Máster en Estrategia e Innovación Empresarial con Inteligencia Artificial

Se enseñará a comprender el panorama actual de la Inteligencia Artificial y cómo afecta directamente a la competitividad de las empresas. Se verá qué permite hacer hoy la IA, en qué sectores está generando más valor y cómo la están utilizando las compañías líderes para reducir costes, aumentar ingresos y mejorar la experiencia de cliente. El objetivo es identificar oportunidades reales para las organizaciones y formular planteamientos estratégicos a los comités de dirección.

La IA como ventaja competitiva Sectores líderes en adopción de IA Casos de uso con impacto real IA para reducir costes operativos IA para aumentar ingresos y ventas

Personalización de la experiencia de cliente Nuevos modelos de negocio habilitados por IA Brecha de talento y capacidades internas Métricas clave para evaluar madurez digital y preparación para IA Riesgos competitivos de no adoptar IA a tiempo

Se enseñará a comprender qué es realmente la hiperautomatización de procesos y cómo combinar IA, RPA y otras tecnologías para multiplicar la eficiencia organizacional. Se verá qué impacto puede tener en costes, tiempos y calidad, y qué cambios organizativos requiere. También se analizarán las principales limitaciones de la tecnología. El objetivo es que se pueda evaluar con criterio qué automatizar, hasta dónde llegar y cómo hacerlo de forma gradual y sostenible.

Cuadro de mando para monitorizar automatizaciones en tiempo real Uso de software como “empleados digitales” Criterios para priorizar procesos según impacto y complejidad Rediseño de procesos antes de automatizar Indicadores clave en la automatización de procesos

Externalizar vs. desarrollar internamente las soluciones de automatización Planes de continuidad de negocio ante fallos de sistemas automatizados Escalabilidad mediante arquitecturas modulares y APIs Mapas de procesos Automatización “end-to-end”

Se enseñarán las principales herramientas de IA que hoy permiten aumentar la productividad tanto de los trabajadores como de los directivos. Se verán distintas categorías de soluciones (copilotos de ofimática, asistentes de escritura, generadores de presentaciones, herramientas para reuniones, IA para correo y CRM, etc.) y cómo integrarlas de forma práctica en el día a día de la organización. Se hará foco en cómo elegir las herramientas adecuadas y cómo medir el impacto real en eficiencia, calidad del trabajo y alineamiento estratégico.

Copilotos de IA integrados en suites ofimáticas Asistentes de redacción para emails, informes y propuestas Herramientas de IA para la creación presentaciones ejecutivas IA para resumen de reuniones y extracción de acuerdos y tareas Chatbots internos para consulta de información corporativa

IA para el apoyo de la comunicación del comité de dirección Plantillas inteligentes y documentos vivos colaborativos Integración de IA en CRM y ERP Automatización de respuestas frecuentes a clientes Métricas para evaluar adopción e impacto en productividad

Se enseñará a utilizar la Inteligencia Artificial y la analítica avanzada como apoyo real a la toma de decisiones estratégicas y operativas. Se verá cómo pasar de informes descriptivos a modelos predictivos y prescriptivos, identificando patrones, riesgos y oportunidades a partir de los datos. Se trabajará cómo diseñar cuadros de mando orientados a decisiones, cómo interpretar modelos sin ser técnicos y cómo usar escenarios y simulaciones para decidir inversiones, capacidad, precios o recursos. El objetivo es que las decisiones clave se basen más en evidencia cuantitativa.

Modelos predictivos para demanda, riesgo y churn Analítica prescriptiva para recomendar acciones óptimas Simulación de escenarios “what-if” antes de invertir Uso de IA para detección temprana de desviaciones Priorización de KPIs realmente críticos para el negocio

Alertas inteligentes para decisiones en tiempo real Gobernanza de datos para confiar en los modelos Sesgos en modelos y cómo afectan a las decisiones Flujo de decisión: datos → insight → acción → aprendizaje Alertas basadas en anomalías y tendencias

Se enseñará a identificar qué recursos humanos y tecnológicos son necesarios para desplegar proyectos de IA con sentido de negocio, y cómo dimensionarlos de forma realista. Los alumnos verán qué perfiles clave se necesitan (internos y externos), qué infraestructuras y herramientas deben contemplarse y cómo estimar los costes asociados. También se aprenderá a construir un caso de inversión: calcular la inversión inicial y recurrente, estimar beneficios tangibles e intangibles, y proyectar el ROI en distintos escenarios. El objetivo es que se pueda aprender a decidir con criterio cuánto invertir, dónde y en qué plazos.

