El mercado de Inteligencia Artificial empresarial ha registrado una tasa compuesta anual que se estima será del 52,17% durante el período 2021 - 2026. Las empresas reconocen cada vez más el valor asociado de la incorporación de la inteligencia artificial (IA) en sus procesos de negocio, ya que mejoran la eficiencia operativa y reducen los costos, a través de la automatización de los flujos de sus procesos.

Según el Bank of America, se espera que el segmento de robots industriales de robótica e inteligencia artificial se valore en torno a 24 mil millones de dólares para el 2025. Esta tendencia ha advertido el uso de la automatización de procesos robóticos (RPA) entre las empresas, que es un aspecto muy importante de la IA.

Las empresas ahora están aplicando la IA para mejorar la experiencia del cliente en forma de "agentes virtuales" conocidos como chatbots, que están equipados para manejar solicitudes simples y tareas recibidas por un centro de llamadas. Esto ha ayudado a las empresas a reducir los costes de producción en términos de emplear menos mano de obra.

Con el creciente volumen de datos empresariales, la comunicación de procesamiento de lenguaje natural (NLP), les permite a las computadoras realizar varias tareas adicionales, como las de procesar grandes volúmenes de datos, ya que utilizando el NLP se puede recuperar y extraer información y automatizar sistemas de generación de resúmenes, de traducción automática y de realización de diálogos con los empleados y con los clientes.

Los proveedores de plataformas de inteligencia artificial se están enfocando en el desarrollo de implementaciones robustas basadas en la nube para sus clientes, ya que varias empresas han migrado a nubes públicas o privadas.

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una palabra de moda empresarial prominente. Sin embargo, muchas organizaciones funcionan aún sin aplicar la IA de manera efectiva para resolver casos de negocios específicos. Una característica importante de la IA es que no es estática, ella aprende y se adapta.

Para las empresas, la práctica de la IA se traduce directamente en menos tiempo dedicado a tareas administrativas rutinarias internas y clientes satisfechos en la parte externa. La adopción de la IA puede ser rentable, complementaria a la participación del cliente y útil para colmar las brechas de talento en la organización.

La adopción empresarial de la IA se encuentra en una etapa muy temprana, pero está creciendo a un ritmo significativo. La IA se está incorporando constantemente al uso empresarial diario. Desde la gestión del flujo de trabajo hasta las predicciones de tendencias y desde el servicio al cliente hasta la optimización dinámica de precios, la IA tiene muchos usos diferentes en los negocios.

Las tecnologías de la IA también son fundamentales para generar la innovación y replantear la forma en que operan las empresas y agregan valor.

• Comprender que es la inteligencia artificial (IA) y como esta IA y otras tecnologías relacionadas, están transformando los negocios en la actual era digital.

• Saber cómo las nuevas tecnologías de Inteligencia Artificial y cuentos relacionados como: Machine Learning Deep Learning, Motores de Recomendación, Procesamiento en Lenguaje Natural; impactan los negocios y como la alta gerencia debe incorporarlas en el desarrollo de sus estrategias y proyectos para generar valor.

• Estudiar la importancia de la ética en el desarrollo de proyectos soportados en la (IA) y las nuevas tecnologías relacionadas y su impacto en la organización y la sociedad.

MÓDULO 1: INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (18 Horas)

Competencia: 

• Comprender que es la inteligencia artificial (IA) y como esta IA y otras tecnologías relacionadas, están transformando los negocios en la actual era digital.

Temas:

• Datos-Información- Conocimiento - Inteligencia
• Conceptos básicos e historia de la inteligencia artificial
• Beneficios de la IA
• La pirámide de los datos
• Innovación empresarial con Big Data e Inteligencia Artificial
• Superposición de la inteligencia artificial con otros campos
• Inteligencia Artificial y el análisis predictivo
• Áreas de aplicación

Resultados Previstos de Aprendizaje

• Entiende que es la IA, su desarrollo, beneficios y áreas de aplicación en las organizaciones.

MÓDULO 2: INCORPORACION DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LOS NEGOCIOS (15 Horas)

Competencia:

• Comprender que es la inteligencia artificial (IA) y como esta IA y otras tecnologías relacionadas, están transformando los negocios en la actual era digital.

Temas:

• Incorporación de la IA en los procesos del negocio
• Inteligencia artificial para el crecimiento
• Inteligencia Artificial para el servicio al cliente
• Aplicación de la Inteligencia Artificial para el marketing

Resultados Previstos de Aprendizaje

• Establece las perspectivas potenciales del negocio con el uso de la Inteligencia Artificial y los beneficios que las empresas pueden obtener al implementar en sus procesos.

MÓDULO 3: MACHINE LEARNING (15 Horas)

Compentencia: 

• Saber cómo las nuevas tecnologías de Inteligencia Artificial y relacionadas tales como: Machine Learning Deep Learning, Motores de Recomendación, Procesamiento en Lenguaje Natural; impactan los negocios y como la alta gerencia debe incorporarlas en el desarrollo de sus estrategias y proyectos para generar valor.

