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El Diplomado en Inteligencia Artificial Aplicada a la Gestión Empresarial tiene como propósito fortalecer la toma de decisiones organizacionales mediante el uso estratégico de herramientas y técnicas de inteligencia artificial. El programa permite a los participantes transformar grandes volúmenes de datos en información útil para la gestión eficiente de los procesos empresariales, promoviendo una cultura orientada a la analítica y la innovación.
A través de un enfoque teórico-práctico y basado en proyectos, el diplomado integra conceptos fundamentales de la inteligencia artificial con aplicaciones reales en el contexto empresarial, contribuyendo a la transformación digital de las organizaciones.
El diplomado está dirigido a estudiantes de últimos semestres de los programas de pregrado de la Universidad de Nariño que opten por la modalidad de profundización como opción de trabajo de grado, de conformidad con lo establecido en el Acuerdo No. 030 del 16 de abril de 2024 del Consejo Académico de la Universidad de Nariño.
| TEMAS |
| La Inteligencia Artificial: historia, conceptos clave y evolución |
| Tipos de Inteligencia Artificial: IA débil vs IA fuerte, simbólica vs conexionista |
| Tendencias globales de IA y casos de uso en diversas industrias |
| Tecnologías habilitadoras: Machine Learning, Deep Learning, NLP y RPA |
| Ética y riesgos de la IA en contextos empresariales |
| Trabajo final |
| TEMAS |
| Analítica predictiva y prescriptiva con IA |
| Modelos de clasificación y segmentación de clientes |
| Simulación y optimización de procesos con IA |
| Cuadros de mando con IA para apoyar decisiones en tiempo real |
| Trabajo final |
| TEMAS |
| Plataformas de desarrollo de IA: Azure AI, Google AI, IBM Watson, AWS AI |
| Automatización inteligente de procesos (IPA, RPA + IA) |
| CRM y ERP inteligentes con IA integrada |
| Análisis de datos con IA usando Power BI, Python y/o Excel con complementos |
| Trabajo final |
| TEMAS |
| Diagnóstico de madurez digital e inteligencia organizacional |
| Formulación de estrategias de adopción de IA en la empresa |
| Diseño de casos de uso y pilotos de IA |
| Evaluación de impacto y retorno de inversión (ROI) en proyectos de IA |
| Trabajo final |
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