Máster en Agentes de IA e Hiperautomatización de Procesos

Este tema introduce el concepto de hiperautomatización como motor de la transformación digital. Se exploran las tecnologías habilitadoras, los factores de éxito y los desafíos de la hiperautomatización, ilustrando su impacto disruptivo en los procesos de negocio mediante casos reales multisectoriales.

Definición y fundamentos de hiperautomatización Beneficios estratégicos para la empresa Casos de uso reales y multisectoriales

Principales retos y barreras para la adopción Panorama de tecnologías habilitadoras Tendencias actuales y emergentes

En este tema se profundiza en el funcionamiento de los agentes inteligentes, sus aplicaciones prácticas y cómo integrarlos en el tejido empresarial para mejorar procesos y experiencia de cliente. Se exploran sus capacidades, limitaciones y el potencial de crecimiento, así como los aspectos de gobernanza para su integración responsable en las empresas. Además, se presentará la Inteligencia Artificial Generativa como un paradigma clave que habilita nuevas capacidades en la evolución y comportamiento de estos agentes. También se introducirán algunos conceptos más avanzados, como el Model Concept Protocol (MCP), que se trabajarán en más profundidad en temas posteriores.

Definición y funcionamiento de agentes inteligentes Diferencias entre automatización cognitiva y tradicional Casos de aplicación práctica en distintas industrias Herramientas y plataformas para crear agentes inteligentes Impacto en la productividad y la toma de decisiones Arquitecturas de Agentes

Introducción a grandes modelos de lenguaje Herramientas clave de IA: ChatGPT, Copilot, Gemini Integración en flujos de trabajo para automatización Automatización de tareas de redacción y análisis Model Concept Protocol (MCP) Aplicación práctica y ejemplos

El objetivo principal de este tema es capacitar a profesionales para diseñar, refinar y optimizar las instrucciones (prompts) que guían el comportamiento y las respuestas de los agentes de IA. Nos centramos en la aplicación práctica de estas técnicas para maximizar la eficacia y coherencia de las respuestas de los agentes, asegurando que comprendan el contexto, procesen la información adecuadamente y actúen de forma autónoma para ofrecer resultados precisos y útiles.

Claridad y especificidad Contexto Zero-Shot Prompting One-Shot Prompting Few-Shot Prompting Restricciones y formato de salida

Manejo de errores y salvaguardas Optimización del rendimiento Integración de fuentes de información propias en agentes

Este tema explora el uso práctico de herramientas basadas en Inteligencia Artificial Generativa para la creación eficiente de diferentes tipos de contenido con el objetivo de que posteriormente estas puedan ser integradas en los agentes. Los alumnos aprenderán a aprovechar plataformas líderes para generar presentaciones impactantes, imágenes de alta calidad, voces que suenen con naturalidad, vídeos, resúmenes de reuniones, etc. Se cubrirán las funcionalidades clave y las mejores prácticas para la prompt engineering.

Introducción a la IA Generativa en creación de contenido Beneficios y limitaciones de las herramientas de IA generativa en el ámbito profesional Generación de presentaciones con IA

Creación de imágenes con IA Generación de video y audio con IA

Este tema se centrará en la utilización de N8N, una herramienta de automatización de código bajo (low-code) y código abierto, para el diseño e implementación de flujos de trabajo que actúan como componentes de automatización para agentes inteligentes. Se explorará cómo N8N permite conectar diversas aplicaciones y servicios, manipular datos y ejecutar lógica compleja, habilitando a los agentes a realizar tareas de forma autónoma o semiautónoma al integrarse con sistemas externos, fuentes de información propias y servicios de IA.

Arquitecturas de agentes inteligentes Módulos de planificación, razonamiento, memoria (corta y largo plazo), y herramientas de interacción

Bases de datos vectoriales y RAG

En este tema, se abordará la creación de capacidades de automatización para agentes inteligentes utilizando Make (anteriormente Integromat), una potente plataforma de automatización visual. Se enseñará a los estudiantes cómo diseñar escenarios automatizados complejos que permitan a los agentes orquestar la interacción entre múltiples aplicaciones y servicios. Se hará hincapié en la capacidad de Make para transformar, filtrar y enrutar datos de manera eficiente, facilitando la construcción de componentes robustos para agentes de IA sin escribir código.

Agentes autónomos Configuración intuitiva Integración de IA

Definición de rol e instrucciones Toma de decisiones centralizada Interacción con escenarios

Este tema se centrará en el desarrollo de agentes conversacionales inteligentes utilizando Botpress, una plataforma de código abierto diseñada específicamente para la creación de chatbots y asistentes virtuales. Los participantes aprenderán a construir agentes que puedan interactuar con usuarios a través de lenguaje natural, comprender intenciones, gestionar diálogos complejos y ofrecer respuestas personalizadas. Se explorará cómo Botpress facilita la integración de componentes de IA como NLU/NLG y cómo se pueden extender las capacidades de los agentes a través de código y módulos personalizados.

