PROGRAMA ONLINE
Inteligencia Artificial Generativa Aplicada a la Transformación Digital
Razones para inscribirte
Lidera la transformación digital en tu organización aprendiendo los fundamentos de la inteligencia artificial generativa y su potencial.
Domina e integra prompt engineering para optimizar las tareas del día a día y automatizar los flujos de trabajo.
Fomenta una cultura "IA friendly" en tu organización comprendiendo los aspectos éticos y de riesgo asociados a la implementación de esta tecnología.
Explora herramientas como ChatGPT, así como otras tecnologías emergentes, para mejorar la productividad.
Interactúa en nuestras sesiones en directo con expertos del MIT y disfruta de una experiencia de aprendizaje más completa.
Establece conexiones profesionales con expertos del sector y otros participantes del programa.
¿Qué vas a aprender?
Comprender el funcionamiento de la inteligencia artificial generativa, desde la historia de sus orígenes hasta las aplicaciones actuales.
Descubrir la manera en que distintos campos como el arte, la biología, el apoyo emocional o el aprendizaje utilizan la inteligencia artificial generativa.
Comprender e implementar la ingeniería de prompts para mejorar la productividad. Aprender estrategias para automatizar los flujos de trabajo organizativos con IA generativa.
Comprender las dinámicas del aprendizaje por refuerzo y el poder de la búsqueda de datos en inteligencia artificial generativa.
Manejar los aspectos éticos, el cumplimiento de normativas y los riesgos que se asocian a la inteligencia artificial generativa.
Entender las oportunidades de transformación digital habilitadas por la inteligencia artificial generativa para su organización.
Comprender lo que necesita su organización para que la inteligencia artificial le sea útil, ya sea desde un punto de vista tecnológico como cultural.
Todos los participantes que completen con éxito el programa recibirán un Certificado de MIT Professional Education, además de Continuing Education Units (CEU) o Unidades de Educación Continua.
Para obtener las CEU de MIT, los participantes deberán completar el formulario de confirmación que se les proporcionará al finalizar el programa. Las CEU se calculan con base en el número de horas de aprendizaje.
*Una Unidad de Educación Continua (CEU) se define como 10 horas de participación en una experiencia de educación continua, sin créditos, bajo patrocinio responsable, dirección capaz e instrucción calificada.
Para saber si estos CEUs pueden ser aplicados a certificación profesional, requisitos de licencias, otros entrenamientos requeridos u horas de educación continua, por favor consulta con tu departamento de entrenamiento o autoridad de licenciatura directamente.
Temas del programa
El programa Inteligencia Artificial Generativa Aplicada a la Transformación Digital explora en profundidad las tecnologías de inteligencia artificial generativa para la transformación digital. Combina a la perfección conocimientos técnicos con perspectivas de gestión, consideraciones éticas y factores humanos, proporcionando una comprensión integral de las estrategias de transformación digital que aprovechan la inteligencia artificial como fuerza impulsora del cambio.
¿A quién va dirigido?
Líderes senior encargados de informar las decisiones relativas a las iniciativas de inteligencia artificial generativa en sus organizaciones.
Managers que anhelan descubrir las mejores prácticas actuales de la inteligencia artificial generativa.
Altos directivos y ejecutivos a mitad de carrera que deseen conocer las posibles aplicaciones de la inteligencia artificial generativa en sus organizaciones.
Directores de innovación, gestores de ventas y productos, profesionales del marketing y diseñadores UX que quieran aprovechar la inteligencia artificial generativa para crear nuevos productos, contenidos y experiencias personalizadas para sus clientes.
Inversores de capital riesgo, capital privado y/o fondos de pensiones que desean comprender las oportunidades de inversión creadas por la inteligencia artificial generativa.
Participantes de todas las industrias y sectores son bienvenidos a formar parte de un ecosistema de aprendizaje dinámico.
Prerrequisitos: No se requieren conocimientos previos de analítica, informática, programación o aprendizaje automatizado.
Faculty
Professor of Information Engineering, Civil and Environmental Engineering and Director of MIT Geospatial Data Center, and a faculty member in the Center for Computational Science and Engineering part of the Schwarzman School of Computer Science
Executive Director of MIT’s Geospatial Data Center, Research Scientist; Center for Complex Engineering Systems, Sociotechnical Systems Research Center, under the Schwarzman College of Computing
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