¿Tu organización está preparada para generar ventajas competitivas con la asistencia de la Inteligencia Artificial? ¿Lo estás tú?
Esta transformación que viven las organizaciones a nivel mundial exige que domines los fundamentos de la IA, y que los equipos gerenciales y técnicos de la empresa compartan un mismo idioma, de tal forma que puedan evaluar las posibilidades que ofrecen sus modelos y herramientas.

AI: Aceleración competitiva, programa en línea y en español de INCAE Business School, explora los conceptos y principios esenciales de la IA y sus aplicaciones empresariales.

• Comprender los fundamentos técnicos de la IA y su valor como herramienta competitiva.
• Dimensionar el potencial y las complejidades de aplicar herramientas de IA en una organización.
• Aprender el ciclo de implementación de la IA, incluyendo cómo desarrollar proyectos y evaluar modelos.
• Conocer las limitaciones actuales de la IA y su evolución futura.
• Entender los conceptos de aprendizaje supervisado (clusterización) y no supervisado (redes neuronales).
• Introducirse en el procesamiento de lenguaje natural y comprender qué es y cómo funciona un Large Language Model (LLM).
• Conocer las repercusiones éticas del uso indebido de la IA.
• Adquirir herramientas para evaluar la calidad de los modelos de IA y su implementación.

• Analizar casos de estudio que han adoptado modelos de IA con éxito.
• Realizar ejercicios prácticos para comprender los retos asociados con la integración de la IA en entornos industriales.
• Incorporar a tu actividad profesional conceptos y teorías aplicadas para enfrentar desafíos y emprender procesos de transformación tecnológica.
• Establecer un productivo diálogo con los equipos técnicos del negocio; así como perfeccionar, acelerar y obtener los mejores resultados de la implementación de las herramientas y los modelos de IA.
• Para lograr todo esto, el curso proporciona conocimientos clave sobre temas como:1. El concepto hype y su impacto en la toma de decisiones.
  2. Los parámetros de evaluación de los modelos de IA.
  3. La clusterización, las redes neuronales y el embedding.
  4. Los LLMs y los alcances de la IA Generativa.