Inteligencia Artificial en la Pyme

Con este contenido de curso profesional el alumnado conocerá las posibilidad que le ofrece la IA para
ahorrar tiempo y esfuerzo sin menoscabar la calidad de lo que hacen. Se abarcarán temas como los
fundamentos e impacto de la IA en las empresas, la tipología de soluciones IA para la empresa, el modelo
de integración para la IA, así como la aplicación directa de la IA en el trabajo diario de una Pyme.

MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LA EMPRESA Unidad 1. Fundamentos e impacto de la IA en las Empresas I 1. La revolución silenciosa de la IA 2. La IA como motor de soluciones 3. Desarrollo de productos y servicios con IA Unidad 2. Fundamentos e impacto de la IA en la actividad empresarial II 1. Transformación impulsada por la IA 2. IA, insights y estrategias de negocio 3. Innovación y competitividad a través de la IA 4. Más allá de la IA como servicio Unidad 1. Unidad Práctica. Optimización de la gestión del correo electrónico I Unidad 3. Un viaje a través del tiempo 1. Los Amaneceres de la IA: 1950-1970 2. La Era de Oro y los Inviernos de la IA: 1970-2000 3. Renacimiento y Auge del Aprendizaje Profundo: el siglo XXI 4. La Democratización Generativa 2020-2023 5. Transparencia de la IA 6. Impacto medio ambiental Unidad 2. Unidad Práctica. Optimización de la gestión del correo electrónico II MÓDULO 2: TIPOLOGÍA DE SOLUCIONES IA PARA LA EMPRESA Unidad 4. Del Plug&Play al desarrollo a medida 1. Aplicaciones Plug&play 2. Plataformas No Code 3. Soluciones IA como Servicio (IAaaS) 4. Soluciones Personalizadas de IA Profunda Unidad 3. Unidad Práctica. Capacitación y aprendizaje I Unidad 5. Conceptos básicos I: los algoritmos que nos rodean 1. Los algoritmos en la IA 2. Algoritmos de búsquedas 3. Algoritmos genéticos Unidad 6. Casos de uso I: Algoritmos 1. Reconocimiento Facial: Redes Neuronales Convolucionales (CNN) 2. Optimización de Logística: algoritmos genéticos y optimización de enjambre de partícula Unidad 4. Unidad Práctica. Capacitación y aprendizaje II Unidad 7. Aprendizaje y adaptación 1. Sistemas de aprendizaje de la IA 2. La importancia de los datos 3. Aprendizaje supervisado 4. Aprendizaje no supervisado 5. Aprendizaje semi supervisado 6. Aprendizaje por refuerzo Unidad 5. Unidad Práctica. Análisis de datos y generación de informes I Unidad 8. Conceptos básicos II: Machine Learning y Deep Learning 1. Introducción al Machine Learning (ML) 2. Tipos de Machine Learning 3. Introducción al Deep Learning (DL) 4. Arquitecturas de Redes Neuronales 5. Aplicaciones y limitaciones Unidad 9. Casos de uso II: ML y DL 1. Detección y clasificación de imágenes 2. Procesamiento de lenguaje natural (NLP) 3. Predicción financiera 4. Reconocimiento de voz MÓDULO 3. UN MODELO DE INTEGRACIÓN PARA LA IA Unidad 10. Integración de soluciones IA FASE 1. Por dónde comenzar: simplificación y eficiencia operativa FASE 2. IA estratégica para pymes: personalización y escalabilidad FASE 3. Soluciones avanzadas: transformación y liderazgo Unidad 11. De la IA al liderazgo: un modelo vectorial 1. Preparación y fundamentación para un comienzo inteligente 2. Visión analítica para el enfoque de dirección 3. Despliegue y refinamiento de la inteligencia predictiva 4. Transformación autónoma: aceleración y expansión inteligente 5. Escalado hacia el liderazgo disruptivo Unidad 6. Unidad Práctica. Análisis de datos y generación de informes II Unidad 12. Conceptos básicos III: modelos, entrenamiento y evaluación 1. Tipos de Modelos de Machine Learning 2. Proceso de Entrenamiento de Modelos 3. Evaluación de Modelos 4. Prevención del Overfitting y Underfitting 5. Optimización de Hiperparámetros Unidad 13. Casos de uso III: modelos, entrenamiento y evaluación 1. Evaluación de Riesgo 2. Diagnóstico Médico 3. Optimización de Campañas de Marketing 4. Predicción de Fallas en Equipos Industriales 5. Análisis de Sentimiento en