Descripción

El curso AI Foundations for IT and Business está diseñado para introducir a líderes de tecnología u del negocio en los fundamentos esenciales de la IA, combinando teoría, casos prácticos donde el instructor mostrará software especializado de IA para ilustrar la forma en que algunos conceptos se aplican en la práctica. A través de sesiones dinámicas y ejercicios aplicados, los participantes comprenderán los conceptos, el ciclo de vida de adopción de la IA, beneficios, retos, principios éticos y su impacto en la transformación digital. Este curso es ideal para quienes buscan iniciar su camino en IA con claridad, preparación técnica y alineación estratégica, construyendo una base que permita escalar con confianza en el nuevo paradigma tecnológico.

Detalles

Examen de certificación oficial por parte de CERT4TECH (Disponible en español e inglés).

Segunda oportunidad de examen de certificación oficial.

2 exámenes de simulación (de práctica).

Material oficial acreditado.

Ejercicios de revisión.

30% del curso es de laboratorios prácticos utilizando software especializado en IA.

Carta de asistencia al curso.

16 Unidades de Desarrollo Profesional (PDUs de Project Management Institute®).


¡Tu aprendizaje es nuestro compromiso!

Si no apruebas tu examen en el primer intento, te brindamos la oportunidad de tomar el curso de nuevo sin costo adicional.

Para hacerlo válido es indispensable cumplir con el 100% de tu asistencia previamente.

Al finalizar el curso, podrás:


  • Comprender los conceptos clave y principios fundamentales de la inteligencia artificial.
  • Identificar los tipos de IA y sus aplicaciones en distintos sectores.
  • Reconocer los beneficios, riesgos y retos asociados a la adopción de IA.
  • Comprender como aplicar principios éticos y marcos de gobernanza en iniciativas de IA.
  • Evaluar escenarios de uso y tendencias emergentes en IA.
  • Comprender la aplicación de tecnologías de IA en procesos de negocio.
  • Realizar ejercicios prácticos para reforzar el conocimiento adquirido.
  • Personal de TI y de negocio que desean iniciar en IA
  • Oficiales de gobierno de TI
  • Profesionales de transformación digital
  • Desarrolladores y analistas que buscan una visión panorámica de IA
  • Tomadores de decisiones en áreas de innovación y tecnología
  • Conocimientos básicos de informática y tecnologías digitales.
  • Deseable familiaridad con conceptos generales de datos y prácticas de TI como ITIL.
  • No se requiere experiencia previa en programación o IA.
  • Duración: 60 minutos.
  • Número de preguntas: 40 de opción múltiple.
  • Calificación aprobatoria: 70%.
  • Formato: En línea, supervisado en vivo (vía cámara web). A libro cerrado.
  • Idioma: español e inglés.

Contenido

  • Conceptos clave
  • Evolución histórica de la IA
  • Panorama actual de la IA en negocios y tecnología
  • Expectativas y realidades de la IA
  • Cuestionario: Exploración de expectativas
  • IA débil vs IA fuerte
  • IA generativa, predictiva y cognitiva
  • Aplicaciones en sectores clave: salud, finanzas, manufactura, retail, gobierno, etc.
  • Cuestionario: Exploración de enfoque de IA por tipo de sector
  • Visión general de Machine Learning, Deep Learning y Natural Language Processing
  • Algoritmos comunes y su propósito
  • Modelos fundacionales y su impacto
  • Discusión de recomendaciones según enfoque
  • Principios de IA responsable
  • Riesgos éticos y sociales
  • Marcos regulatorios y estándares internacionales
  • Discusión: Ejemplo de definición de un alcance ético
  • Identificación de riesgos en casos de uso
  • Análisis de riesgos tecnológicos y organizacionales
  • Herramientas para priorizar iniciativas de IA
  • Ejercicio: Ejemplo de declaración de aplicabilidad (SoA) para una solución de IA
  • Fases del ciclo de vida: exploración, diseño, desarrollo, implementación, monitoreo
  • Factores críticos de éxito en cada fase
  • Roles y responsabilidades en la adopción
  • Ejercicio: Ejemplo de factores críticos de éxito en la adopción de la IA
  • Infraestructura tecnológica necesaria
  • Datos como habilitador de IA
  • Integración con procesos empresariales
  • Ejercicio: Identificación de soportes de IA
  • Retos técnicos: escalabilidad, precisión, mantenimiento
  • Retos humanos: cambio cultural, capacitación, liderazgo
  • Tecnologías habilitadoras: Servicios cognitivos, plataformas de IA, RAG, Agentes, etc.
  • Discusión de retos técnicos según expectativas de las organizaciones
  • Beneficios de arquitecturas y sus diferenciadores de IA
  • Optimización de decisiones (trade-off)
  • Innovación en productos y servicios
  • Casos de éxito documentados
  • Ejercicio: Caso de negocio de IA
  • Marcos de trabajo para la adopción empresarial de IA
  • Arquitectura de soluciones de IA
  • Gobernanza y gestión del portafolio de IA
  • Ejercicio de arquitectura empresarial en entorno de IA
  • Entendimiento del alcance de la evaluación de madurez de IA en una organización
  • Identificación de oportunidades de IA en procesos reales
  • Simulación de ciclo de vida de adopción en un caso de interés
  • Evaluación y recapitulación final de conocimientos adquiridos