Perfiles clave: negocio, datos, tecnología y cambio Estrategia de talento: contratar, formar o externalizar Uso de partners y consultoras especializadas en IA Selección de plataformas de datos y modelos de IA Costes de licencias, infraestructura y mantenimiento

Cálculo de ahorro de horas y reducción de errores Estimación de impacto en ingresos y nuevas líneas de negocio Escenarios de ROI: conservador, esperado y ambicioso Horizonte temporal de retorno y punto de equilibrio Criterios para priorizar proyectos según inversión/beneficio

Se enseñará a estructurar la planificación de proyectos de IA desde una perspectiva de negocio, marcando objetivos claros, hitos y entregables medibles. Se verá cómo definir un roadmap realista, alinear a los equipos implicados y establecer indicadores para medir avance, impacto y desviaciones. También se abordará la gestión de riesgos específicos de proyectos de IA (datos, modelo, adopción interna, regulatorio) y cómo implementar mecanismos de supervisión continua. El objetivo es que los proyectos no se queden en pilotos aislados, sino que lleguen a producción de forma controlada y con resultados visibles.

Definición de objetivos SMART para proyectos de IA Roadmap por fases: piloto, escalado y despliegue Matriz de responsables (RACI) para clarificar roles Identificación de riesgos técnicos, de negocio y de adopción Planes de contingencia ante fallos de modelos o datos

Comités de seguimiento y cadencia de revisiones Uso de KPIs y OKRs específicos para proyectos de IA Gestión de expectativas del comité de dirección Criterios de “seguir, pivotar o parar” proyectos Lecciones aprendidas y reutilización de activos entre proyectos

Se enseñará a identificar y utilizar herramientas de IA que apoyen de forma práctica la dirección de proyectos. Los alumnos verán cómo aprovechar asistentes inteligentes para definir alcances, estimar tiempos, asignar recursos, gestionar riesgos y hacer seguimiento del avance. Se trabajará con ejemplos de integraciones entre plataformas de gestión de proyectos y soluciones de IA que ayuden a priorizar tareas, anticipar cuellos de botella y mejorar la comunicación entre los equipos. El objetivo es convertir la IA en un copiloto real del director de proyecto.

Estimación automática de tiempos y cargas de trabajo Priorización inteligente de tareas según impacto y urgencia Detección temprana de retrasos, congestión y atascos Recomendaciones de reasignación de recursos en tiempo real Resumen automatizado de reuniones de seguimiento de proyecto

Dashboards ejecutivos con insights generados por IA Integración de IA en herramientas de ticketing y gestión ágil Alertas inteligentes para hitos críticos Documentación viva de proyecto generada y actualizada con IA

Se enseñará a entender cómo la Inteligencia Artificial puede transformar las operaciones de la empresa mediante la optimización de procesos de principio a fin. Se aprenderá a identificar ineficiencias, cuellos de botella y tareas repetitivas, y cómo aplicar IA para mejorar tiempos, calidad, costes y trazabilidad. Se trabajará con ejemplos de procesos de backoffice, atención al cliente, producción, compras y servicio postventa, mostrando mejoras reales en SLA, reducción de errores y estandarización. El objetivo es que puedan priorizar procesos clave y diseñar iniciativas de IA orientadas a impacto operativo medible.

Mapa de procesos críticos del negocio IA para clasificación, enrutado y validación de información Automatización de backoffice (facturas, pedidos, incidencias) Mejora de tiempos de ciclo y niveles de servicio (SLA) Uso de IA para detección de anomalías en operaciones

Monitorización en tiempo real de procesos end-to-end Estandarización y documentación automática de procesos Priorización de procesos según impacto operativo y viabilidad Predicción de roturas de stock y necesidades de reposición IA para previsión de demanda operativa y picos de actividad

Este tema aborda cómo la Inteligencia Artificial puede potenciar el desarrollo y la evolución de productos y servicios, así como mejorar la experiencia global del cliente. Se explorará cómo la IA permite comprender mejor las expectativas del usuario, crear propuestas de valor más relevantes, optimizar interacciones y reforzar la relación con la marca. Además, se analizará el impacto de la IA en la toma de decisiones orientadas a producto y en la mejora continua de la experiencia del cliente, con un enfoque centrado en la diferenciación y la fidelización.

