Microcredencial en IA aplicada a los Negocios

Información del evento
Sesiones

Fundamentos de Inteligencia Artificial para los negocios (Parte 1)
calendar_today martes 27 de octubre
access_time 8:00 a. m. (2h)
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Fundamentos de Inteligencia Artificial para los negocios (Parte 2)
calendar_today viernes 30 de octubre
access_time 8:00 a. m. (2h)
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Herramientas de IA para la gestión empresarial (Parte 1)
calendar_today martes 3 de noviembre
access_time 8:00 a. m. (2h)
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Herramientas de IA para la gestión empresarial (Parte 2)
calendar_today viernes 6 de noviembre
access_time 8:00 a. m. (2h)
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Reto y laboratorio de aprendizaje (Parte 1)
calendar_today martes 10 de noviembre
access_time 8:00 a. m. (2h)
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Reto y laboratorio de aprendizaje (Parte 2)
calendar_today viernes 13 de noviembre
access_time 8:00 a. m. (2h)
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Público objetivo


Alta dirección de las empresas matriculadas en la Cámara de Comercio Aburrá Sur, incluyendo gerentes, directivos y líderes con responsabilidad en la toma de decisiones y en la gestión estratégica de sus organizaciones, interesados en incorporar la Inteligencia Artificial como herramienta para identificar oportunidades, optimizar procesos y generar soluciones de valor.

Objetivos


Fortalecer las capacidades de los participantes para incorporar la Inteligencia Artificial en la gestión empresarial, mediante el conocimiento y uso de herramientas de IA que les permitan identificar oportunidades de aplicación, resolver retos del entorno de los negocios, optimizar tareas y procesos, y generar soluciones de valor a partir de casos reales.

Temario


1. Fundamentos de Inteligencia Artificial para los negocios

  • Conceptos básicos de Inteligencia Artificial.
  • Tipos de IA.
  • Beneficios, limitaciones y riesgos.
  • Consideraciones éticas y responsables en el uso de IA.
  • Panorama de la IA en la gestión y los negocios.

2. Herramientas de IA para la gestión empresarial

  • Estructuración de prompts efectivos.
  • Herramientas y plataformas de IA para negocios con ejemplos prácticos (ChatGPT, Gemini, Gamma, Napkin, entre otras)
  • Casos de uso en la gestión y los negocios.

3. Reto y laboratorio de aprendizaje

  • Identificación de procesos y retos donde la IA puede generar valor.
  • Selección de herramientas de IA adecuadas según la necesidad.
  • Diseño y prueba de la solución en el laboratorio.
  • Presentación del reto resuelto y del valor generado.
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