1. Reconocer cómo la IA modifica las operaciones, productos y servicios en las empresas.
2. Estructurar marcos de integración de la IA en las operaciones y la gestión estratégica de las empresas.
3. Caracterizar los diversos desarrollos evolutivos de la IA y reflexionar sobre su impacto social y empresarial.
4. Identificar, comprender y evaluar los avances significativos en el campo de la inteligencia artificial (IA) durante el siglo XXI.
5. Comprender y aplicar los principios de los modelos generativos e IA conversacional para desarrollar y mejorar sistemas automatizados de comunicación y creación de contenido innovador.
6. Dominar técnicas de aprendizaje supervisado, no supervisado, semi supervisado y por refuerzo, para crear soluciones eficientes y precisas en diversos contextos y aplicaciones.
7. Seleccionar estrategias de automatización que se correspondan con mejoras medibles en la eficiencia operativa y la reducción de costos.
8. Comparar y seleccionar tecnologías de IA que mejor se alineen con las necesidades estratégicas, garantizando mejoras en la productividad y eficiencia.
9. Integrar soluciones de IA en la programación de actividades y calendarios, logrando un mejor balance entre tareas urgentes y de largo plazo.
10. Identificar y explicar los avances más relevantes en IA desde 2010, resaltando cómo cada unha afectado la competitividad en diferentes sectores empresariales.
11. Equilibrar proyectos temporales y responsabilidades continuas, usando la IA como herramienta para optimizar procesos, mejorar la productividad y fomentar el bienestar.
12. Capacidad para utilizar asistentes de inteligencia artificial y herramientas de automatización, midiendo su impacto en la reducción de tareas manuales, la mejora de la eficiencia operativa y el balance entre las responsabilidades laborales y el bienestar personal.
13. 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.
14. 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.
15. 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.
16. 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.
17. 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.
18. Reconocer la efectividad de los diferentes componentes de un sistema de IA en su capacidad para aprender de nuevas experiencias y datos, asegurando que su rendimiento se mantenga estable en situaciones cambiantes.
19. 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.
20. Identifica distintos usos habilitadores de la inteligencia artificial en funciones organizativas clave, justificando su impacto en procesos, cultura y estructura empresarial.
Relaciona de forma argumentada el nivel de integración de la IA con el grado de evolución organizativa, distinguiendo implicaciones estratégicas frente a usos meramente operativos.
Propone escenarios de aplicación de la IA alineados al propósito de negocio, considerando variables como madurez digital, capacidad de absorción y sostenibilidad del cambio.
21. Diagnostica con fundamento el nivel de madurez digital de una organización, utilizando parámetros claros que permitan contextualizar la adopción de IA.
Identifica soluciones de inteligencia artificial alineadas con el propósito estratégico de la
organización, justificando su viabilidad operativa y su impacto potencial.
Identifica vías para la incorporación de IA, articulando fases, prioridades y condiciones de implementación adaptadas al contexto organizativo.
22. Distingue los diferentes roles funcionales y estratégicos que puede asumir la inteligencia artificial en una organización, justificando su evolución en función del contexto.
Reconoce el grado de madurez digital de una empresa mediante el análisis del vínculo entre la IA y los procesos de toma de decisiones.
23. Identifica y caracteriza con claridad los distintos roles que la inteligencia artificial puede asumir en una organización según su nivel de madurez.
Relaciona el rol actual de la IA en la organización con su capacidad para habilitar decisiones estratégicas, más allá de la eficiencia operativa.
Propone trayectorias de evolución tecnológica viables, articulando el avance hacia roles másestratégicos o autónomos según la lógica de madurez organizativa.
24. Identifica aplicaciones de uso de inteligencia artificial pertinentes para procesos funcionales, justificando su potencial de mejora en eficiencia y rendimiento.
Reconoce la importancia de evaluar con datos concretos el impacto de la implementación de IA en indicadores operativos clave, como productividad, escalabilidad o reducción de errores.
25. Explica los componentes estructurales del modelo Mcm_IA, diferenciando los ejes de gobernanza e integración en su lógica de madurez.
Analiza el posicionamiento de una organización dentro de la curva de madurez, integrando factores contextuales y dinámicas internas que condicionan su evolución.
Formula decisiones viables que activen trayectorias de madurez en IA, considerando condiciones habilitantes, tensiones estratégicas y lógica de sostenibilidad.
26. Reconoce la influencia de variables emocionales y neurocognitivas en los procesos de aprendizaje y cambio organizativo vinculados a la adopción de IA.
Identifica condiciones laborales que favorecen o limitan el desempeño sostenible en contextos de transformación tecnológica.
27. Analiza el potencial de la inteligencia artificial para generar insights estratégicos a partir de datos complejos, interpretando su valor en distintos contextos de negocio.
Valora críticamente el rol de la IA como apoyo a la toma de decisiones, identificando beneficios, limitaciones y condiciones para su uso efectivo.
Propone formas de incorporar capacidades analíticas basadas en IA en procesos estratégicos, justificando su pertinencia según los objetivos y retos organizativos.
28. Identifica y explica los principales riesgos éticos y normativos asociados al uso de IA en organizaciones, distinguiendo sus implicaciones para la toma de decisiones automatizadas. Analiza la relación entre calidad de los datos, equidad algorítmica y cumplimiento legal, fundamentando su impacto en la fiabilidad de los sistemas inteligentes.
Propone lineamientos de gobernanza ética y normativa para el uso de IA en organizaciones, considerando dimensiones técnicas, legales y sociales de su implementación.
29. Analiza con enfoque estratégico el rol de la inteligencia artificial en la toma de decisiones
organizativas, distinguiendo sus aportes frente a otros enfoques de apoyo cognitivo.
Evalúa el impacto de la IA en el rediseño de modelos de negocio, identificando oportunidades de generación de valor y riesgos de dependencia tecnológica.
Interpreta las implicaciones de la IA en los procesos de gobernanza organizacional, considerando su influencia sobre la distribución del poder decisional.
30. Identifica los elementos clave que integran una arquitectura tecnológica para IA, diferenciando sus funciones y relevancia en contextos empresariales.
Analiza el impacto de decisiones arquitectónicas (como modularidad, interoperabilidad o gobernanza de datos) en la sostenibilidad y escalabilidad de soluciones basadas en IA. Relaciona las decisiones tecnológicas con los objetivos estratégicos de la organización, evaluando su coherencia y viabilidad en entornos reales.
Argumenta la necesidad de participar informadamente en el diseño arquitectónico, reconociendo riesgos y oportunidades desde una perspectiva organizativa.
31. Identifica los componentes clave de una arquitectura desacoplada para IA, su función en el despliegue y claves de mantenimiento de soluciones empresariales.
Analiza el impacto de decisiones tecnológicas como el uso de APIs o plataformas low-code en la escalabilidad, integración y flexibilidad del sistema.
Evalúa la coherencia entre las decisiones arquitectónicas y las necesidades organizativas en términos de gobernanza, sostenibilidad y adaptabilidad.
32. Reconoce ejemplos de decisiones que pueden ser delegadas a sistemas de IA, explicando en qué casos pueden actuar por sí solos.
Identifica riesgos y beneficios de permitir que la IA actúe de forma autónoma en contextos