Personalización de contenidos, precios y ofertas Recomendadores de producto y “next best action” Segmentación dinámica de clientes según comportamiento Análisis de uso de producto para decidir nuevas funcionalidades IA para encuestas y reseñas

Asistentes virtuales y chatbots para la mejora de la experiencia Diseño de journeys de cliente apoyados en datos Test A/B y experimentación guiada por IA Medición del impacto de la IA en NPS y retención

Este tema aborda cómo la Inteligencia Artificial transforma la toma de decisiones en el área de Marketing, permitiendo estrategias más eficientes y basadas en datos. Se explorará cómo la IA contribuye a comprender mejor a los públicos, diseñar acciones más relevantes y optimizar el rendimiento global de las iniciativas de marca. Asimismo, se analizará su papel en la planificación, ejecución y evaluación de las acciones de marketing, destacando su capacidad para anticipar comportamientos, mejorar la eficiencia operativa y potenciar el impacto de la comunicación. El objetivo es hacer que el marketing sea más proactivo y data-driven.

Segmentación avanzada y audiencias lookalike Scoring de leads y priorización comercial Optimización automática de presupuestos y pujas Personalización de creatividades y mensajes por segmento Generación asistida de copys, anuncios y landings

IA para email marketing y journeys automatizados Modelos de atribución y medición multicanal Predicción de conversión y lifetime value (LTV) Social listening y análisis de sentimiento de marca Detección de oportunidades y riesgos en tiempo real en campañas

Este tema aborda cómo la Inteligencia Artificial impulsa la evolución de las áreas financieras y contables hacia un rol más estratégico dentro de la organización. Se analizará cómo la IA respalda una planificación y un control más precisos, facilita una visión anticipada del desempeño económico y mejora la capacidad para tomar decisiones fundamentadas. También se explorará su impacto en la eficiencia operativa, permitiendo automatizar procesos, reducir errores y agilizar la gestión administrativa. Asimismo, se verá cómo estas tecnologías contribuyen a una contabilidad más dinámica, fiable y orientada al análisis, reforzando la capacidad del área para aportar valor al negocio y apoyar su crecimiento con información más oportuna y accionable.

Forecast de ingresos, gastos y cash flow Análisis de rentabilidad por cliente, producto y canal Detección de anomalías en transacciones y desvíos presupuestarios Automatización de conciliaciones y cierres periódicos Cuadros de mando financieros con alertas inteligentes

Integración de IA con ERP y herramientas de control de gestión Lectura automática de facturas y tickets (OCR + IA) Generación asistida de asientos contables y clasificación inteligente Reducción del cierre contable y mejora de la trazabilidad

Este tema analiza cómo la Inteligencia Artificial está redefiniendo el área de Recursos Humanos en toda su amplitud, desde la búsqueda y selección de talento hasta la gestión integral de los equipos. Se explorará cómo la IA permite tomar decisiones más objetivas y alineadas con la estrategia organizativa, mejorar la identificación de perfiles, anticipar necesidades de talento y apoyar el desarrollo continuo de los empleados. También se abordará su impacto en la eficiencia operativa, la experiencia de empleado y la capacidad del área para aportar valor al negocio mediante una visión más analítica y proactiva. El objetivo es convertir RRHH en un departamento estratégico impulsado por datos y analítica avanzada.

