcción de un proyecto de Machine Learning.
- Usos, métodos, enfoques del aprendizaje automático y lenguajes de programación.
- Construcción de un clasificador de aprendizaje automático en Python con Scikit Learn.
- Construcción de una red neural para el reconocimiento de números escritos a mano en TensorFlow con Python.
- Generación de código con Inteligencia Artificial.
Autor / Tutor del curso
El contenido y las herramientas pedagógicas del curso
La Inteligencia Artificial para la toma de decisiones en la empresa , han sido elaboradas por un equipo de especialistas dirigidos por:
Xavier Navarro Herrera
Ingeniero Superior en Informática – Universidad de Barcelona.
Profesional con amplia experiencia en ciberseguridad, desarrollo tecnológico y transformación digital. Especialista en el diseño e implementación de soluciones innovadoras para empresas y centros educativos.
- Consultor y Formador en Proyectos Tecnológicos: Asesora a organizaciones en la adopción de tecnologías avanzadas, especializándose en ciberseguridad, hacking ético, desarrollo web con PHP y MySQL, y herramientas colaborativas en Microsoft 365.
- Especialista en Marketing Educativo y Digital: Aporta su conocimiento en SEO, estrategias en redes sociales y captación de alumnos, optimizando la visibilidad y posicionamiento de instituciones educativas.
- Instructor en Software y Herramientas Profesionales: Imparte formación especializada en Adobe Photoshop, AutoCAD 3D, Linux Ubuntu, gestión de proyectos PMP y competencias digitales para empresas.
Actualmente, ejerce como Director de Desarrollo de Soluciones en Iniciativas Empresariales, liderando proyectos estratégicos de formación en marketing digital, diseño web responsive, gestión educativa y técnicas de liderazgo.
Cursos destacados:
- Ciberseguridad y Hacking Ético para empresas
- Marketing Digital y SEO
- Diseño Web con PHP, MySQL y Responsive Web Design
- Gestión de Proyectos (PMP y CAPM)
- Liderazgo y Gestión en Centros Educativos
- Adobe Photoshop, AutoCAD y Microsoft 365
Con un enfoque práctico y actualizado, su objetivo es potenciar el conocimiento tecnológico y digital de profesionales y empresas, facilitando su evolución en un entorno altamente competitivo.
Preguntas frecuentes
¿La inteligencia artificial puede tomar decisiones?
Puede “decidir” en el sentido de recomendar o ejecutar acciones según reglas y modelos (por ejemplo, aprobar alertas, priorizar pedidos, detectar fraude), pero normalmente necesita supervisión humana en decisiones críticas por sesgos, errores y falta de contexto.
¿Cuáles son los 4 tipos de toma de decisiones?
Se suelen clasificar como decisiones programadas (rutinarias), no programadas (nuevas), estratégicas (largo plazo) y operativas/tácticas (corto y medio plazo), según su impacto y repetición.
¿Cómo puede ayudar la IA a las empresas a tomar decisiones?
Analiza grandes volúmenes de datos, detecta patrones, predice demanda o riesgo, simula escenarios y genera recomendaciones basadas en probabilidades. También automatiza decisiones repetitivas y crea alertas tempranas para que la dirección actúe antes.