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  4. IA en la PYME: mejora del desempeño y la productividad
  • Comparar y seleccionar tecnologías de IA que mejor se alineen con las necesidades estratégicas, garantizando mejoras en la productividad y eficiencia.
  • Integrar soluciones de IA en la programación de actividades y calendarios, logrando un mejor balance entre tareas urgentes y de largo plazo.
  • Identificar y explicar los avances más relevantes en IA desde 2010, resaltando cómo cada uno ha afectado la competitividad en diferentes sectores empresariales.
  • Equilibrar proyectos temporales y responsabilidades continuas, usando la IA como herramienta para optimizar procesos, mejorar la productividad y fomentar el bienestar.
  • Reconocer herramientas y soluciones de IA que, de modo escalonado, optimicen la gestión de la información y apoyen la toma de decisiones en entornos laborales, asegurando que las tecnologías elegidas se adapten a las necesidades específicas.
  • Reconocer herramientas y soluciones de IA que, de modo escalonado, optimicen la gestión de la información y apoyen la toma de decisiones en entornos laborales, asegurando que las tecnologías elegidas se adapten a las necesidades específicas.
  • Evaluar la capacidad de la IA para escalar y adaptarse a diferentes contextos empresariales, identificando soluciones que optimicen procesos y personalicen operaciones, garantizando que la tecnología implementada responda de manera eficiente a las necesidades específicas del dominio y los recursos disponibles.
  • Analizar la efectividad de algoritmos para procesar datos empresariales, verificando su capacidad para manejar grandes volúmenes de información de manera eficiente, identificar patrones relevantes y proporcionar soluciones adaptadas a los objetivos estratégicos de la organización.
  • Identificar los recursos más efectivos de una solución IA en función de los datos y problemas específicos, garantizando que las soluciones seleccionadas maximicen la precisión y eficiencia en el análisis y contribuyan a decisiones empresariales fundamentadas.
  • Analizar la capacidad del modelo para generalizar en datos no vistos, midiendo la efectividad de las técnicas implementadas para reducir el sobreajuste y subajuste, y asegurando que las predicciones mejoren los procesos de toma de decisiones dentro de un contexto empresarial.
  • Reconocer la efectividad de los diferentes componentes de un sistemas de IA en su capacidad para aprender de nuevas experiencias y datos, asegurando que su rendimiento se mantenga estable en situaciones cambiantes.
  • Reconocer los componentes que afectan la capacidad de implementar modelos de IA en la resolución de problemas de optimización, predicción y clasificación, así como a la capacidad del modelo para adaptarse a diferentes escenarios.

Unidad 1. Eficiencia y productividad: el rol de la IA profesional
1. Impacto de la inteligencia artificial en el ámbito laboral
2. Avances tecnológicos y disponibilidad de recursos
3. Tipología de soluciones IA 

Unidad 2. Un comienzo inteligente: la gestión del tiempo
1. Inteligencia artificial y gestión del tiempo
2. Optimización avanzada de la gestión del tiempo 

Unidad práctica 1. Gestión de la información digital 

Unidad 3. Cronología de una eclosión
1. Primeros experimentos y adquisiciones estratégicas (2010-2015)
2. Integración y expansión de la IA (2016-2020)
3. IA en la productividad y el trabajo remoto (2020-2022)
4. En 2023 todo se revoluciona con ChatGPT 

Unidad 4. De la integración IA a la gestión de áreas de responsabilidad
1. Proyectos vs. áreas de responsabilidad
2. Niveles de adopción de la Inteligencia Artificial
2.1 automatización de procesos
2.2 Marketing y ventas
2.3 Atención al cliente
2.4 Productividad y gestión de proyectos
2.5 Creación de contenidos
2.6 Finanzas y contabilidad
2.7 Recursos Humanos
2.8 Toma de decisiones
3. Alta personalización de las soluciones IA

Unidad práctica 2. Automatizaciones y asistentes de IA 

Unidad 5. Integración de la IA en el entorno profesional
1. Nivel 1. Simple, sencillo y gradual
2. Nivel 2. Configuración y plataformas no-code
3. Nivel 3. Personalización avanzada y plataformas Low-Code
4. Nivel 4. Inteligencia e integración profunda
5. Nivel 5. Transformación estratégica impulsada por IA