Introducción a Botpress Diseño de conversaciones y flujos de diálogo

Integración de canales Gestión del conocimiento y respuestas dinámicas

Automatizar con éxito requiere identificar los procesos adecuados y analizar su viabilidad técnica y económica. Este tema proporciona un enfoque práctico para realizar levantamientos de procesos, analizar su impacto y priorizar aquellos con mayor potencial de automatización. Se presentan criterios claros y herramientas para seleccionar las mejores estrategias de automatización.

Métodos de levantamiento de procesos Herramientas y técnicas de mapeo de procesos Criterios de selección para automatización.

Priorización estratégica Análisis de ineficiencias

Desde la conceptualización hasta la implantación, cada proyecto de automatización requiere una planificación detallada. Este tema detalla las fases clave, los indicadores de éxito y cómo presentar un business case sólido que respalde la inversión tecnológica. Incluye ejemplos prácticos de business cases y herramientas para la gestión eficiente de proyectos.

Fases clave del ciclo de vida de proyectos de automatización Indicadores de éxito en proyectos Estimación de costes Presentación de business case sólido

Retorno de inversión De la conceptualización a la implantación Monitorización de procesos Gestión de recursos y riesgos

El dominio de la notación BPMN es clave para definir procesos de forma estandarizada y facilitar su posterior automatización. Este tema enseña a documentar flujos de trabajo con precisión, identificando oportunidades de mejora y optimización dentro de cualquier área funcional. Incluye ejercicios prácticos utilizando herramientas digitales para el modelado de procesos.

Introducción a BPMN y sus elementos Herramientas digitales para modelado BPMN

Modelado de procesos para automatización Identificación de mejoras y puntos críticos

Este tema introduce las bases de la automatización robótica de procesos con UiPath, una herramienta accesible para usuarios de negocio. Se enseñará a crear automatizaciones que liberen tiempo y mejoren la productividad operativa.

Introducción a RPA con UiPath Funcionamiento y aplicación de los diferentes tipos de robots Creación de automatizaciones sencillas

Mejora de productividad operativa Automatización accesible para usuarios de negocio Mejores prácticas recomendadas para el desarrollo de RPA

Muchos procesos empresariales dependen de la manipulación de información estructurada y no estructurada. Este tema enseña a automatizar estas tareas mediante tecnologías de extracción de datos y automatización documental. Se revisan casos de éxito y mejores prácticas para el desarrollo de automatizaciones robustas.

Automatización de información estructurada y no estructurada Tecnologías de extracción de datos Automatización documental

Web Scraping para extracción de datos desde sitios web Optimización de procesos empresariales

A medida que los proyectos de RPA escalan, es fundamental garantizar la robustez de las soluciones. Este tema profundiza en la aplicación de ReFramework para la gestión de errores y la creación de bots resilientes.

Diseño de automatizaciones robustas Gestión de errores con ReFramework Creación de bots resilientes

Escalabilidad de proyectos RPA Control de excepciones

Una automatización empresarial efectiva requiere la gestión centralizada de robots que gestionen los procesos digitales. Este tema enseña a usar UiPath Orchestrator para supervisar, escalar y controlar el parque de automatizaciones.

Uso de UiPath Orchestrator Supervisión y control de robots Métricas para el monitoreo de automatizaciones

Escalado de automatizaciones Gestión centralizada de procesos Optimización del parque de automatizaciones

LowCode permite a los usuarios crear aplicaciones y automatizaciones sin conocimientos técnicos. Este tema enseña a construir soluciones ágiles utilizando PowerApps y PowerAutomate, integrándolas en los procesos de negocio existentes.

Automatización LowCode con PowerApps y PowerAutomate Creación de aplicaciones sin conocimientos técnicos Soluciones ágiles para procesos de negocio

Integración con sistemas empresariales Limitaciones y mejores prácticas de soluciones low code

La automatización de procesos que requieren interpretación visual es posible gracias a la Visión Artificial. Este tema enseña cómo aplicar estas tecnologías para extraer valor de imágenes, formularios y documentos digitales. Se analizan los retos técnicos y se presentan casos avanzados de aplicación en diferentes industrias.

Aplicación de Visión Artificial en automatización Retos técnicos y de calidad en visión artificial Extracción de valor de imágenes y documentos

Interpretación visual para procesos automatizados Uso de tecnologías avanzadas para formularios digitales Optimización de procesos con IA visual

Este módulo se enfoca en capacitar a los estudiantes en el diseño, desarrollo e integración de asistentes virtuales y de voz. El objetivo es permitir la interacción natural entre humanos y sistemas inteligentes, abarcando desde los principios del diseño conversacional y la gestión de intenciones, hasta la implementación en plataformas de chatbots, la integración con sistemas empresariales y la exploración de tecnologías de voz. El módulo culmina con el diseño práctico de un asistente virtual inteligente, con un enfoque en la invocación de automatizaciones como "tools" y la consideración de interfaces de voz para casos de negocio específicos.