Redes Sociales Unidad 7. Unidad Práctica. Automatización de tareas rutinarias I Unidad 14. Recomendaciones para la integración de IA – I 1. Prudencia y control 2. Escalado gradual Unidad 15. Recomendaciones para la integración de IA – II 1. Capacidad de soporte 2. Inversión en capacidades internas MÓDULO 4. PRODUCTIVIDAD Y EFICIENCIA OPERATIVA Unidad 16. Automatización inteligente 1. Introducción a la Automatización con IA: 2. Beneficios de la automatización inteligente 3. Herramientas para Pymes que automatizan Unidad 8. Unidad Práctica. Automatización de tareas rutinarias II Unidad 17. Aplicación en Pymes I - Procesos de gestión 1. Aumento de la Productividad 2. Reducción de Costos 3. Mejora de la Operatividad con Proveedores 4. Flexibilidad y Escalabilidad 5. Innovación y Competitividad Unidad 18. Aplicación en Pymes II - Facturas y contabilidad 1. Automatización de la entrada de facturas 2. Reconciliación de pagos 3. Previsión financiera 4. Detección de fraude Unidad 9. Unidad Práctica. Mejora en la gestión del tiempo Unidad 19. Aplicación en Pymes III - Gestión de pedidos 1. Optimización de la entrada de pedidos 2. Predicción de la demanda 3. Personalización de la experiencia del cliente 4. Gestión de logística y distribución Unidad 20. Aplicación en Pymes IV - Programación de la producción 1. Planificación de la producción asistida por IA 2. Mantenimiento predictivo 3. Control de calidad automatizado 4. Optimización de la cadena de suministro MÓDULO 5. MEJORA EN LA TOMA DE DECISIONES Unidad 21. IA en la mejora de la toma de decisiones 1. IA y Análisis de Datos 2. Modelos Predictivos y Prescriptivos 3. Herramientas de Visualización / Dashboards e IA Unidad 10. Unidad Práctica Unidad 22. Aplicación en Pymes I - Nivel estratégico 1. Análisis estratégico 2. Planificación de recursos 3. Gestión de riesgos Unidad 23. Aplicación en Pymes II - Nivel operativo 1. Automatización de procesos de decisión 2. Análisis operativo y evaluación del rendimiento 3. Optimización de la cadena de suministro 4. Evaluación de proveedores y asociados Unidad 11. Unidad Práctica MÓDULO 6. MEJORA EN LA GESTIÓN DE RECURSOS HUMANOS Unidad 24. Gestión de Recursos Humanos asistida por IA 1. Análisis predictivo de necesidades de personal 2. Optimización de la asignación de Recursos Humanos 3. Desarrollo de carrera asistido por IA 4. Gestión dinámica del bienestar de empleados Unidad 12. Unidad Práctica Unidad 25. Aplicación en Pymes I - Optimización del ciclo de vida del empleado 1. Selección y reclutamiento 2. Onboarding y capacitación 3. Gestión del rendimiento Unidad 26. Aplicación en Pymes II - Gestión inteligente de RRHH 1. Análisis del compromiso 2. Administración y automatización de procesos Unidad 13. Unidad Práctica MÓDULO 7. PERSONALIZACIÓN EN LA EXPERIENCIA DEL CLIENTE Unidad 27. Estrategias de personalización de la experiencia de cliente 1. Fundamentos y beneficios 2. Tecnologías IA clave 3. Estrategias para integración en tiempo real 4. Privacidad y ética Unidad 14. Unidad Práctica Unidad 28. Aplicación en Pymes I - Sistemas de recomendación personalizados 1. Integración de Chatbots IA 2. Análisis de sentimiento en comunicaciones con clientes 3. Personalización basada en datos de ubicación 4. Proactividad en la recomendación y ML 5. Datos y dashboards personalizados Unidad 29. Aplicación en Pymes II - personalización y marketing digital 1. Segmentación inteligente de clientes 2. Automatización del marketing de contenidos 3. Email marketing personalizado 4. Publicidad programática 5. Optimización de campañas en tiempo real Unidad 15. Unidad Práctica Unidad 30. Aplicación en Pymes III - Optimización de la interacción con el cliente 1. Gestión proactiva de relaciones con clientes 2. Optimización de respuestas en medios sociales 3. Personalización basada en inteligencia contextual 4. Personalización dinámica de páginas web 5. Microsegmentación avanzada