Cribado inteligente de CV y candidatos Chatbots para resolver dudas de empleados y candidatos IA para mejorar la experiencia de onboarding Recomendación de formaciones y rutas de desarrollo Evaluación de desempeño apoyada en datos objetivos

Analítica de clima laboral y engagement en tiempo casi real Predicción de rotación y planes de retención Optimización de plantillas, turnos y dimensionamiento de equipos Detección de sesgos y diseño de procesos más justos

Se enseñará a aplicar la Inteligencia Artificial en el área de Logística para ganar eficiencia, visibilidad y capacidad de respuesta en toda la cadena de suministro. Se verá cómo usar IA para planificar rutas, optimizar niveles de inventario, anticipar la demanda, gestionar almacenes y mejorar la coordinación con proveedores y operadores logísticos. Se trabajará con casos de logística interna, última milla y logística inversa, analizando impacto en costes, tiempos de entrega y calidad de servicio. El objetivo es pasar de una logística reactiva a una cadena de suministro predictiva y optimizada.

Predicción de demanda por producto y zona Optimización de rutas de reparto y última milla Dimensionamiento de inventarios y puntos de reorden IA para gestión de almacenes y picking inteligente Monitorización en tiempo real de envíos y flotas

Detección temprana de incidencias en entregas Selección y evaluación de proveedores con datos Logística inversa y gestión de devoluciones con IA Simulación de escenarios ante picos Indicadores clave como OTIF, coste y tiempo

Este tema profundiza en cómo la Inteligencia Artificial está transformando los modelos de atención al cliente y soporte, permitiendo interacciones más ágiles, consistentes y personalizadas. Se analizará cómo la IA ayuda a comprender mejor las necesidades del usuario, anticipar incidencias y ofrecer respuestas más rápidas y precisas, reforzando la satisfacción y la eficiencia operativa. Además, se estudiará el papel de estas tecnologías en la mejora continua del servicio y en la creación de experiencias automáticas y automatizadas.

Automatización de consultas frecuentes Asistencia inmediata en múltiples canales Clasificación inteligente de incidencias Respuestas más precisas y coherentes Reducción de tiempos de resolución

Priorización automática de casos urgentes Mejora en la detección de patrones y necesidades Personalización del trato y las recomendaciones Apoyo al equipo humano en tareas complejas Incremento de la satisfacción y eficiencia del servicio

Este tema no se centrará en las áreas de negocio de una empresa, sino en la identificación de oportunidades de uso de la IA a nivel global en distintos sectores económicos. Se verán casos de aplicación en, Legal y Cumplimiento, Tecnología y Ciberseguridad, retail y comercio, manufactura e industria, turismo y hostelería, salud, e Innovación (I+D). El foco estará en entender qué tipos de problemas resuelve la IA en cada sector y qué beneficios genera.

IA en Ciberseguridad IA en el sector industrial IA en Legal, cumplimiento normativo y contratos IA en Innovación, I+D y nuevos modelos de negocio IA en Salud

IA en Comercio Requisitos de datos en cada área funcional Casos de éxito y fracasos por sector Impacto en costes, ingresos y riesgo por área Priorización de sectores según madurez y potencial de impacto

Se enseñará a comprender el marco legal y regulatorio que afecta al uso de la Inteligencia Artificial en la empresa. Los alumnos verán cómo impactan normas como el Reglamento de IA, la protección de datos, la propiedad intelectual y la responsabilidad por daños en el diseño y despliegue de soluciones de IA. Se analizarán obligaciones por tipo de sistema, documentación necesaria, evaluaciones de impacto y relación con proveedores. El objetivo es que puedan decidir qué pueden hacer, qué no, y bajo qué condiciones, reduciendo riesgos legales y reputacionales.

Clasificación de sistemas de IA según nivel de riesgo Obligaciones clave del Reglamento Europeo de IA Relación entre IA y protección de datos (RGPD) Evaluaciones de impacto (EIPD/EIA) y trazabilidad Contratos con proveedores de IA y cloud

Responsabilidad en caso de errores o daños por IA Propiedad intelectual sobre modelos, prompts y resultados Conservación de evidencias y registros de uso de IA Requisitos de transparencia hacia clientes y empleados

Se enseñará a integrar la ética en todo el ciclo de vida de los proyectos de IA, más allá del mero cumplimiento legal. Los alumnos verán cómo identificar riesgos de discriminación, opacidad, manipulación o deshumanización, y cómo equilibrar eficiencia con valores corporativos y confianza de clientes, empleados y sociedad. Se trabajará con dilemas éticos reales en selección, scoring, pricing, vigilancia o automatización de decisiones sensibles. El objetivo es que se pueda definir principios claros, mecanismos de control y responsabilidades para un uso responsable de la IA en la empresa.