Optimización y personalización con agentes de IA NLU (Comprensión del Lenguaje Natural) NLG (Generación del Lenguaje Natural)

Gestión de diálogo y gestión del conocimiento Desarrollo e Integración de Agentes Conversacionales

Este tema explora el diseño, desarrollo e implementación de avatares interactivos y personalizados impulsados por Inteligencia Artificial, que pueden manifestarse como gemelos digitales, asistentes virtuales o personajes en entornos inmersivos. Los estudiantes aprenderán sobre las tecnologías subyacentes que permiten a los avatares percibir, comprender, razonar, comunicarse y expresar emociones, incluyendo la integración de IA generativa para su apariencia, voz y comportamiento. Se abordarán aspectos técnicos, éticos y de interacción humana, preparando a los participantes para construir experiencias de usuario innovadoras en diversos sectores.

Definición de avatares IA: tipos (gemelos digitales, asistentes virtuales, personajes), propósitos y roles en diferentes contextos Componentes de un avatar IA: percepción (visión, audición), comprensión del lenguaje natural (NLU), razonamiento, generación (NLG, TTS, animación), expresión emocional Interacción multimodal: comunicación a través de voz, texto, expresiones faciales y lenguaje corporal

Personalización y adaptación: creación de avatares que aprenden y se adaptan al usuario y al contexto Representación visual: tecnologías para la creación de modelos 3D, animación facial y corporal

 Este módulo enseña a los estudiantes a construir soluciones de automatización complejas y escalables utilizando herramientas como Make y n8n, y protocolos de comunicación como el Model Context Protocol (MCP). Se trabajará en la integración de diferentes sistemas y en la orquestación de procesos automatizados en entornos multiplataforma, siempre con un enfoque práctico y sin necesidad de programación.

Características y funcionamiento Diferencias entre arquitecturas Mejores herramientas de orquestación: Make y n8n Model Context Protocol (MCP)

Práctica con herramientas Integración de diferentes heramientas Creación de agentes complejos

El uso de IA y automatización requiere garantizar la seguridad, el cumplimiento normativo y la protección de datos. Este tema aborda los marcos legales actuales y las prácticas recomendadas para asegurar las soluciones automatizadas. Se revisan normativas internacionales y protocolos de respuesta ante incidentes.

Marco legal y normativo de IA y automatización Normativas internacionales relevantes. Ciberseguridad en soluciones automatizadas

Auditoría y mitigación de riesgos Ética y uso responsable de IA Buenas prácticas para cumplimiento normativo

Las decisiones automatizadas deben ser éticas, transparentes y justas. Este tema profundiza en los riesgos éticos de la IA y en cómo mitigar sesgos o desigualdades en el diseño y uso de sistemas automatizados. 

Ética y transparencia en decisiones automatizadas Mitigación de sesgos y desigualdades Diseño justo y responsable de sistemas IA

Riesgos éticos en IA Prácticas para uso responsable

Esta clase se enfoca en los principios fundamentales y las mejores prácticas para la dirección y planificación estratégica de proyectos centrados en la automatización. Los participantes aprenderán a definir el alcance de los proyectos, establecer objetivos claros, identificar recursos necesarios, y desarrollar cronogramas y presupuestos realistas. Se abordarán las fases clave de un proyecto de automatización desde la iniciación hasta el cierre, con énfasis en la gestión de riesgos y la comunicación efectiva con los stakeholders.

Planificación y estructura de proyectos de automatización Gestión de recursos y equipos en proyectos Estimación de costes y Retorno de Inversión (ROI) Elaboración de presupuestos Planificación de calendarios de proyectos

Liderazgo en proyectos de automatización Gestión del cambio y resistencia organizacional Maximización de adopción tecnológica Gestión de procesos y personas Estrategias para el éxito de proyectos

Esta clase se centrará en la aplicación de metodologías ágiles, como Scrum y Kanban, para la gestión eficiente de proyectos, especialmente aquellos en entornos de rápida evolución como los de automatización e Inteligencia Artificial. Se explorarán los principios ágiles, los roles, las ceremonias y los artefactos, capacitando a los estudiantes para liderar equipos multifuncionales, adaptarse a los cambios y entregar valor de manera iterativa e incremental, fomentando la colaboración y la mejora continua.

Principios y Manifiesto Ágil Scrum Framework Aplicación de Ágil en proyectos de automatización/IA

Herramientas para la gestión Ágil Mejora continua y adaptabilidad