Unidad 1. Eficiencia y productividad: el rol de la IA profesional1.Impacto de la inteligencia artificial en el ámbito laboral2.Avances tecnológicos y disponibilidad de recursos3.Tipología de soluciones IAUnidad 2. Un comienzo inteligente: la gestión del tiempo1.Inteligencia artificial y gestión del tiempo2.Optimización avanzada de la gestión del tiempoUnidad práctica 1. Gestión de la información digitalUnidad 3. Cronología de una eclosión1.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 ChatGPTUnidad 4. De la integración IA a la gestión de áreas de responsabilidad1.Proyectos vs. áreas de responsabilidad2.Niveles de adopción de la Inteligencia Artificial 2.1automatización de procesos2.2Marketing y ventas2.3Atención al cliente2.4Productividad y gestión de proyectos2.5Creación de contenidos2.6Finanzas y contabilidad2.7Recursos Humanos2.8Toma de decisiones3.Alta personalización de las soluciones IAUnidad práctica 2. Automatizaciones y asistentes de IAUnidad 5. Integración de la IA en el entorno profesional1.Nivel 1. Simple, sencillo y gradual2.Nivel 2. Configuración y plataformas no-code3.Nivel 3. Personalización avanzada y plataformas Low-Code4.Nivel 4. Inteligencia e integración profunda5.Nivel 5. Transformación estratégica impulsada por IAUnidad 6. Aplicaciones de IA y la mejora del desempeño profesional1.Automatización y eficiencia operativa 2.Personalización y desarrollo profesionalUnidad práctica 3. Creación de un asistente personal de IAUnidad 7. La naturaleza dual de la IA 1.Escalabilidad de la IA2.Adaptabilidad de la IA3.Interconexión entre lo grande y lo pequeño4.Teoría de la información y la Ia naturaleza dual de la IAUnidad 8. El papel de los algoritmos en la IA1.Algoritmos en la IA2.Algoritmos y matemáticasUnidad práctica 4. Google AI Studio IUnidad 9. La caja de herramientas IA1.Los sistemas de aprendizaje automático (ML) 1.1Aprendizaje supervisado1.2Aprendizaje no supervisado1.3Aprendizaje por refuerzo2.Los componentes de la caja de herramientas IAUnidad 10. La evolución del ML: inicios del aprendizaje basado en datos1.Fundamentos del Machine Learning2.La evolución del aprendizaje: de las reglas a los sistemas expertos3.Sin datos no hay aprendizaje inteligenteUnidad práctica 5. Google AI Studio IIUnidad 11. Capacidad de aprender de la IA1.IA débil vs. IA fuerte2.De algoritmos simples a la inteligencia profunda3.De reglas predefinidas a parámetros e hiper-parámetrosUnidad 12. Ámbitos de solución de la IA1.El análisis de lo computable 2.Soluciones IA para la mejora del desempeño y la productividad
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Catálogo
IA en la Pyme: mejora del desempeño y la productividad
36,00€
Objetivos:
1.Comparar y seleccionar tecnologías de IA que mejor se alineen con las necesidades estratégicas, garantizando mejoras en la productividad y eficiencia.2.Integrar soluciones de IA en la programación de actividades y calendarios, logrando un mejor balance entre tareas urgentes y de largo plazo.3.Identificar y explicar los avances más relevantes en IA desde 2010, resaltando cómo cada uno ha afectado la competitividad en diferentes sectores empresariales. 4.Equilibrar proyectos temporales y responsabilidades continuas, usando la IA como herramienta para optimizar procesos, mejorar la productividad y fomentar el bienestar.5.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.6.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. 7.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.8.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.9.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.10.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.11.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.12.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.
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