Inteligencia Artificial para Managers

UNIDAD.- El Mindset del Manager y la Transformación Cognitiva

• La Gran Bifurcación: Fluidez Estratégica vs. Productividad Táctica
• Evolución del Management: Del "Coding" al "Prompting"
• Entendiendo los LLMs: ¿Qué es realmente un modelo de lenguaje?
• El concepto de "Programación en Lenguaje Natural"
• El directivo como Orquestador, no como Programador
• Limitaciones actuales: ¿Qué NO puede hacer la IA en 2026?
• IA Generativa vs. IA Predictiva: Cuándo usar cada una
• El fin de la agnosticidad tecnológica: Por qué el manager debe elegir su software
• La curva de aprendizaje: De principiante a usuario de alto impacto
• Configuración de seguridad inicial: Creando un entorno corporativo blindado

UNIDAD.- El Toolkit de Productividad Personal (IE Style)

• ChatGPT Team y Enterprise: Diferencias y despliegue
• Perplexity AI: La muerte de los buscadores para la investigación de mercado
• Primeros pasos con Perplexity AI
• Claude 3.5 Sonnet: Uso de "Artifacts" para visualizar resultados
• Adentrándonos en el mundo de Claude 4.5 Sonnet
• Microsoft Copilot: Integración en el flujo de trabajo de Word
• Copilot en Excel: Análisis de datos sin fórmulas complejas
• Copilot en PowerPoint: De documentos extensos a presentaciones en segundos
• Gestión de reuniones: Automatización con Otter.ai y Fireflies
• Diferencias entre Otter.ai y Fireflies
• Read.ai: Analizando el sentimiento y la participación en videollamadas
• Principales características de Read.ai
• DeepL y la eliminación de las barreras idiomáticas en el management global
• Creación de imágenes corporativas con Midjourney para presentaciones de impacto
• Primeros pasos con Midjourney
• Gamma AI: Generación de presentaciones con IA
• Conociendo el entorno de Gamma AI
• El ecosistema de extensiones de navegador para managers
• Automatización de la toma de notas: El "Segundo Cerebro" con Notion AI
• Primeros pasos en Notion AI
• Resumen de PDFs técnicos extensos con ChatPDF o Claude
• Principales funciones de ChatPDF para managers
• El Toolkit Personal: Checklist de configuración final

UNIDAD.- Ingeniería de Prompts Avanzada para Directivos

• Anatomía de un prompt de alto rendimiento: El marco RTF (Rol, Tarea, Formato)
• Context Window: Cómo gestionar la memoria de la IA
• Técnica Few-Shot: Proporcionando ejemplos para resultados exactos
• Técnica Chain-of-Thought: Desglosando razonamientos complejos
• Zero-Shot Prompting: Cuándo confiar en la intuición de la IA
• Delimitadores: Cómo estructurar la información para evitar confusiones
• El uso de restricciones: "Lo que la IA NO debe hacer"
• Ingeniería de prompts iterativa: El arte de refinar la respuesta
• Prompt Chaining: Encadenando tareas para procesos largos
• Creación de una biblioteca de prompts privada para el departamento
• El "Meta-Prompting": Pedirle a la IA que cree mejores prompts para ti
• Técnicas de "Abogado del Diablo": Forzando críticas constructivas

UNIDAD.- Toma de Decisiones Aumentada (Wharton Kellogg)

• El Manager como "Arquitecto de Decisiones"
• Uso de Advanced Data Analysis para subir archivos de negocio
• Limpieza y estructuración de datos de ventas con IA
• Identificación de anomalías en reportes financieros
• Simulación de escenarios macroeconómicos
• Creación de perfiles de clientes (Personas) dinámicos para testing
• Predicción de Churn (fuga de clientes) mediante patrones de datos
• El "AI Canvas 2.0": Mapeando oportunidades de negocio (Kellogg)
• El "AI Radar": Triaje de proyectos por impacto y viabilidad
• Cálculo del ROI en proyectos de GenAI: Productividad vs. Innovación
• Toma de decisiones basada en el método científico y KPIs de IA
• Análisis de la competencia mediante raspado de datos y síntesis de IA
• Preparación de QA para juntas de accionistas con simulación de preguntas difíciles

UNIDAD.- IA Agéntica y Automatización (Oxford Style)

• De Chatbots a Agentes: La próxima frontera
• Definición de autonomía: Cuándo dejar que la IA actúe sola
• Creación de GPTs Personalizados (Custom GPTs) paso a paso
• Gestión del "Knowledge Base": Alimentando a tu agente con datos propios
• Instrucciones de sistema para agentes de atención al cliente
• Agentes para análisis de contratos y cumplimiento legal
• Agentes para Onboarding de empleados
• Orquestación de flujos de trabajo con Zapier Central
• Integración de APIs: Conectando la IA con el software de la empresa
• Agentes Multi-paso: Automatizando la prospección comercial
• El concepto de "Human-in-the-Loop" en sistemas agénticos
• El futuro: Agentes que coordinan a otros agentes

UNIDAD.- Riesgos, Gobernanza y Ética (El Escudo)

• Alucinaciones IA: Por qué ocurren y cómo detectarlas
• Protocolos de verificación de datos sensibles
• Sesgos en los datos de entrenamiento y discriminación algorítmica
• Protección de la Propiedad Intelectual: El dilema del copyright
• Ley de IA de la UE (AI Act): Clasificación de riesgos (Bajo, Alto, Prohibido)
• Ciberseguridad: Ataques de "Prompt Injection" y cómo evitarlos
• Privacidad de datos corporativos: Modelos locales vs. Modelos en la nube
• Ética en el despido y la contratación: Límites de la automatización
• Creación de un "Comité de Ética de IA" interno
• Auditoría de IA: Listas de verificación para proyectos seguros
• Transparencia: Cuándo informar al cliente que habla con una IA
• El impacto ambiental de la IA y la responsabilidad corporativa

UNIDAD.- Liderazgo de la Transformación y Proyecto Final

• El factor humano: Gestionando el miedo al reemplazo
• Re-skilling vs. Up-skilling: Plan de formación para el equipo
• Diseñando pilotos con "barandillas" (Guard-railed pilots)
• Cómo presentar un caso de negocio de IA al comité de dirección
• Gestión del cambio: La cultura de la experimentación
• KPIs para medir el éxito de la implementación de IA
• Creación de la política de"Uso Aceptable" de la empresa
• El futuro a 12 meses: Tendencias que vienen (Sora, agentes multimodales)
• Presentación del Proyecto Final: Tu hoja de ruta de 90 días
• Conclusión: El manager como aprendiz de por vida