Matricula Ya
Curso

INTELIGENCIA ARTIFICIAL
PARA
TOMADORES DE
DECISIÓN

Tecnología e inteligencia artificial aplicada al trabajo Matrícula Abierta
Duración 16 horas
Modalidad Virtual
Fechas Viernes 05, 12, 19 y 26
de junio de 2026
Horario 8:00 a.m. a 12:00 p.m.
Sesiones 4 sesiones
Inversión $175

Descripción del programa

Enfoque: Inteligencia Artificial para tomadores de decisión.
Fechas de sesiones: viernes 05, 12, 19 y 26 de junio de 2026, de 8:00 a.m. a 12:00 p.m.

Este curso está diseñado para miembros de la alta dirección y tomadores de decisión, con el propósito de desarrollar capacidades estratégicas para liderar procesos de transformación digital mediante el uso de inteligencia artificial.

El enfoque combina comprensión conceptual con aplicación práctica, permitiendo a los participantes no solo entender la tecnología, sino integrarla en la toma de decisiones, optimización de procesos y definición de estrategias organizacionales, bajo criterios de gobernanza, ética y gestión del cambio.

Objetivo general
Fortalecer las capacidades de dirección para incorporar la inteligencia artificial en la toma de decisiones, la optimización de procesos y la definición de estrategias, con criterios de gobernanza, ética y gestión del cambio.
Perfil de salida
Al finalizar el programa, la persona participante estará en capacidad de:
  • Comprender el funcionamiento y aplicaciones estratégicas de la inteligencia artificial.
  • Utilizar herramientas de IA generativa para apoyar decisiones gerenciales.
  • Diseñar prompts y automatizaciones orientadas a resultados empresariales.
  • Implementar soluciones básicas como agentes o asistentes inteligentes en su organización.
  • Liderar procesos de adopción de IA con enfoque en gobernanza, riesgo y cambio organizacional.
Beneficios del programa
  • Toma de decisiones más informada y ágil, respaldada por herramientas de inteligencia artificial.
  • Optimización de procesos operativos, mediante automatización y asistentes inteligentes.
  • Ventaja competitiva organizacional, al incorporar capacidades de transformación digital.
  • Aplicación inmediata en el entorno laboral, con herramientas prácticas adaptadas a perfiles no técnicos.
Metodología y modalidad
El curso se desarrollará en modalidad 100% virtual; tiene una duración de 16 horas. Las sesiones son sincrónicas a impartirse en la plataforma Cloud Campus de la Universidad Fundepos, con acceso a Teams; las clases son impartidas de manera virtual y en tiempo real por un profesor. El estudiante debe cumplir con las actividades de comprobación que establezca cada profesor. El material didáctico y las actividades de capacitación estarán a disposición del usuario las 24 horas durante el período definido para el Programa y serán administrados en la plataforma de aprendizaje por parte de la Universidad Fundepos en el aula virtual.
Descargar brochure aquí

**La apertura está sujeta al logro del cupo mínimo requerido.

+ III x

Contenido Temático

Sesiones
# Tema
1
Sesión I · Fundamentos de IA y Machine Learning
¿Qué es la Inteligencia Artificial? Idea central: tecnologías que permiten que las máquinas hagan cosas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprender, decidir o conversar. Tipos de IA en el mundo real: clasifica, predice, recomienda, crea. ¿Cómo aprende la IA? Introducción al Machine Learning. Tipos de Machine Learning. Aprendizaje supervisado (con ejemplos). Aplicaciones gerenciales: predicción de ventas, evaluación de riesgo, pronóstico de demanda, clasificación de clientes.
2
Sesión II · Deep Learning e IA generativa
Deep Learning: qué es y ejemplos cotidianos (reconocimiento facial, traductores automáticos, vehículos autónomos). IA generativa (el hito actual): la IA generativa no solo entiende; crea cosas a partir de los patrones que aprendió.
3
Sesión III · IA generativa aplicada y prompting
Ejemplos: textos, imágenes, videos, código, música, planes estratégicos, informes gerenciales. Casos de uso gerenciales: comunicaciones internas, resúmenes ejecutivos automáticos, búsqueda inteligente en documentos, mejora de procesos, análisis de riesgo, soporte al cliente. Prompting para gerentes: principios del buen prompting (contexto, rol, tarea, formato, tono, límites, ejemplos). Prompting estructurado (plantillas gerenciales): informes, decisiones estratégicas, automatización, análisis financiero, gestión de riesgos.
4
Sesión IV · Prompt engineering, flujos y agentes
Prompt Engineering para no técnicos. Taller práctico de prompting: informe de benchmarking, plan estratégico trimestral, simulación con analista virtual, pitch de ventas. Creación de flujos simples con IA: automatizar tareas repetitivas, texto → tabla → KPI → gráfico, bot para preguntas internas. Creación de GPTs, Gems y Agentes (para no técnicos): GPT personalizado, Gems (Gemini Apps), agentes como empleados virtuales que ejecutan procesos.
5
Sesión V · Taller de agentes y adopción en la empresa
Taller práctico de construcción de agentes: cada participante crea un GPT personalizado para un proceso interno y un flujo de agente que recibe información, toma una decisión y produce un output automático. Ejemplos: seguimiento de tareas, preparación de reuniones, lectura de documentos jurídicos o técnicos. Gestión del cambio y adopción de IA: introducir IA sin resistencia, roles nuevos (Gerente de IA, Analista de datos asistido), etapas recomendadas (casos de uso, pilotos, escalamiento, gobernanza y riesgo, ética y seguridad).