Principios éticos aplicados a la IA (justicia, no daño, responsabilidad) Identificación de sesgos en datos y modelos Impacto de decisiones automatizadas en personas y colectivos vulnerables Transparencia y explicabilidad frente a “caja negra” Límites al uso de IA en vigilancia y monitorización

Prevención de manipulación en marketing y experiencia de cliente Comités de ética y procesos de revisión de proyectos Inclusión de la ética en políticas internas y código de conducta Participación de empleados y grupos de interés en el diseño de la IA Relación entre ética, reputación y ventaja competitiva sostenible

Se enseñará a los directivos a ejercer un liderazgo claro en torno a la IA, conectando la tecnología con la visión y la cultura de la organización. Se verá cómo preparar a la empresa para trabajar de forma más data-driven, gestionar resistencias, involucrar mandos intermedios y comunicar el propósito de los proyectos de IA. Se abordarán modelos de gestión del cambio específicos para iniciativas tecnológicas transformadoras, con foco en comportamientos, capacidades y gobernanza, para que la IA no se quede en “proyectos sueltos”, sino que forme parte del ADN de la compañía.

Rol del comité de dirección en la agenda de IA Narrativa de cambio: por qué la IA y por qué ahora Identificación de sponsors internos y “champions” de IA Gestión de resistencias y miedos (sustitución, control, complejidad) Plan de comunicación interna para proyectos de IA

Desarrollo de competencias digitales y data literacy Implicación de mandos intermedios en el cambio Mecanismos de participación de los equipos en ideas de IA Diseño de incentivos alineados con la adopción de la IA Gobernanza del cambio: foros, rituales y seguimiento cultural

Se enseñará a gestionar el conocimiento dentro de la empresa para que la IA no dependa solo de personas clave, sino de sistemas, procesos y repositorios bien estructurados. Se verá cómo capturar, organizar y compartir el conocimiento generado en proyectos de IA (casos de uso, lecciones aprendidas, prompts, modelos, documentos, buenas prácticas), así como cómo aprovechar herramientas de IA para crear verdaderos “cerebros corporativos”. El objetivo es que el conocimiento sea accesible, reutilizable y se convierta en una ventaja competitiva acumulativa en lugar de perderse en silos.

Mapear fuentes de conocimiento críticas en la organización Crear repositorios centralizados (wikis, hubs de IA, etc.) Uso de IA como buscador semántico del conocimiento interno Estandarizar documentación de proyectos y casos de uso Reutilizar prompts, plantillas y componentes de IA

Diseñar comunidades de práctica y foros internos de IA Definir roles responsables de curar y mantener el conocimiento Políticas de acceso, seguridad y confidencialidad del conocimiento Sistemas de lecciones aprendidas tras cada proyecto de IA Medir uso y aportación al sistema de conocimiento corporativo

Se explorará hacia dónde se dirige la Inteligencia Artificial en los próximos años y qué tecnologías emergentes marcarán el rumbo competitivo de las empresas. Se analizarán las principales líneas de evolución de la IA y cómo estas transformaciones impactarán en la estrategia corporativa, los modelos de negocio y la gestión interna. Se abordarán las tendencias que están redefiniendo la relación entre personas, datos y máquinas, así como los retos y oportunidades que surgirán con nuevas capacidades, cambios regulatorios y avances tecnológicos acelerados. El objetivo es comprender qué movimientos se deben anticipar para mantener la relevancia de las organizaciones en un entorno de disrupción constante.

Evolución de los modelos fundacionales y agentes autónomos Integración de IA en todos los sistemas corporativos (IA “embebida”) Avances en IA multimodal y capacidades ampliadas de razonamiento Transformación de los puestos de trabajo y nuevos roles emergentes Convergencia de IA con otras tecnologías (cloud, edge computing, IoT)

Nuevos modelos de negocio habilitados por IA avanzada Tendencias en regulación, gobernanza y responsabilidad algorítmica Aumento de la importancia del dato como activo estratégico Mayor foco en seguridad, ciberdefensa y resiliencia tecnológica Perspectivas de innovación a largo plazo y escenarios futuros de disrupción