Curso de Implantación práctica de la Inteligencia Artificial en Pymes

Directivos, gerentes, responsables de área y mandos intermedios de PYMES y empresas en proceso de
transformación digital que necesiten comprender cómo aplicar la Inteligencia Artificial de forma práctica,
rentable y alineada con los objetivos del negocio. Especialmente orientado a profesionales que deben identificar
oportunidades reales de uso de IA, priorizar proyectos, preparar datos, evaluar costes, gestionar el cambio
interno, definir indicadores de éxito y construir un roadmap de implantación desde el diagnóstico inicial hasta
el escalado operativo.
Departamentos y áreas de empresa a los que aporta mayor utilidad:
Dirección General y Gerencia para tomar decisiones estratégicas sobre la adopción de la IA, evaluar
inversiones, evitar proyectos sin retorno y definir una hoja de ruta realista para la empresa.
Transformación Digital e Innovación para liderar iniciativas de IA, seleccionar casos de uso viables, coordinar
pilotos y escalar soluciones que demuestren impacto en productividad y eficiencia.
Sistemas, Informática y Tecnología para comprender los requisitos técnicos de implantación, integración de
agentes, uso de RAG, seguridad de datos, arquitectura mínima necesaria y supervisión de modelos.
Operaciones y Producción para identificar procesos susceptibles de automatización o mejora mediante IA,
reducir ineficiencias, definir KPIs y aplicar soluciones en entornos productivos o administrativos.
Administración y Finanzas para analizar costes ocultos, inversión necesaria, retorno esperado, productividad,
capacidad operativa y viabilidad económica de los proyectos de IA.
Recursos Humanos y Formación para gestionar la alfabetización en IA, la resistencia al cambio, la
transformación de puestos de trabajo y la capacitación de empleados en nuevos roles híbridos.
Calidad, Procesos y Mejora Continua para documentar procesos, priorizar mejoras, establecer controles,
medir resultados y asegurar que la IA se incorpore de forma ordenada y verificable.
Datos, Business Intelligence y Analítica para preparar datos empresariales, reducir silos, mejorar la calidad
de la información y convertir los datos en activos útiles para proyectos de IA Generativa o Agéntica.
Comercial, Marketing y Atención al Cliente para detectar aplicaciones de IA en ventas, análisis de clientes,
generación de contenidos, automatización de tareas, soporte comercial y mejora de la experiencia del cliente.
Legal, Compliance y Seguridad para conocer las implicaciones bá