Unidad 6. Aplicaciones de IA y la mejora del desempeño profesional
1. Automatización y eficiencia operativa
2. Personalización y desarrollo profesional 

Unidad práctica 3. Creación de un asistente personal de IA

Unidad 7. La naturaleza dual de la IA
1. Escalabilidad de la IA
2. Adaptabilidad de la IA
3. Interconexión entre lo grande y lo pequeño
4. Teoría de la información y la Ia naturaleza dual de la IA 

Unidad 8. El papel de los algoritmos en la IA
1. Algoritmos en la IA
2. Algoritmos y matemáticas 

Unidad práctica 4. Google AI Studio I

Unidad 9. La caja de herramientas IA
1. Los sistemas de aprendizaje automático (ML)
1.1 Aprendizaje supervisado
1.2 Aprendizaje no supervisado
1.3 Aprendizaje por refuerzo
2. Los componentes de la caja de herramientas IA 

Unidad 10. La evolución del ML: inicios del aprendizaje basado en datos
1. Fundamentos del Machine Learning
2. La evolución del aprendizaje: de las reglas a los sistemas expertos
3. Sin datos no hay aprendizaje inteligente 

Unidad práctica 5. Google AI Studio II

Unidad 11. Capacidad de aprender de la IA
1. IA débil vs. IA fuerte
2. De algoritmos simples a la inteligencia profunda
3. De reglas predefinidas a parámetros e hiper-parámetros 

Unidad 12. Ámbitos de solución de la IA
1. El análisis de lo computable
2. Soluciones IA para la mejora del desempeño y la productividad

 

  • Reconocer soluciones de Inteligencia Artificial (IA) adecuadas a las necesidades y capacidades de una empresa, para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y potenciar la eficiencia y productividad en el ámbito laboral.
  • Comenzar a gestionar eficientemente el tiempo utilizando herramientas de IA Plug&Play para incrementar la productividad en el ámbito laboral.
  • Analizar la evolución de la Inteligencia Artificial desde el año 2010 hasta la actualidad, identificando los hitos clave para relacionarlos con su impacto en la sociedad y en el ámbito empresarial.
  • Identificar de manera efectiva los aspectos clave de la integración de la inteligencia artificial en las áreas de responsabilidad de la organización, asegurando una mejora continua y sostenible en los procesos operativos y estratégicos, para optimizar la eficiencia y el bienestar de los empleados en un entorno empresarial dinámico.
  • Nivelar de un modo adecuado la integración de soluciones IA en el entorno laboral, desde aplicaciones Plug&Play hasta plataformas más avanzadas, para optimizar procesos, mejorar la productividad y asegurar una adopción tecnológica efectiva y alineada con las necesidades y capacidades específicas de la empresa.
  • Balancear soluciones de inteligencia artificial para personalizar el entorno de trabajo y promover el desarrollo profesional continuo, aumentando la satisfacción y el bienestar profesional y personal.
  • Comprender los aspectos clave de la escalabilidad y la adaptabilidad de las soluciones de inteligencia artificial en el entorno empresarial, con el fin de optimizar procesos y personalizar soluciones operativas, garantizando una implementación alineada con las necesidades específicas del dominio de conocimiento y los recursos disponibles.
  • Reconocer recursos eficientes de inteligencia artificial en el procesamiento de datos empresariales, con el fin de optimizar el análisis de grandes volúmenes de información, identificar patrones clave y mejorar la toma de decisiones estratégicas.
  • Reconocer soluciones adecuadas de inteligencia artificial para resolver problemas empresariales complejos, optimizando el rendimiento del análisis de datos y la toma de decisiones.
  • Reconocer los aspectos claves de modelos de aprendizaje automático que sean capaces de generalizar a nuevos datos, minimizando el sobreajuste y subajuste, para mejorar la precisión y eficiencia en la resolución de problemas empresariales complejos.
  • Definir los fundamentos de soluciones basadas en inteligencia artificial que mejoren su capacidad de aprendizaje y adaptación en entornos cambiantes, garantizando la optimización de su desempeño en tareas específicas y su capacidad para generalizar en nuevos contextos.
  • Identificar técnicas de inteligencia artificial que permitan resolver problemas complejos de predicción, clasificación y optimización, maximizando la eficiencia operativa y mejorando la toma de decisiones en contextos empresariales diversos.

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