Temas:

• Introducción y tipos de Machine Learning
• Flujo de trabajo del Machine Learning
• Algoritmos de aprendizaje
• Regresión lineal
• k-Vecino más cercano
• Árboles de decisión
• Construcción de características y reducción de datos
• Bosque aleatorio
• Algoritmo de k-medias
• Reducción de dimensionalidad
• Aprendizaje reforzado
• Aumento de gradiente
• Redes neuronales.

Resultados Previstos de Aprendizaje

• Comprende el Machine Learning, el flujo de trabajo y las técnicas de Machine Learning más efectivas.

MÓDULO 4: DEEP LEARNING (15 Horas)

Compentencia:

• Saber como las nuevas tecnologías de Inteligencia Artificial y relacionadas tales como: Machine Learning Deep Learning, Motores de Recomendación, Procesamiento en Lenguaje Natural; impactan los negocios y como la alta gerencia debe incorporarlas en el desarrollo de sus estrategias y proyectos para generar valor.

Temas: 

• Introducción y tipos de Deep Learning
• Analizando Big Data Con Deep Learning
• Diferentes modelos de Deep Learning
• Autoencoders
• Red de creencias profundas
• Redes neuronales convolucionales
• Redes neuronales recurrentes
• Aprendizaje por refuerzo de redes neuronales
• Aplicaciones del Deep Learning en los negocios
• Ejemplo de caso de uso empresarial: Deep Learning para el comercio electrónico.

Resultados Previstos de Aprendizaje

• Comprende que es el Deep Learning y como estos sistemas de inteligencia, se puede aplicar a casi todas las funciones y procesos dentro de una empresa.

MÓDULO 5: MOTORES DE RECOMENDACIÓN (12 Horas)

Competencia:

• Saber  cómo las nuevas tecnologías de Inteligencia Artificial y relacionadas tales como: Machine Learning Deep Learning, Motores de Recomendación, Procesamiento en Lenguaje Natural; impactan los negocios y como la alta gerencia debe incorporarlas en el desarrollo de sus estrategias y proyectos para generar valor.

Temas:

• Introducción a los Motores de Recomendación
• Técnicas del sistema de recomendación
• Recomendaciones basadas en contenido
• Recomendaciones colaborativas
• Enfoques híbridos
• Aplicaciones de los motores de recomendación en los negocios
• Conjunto de datos
• Almacenar los datos
• Analizando los datos
• Caso de uso empresarial

Resultados Previstos de Aprendizaje

• Comprende que son los motores de recomendación y como pueden verse similar a un vendedor inteligente que toma decisiones.

MÓDULO 6: PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (NPL) (15 Horas)

Competencia:

• Saber  cómo las nuevas tecnologías de Inteligencia Artificial y relacionadas tales como: Machine Learning Deep Learning, Motores de Recomendación, Procesamiento en Lenguaje Natural; impactan los negocios y como la alta gerencia debe incorporarlas en el desarrollo de sus estrategias y proyectos para generar valor.

Temas:

• Introducción al PLN
• Procesamiento morfológico
• Sintaxis y semántica
• Semántica y Pragmática
• Casos de uso de PNL
• Análisis de texto
• Análisis de los sentimientos
• Aplicaciones de la PNL en las empresas
• Servicio al Cliente
• Monitoreo de reputación
• Inteligencia de mercado
• Tecnología de sentimiento en los negocios

Resultados Previstos de Aprendizaje

• Comprende que es el PLN y como las empresas están recurriendo a esta tecnología para explorar y entender el análisis de sentimientos y emociones de sus clientes y así mejorar su experiencia.

MÓDULO 7: LA ETICA EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (6 Horas)

Competencia:

• Estudiar la importancia de la ética en el desarrollo de proyectos soportados en la (IA) y las nuevas tecnologías relacionadas y su impacto en la organización y la sociedad.

Temas:

• Dilema entre ética y privacidad con el uso de procesos con inteligencia artificial.
• La IA y las preocupaciones éticas
• La IA y el sesgo.
• Puestos de trabajo e IA.
• El empleo y la IA

Resultados Previstos de Aprendizaje

• Comprende la importancia de tener un comportamiento ético en el uso de la IA
• Identifica el impacto de la IA en lo laboral y sus implicaciones éticas.

JOHNNY MAHECHA RAMIREZ   - Modulo1 y 4                 

Ingeniero y MBA Universidad de los Andes, M.Sc. Management Information Systems Leonard Stern School of Business (NYU). PhD en Administración E-Business, Universidad de New York. (Leonard Stern School of Business). Consultor Externo en e-commerce, e-business y e-marketing. Grupo Aval, Grupo Carvajal, Tecnoquímicas, Colombina, Microsoft Area Andina (CRM).Profesor Cátedra Los Andes, La Sabana, El Rosario, Javeriana, EAN, Sergio Arboleda, UNAB, UIS, ICESI. Uninorte. Universidad Internacional de la Florida.Pionero de la docencia de e-commerce y e-marketig en Colombia (Primeros cursos de pregrado en el año 2000 Universidad de los Andes). Primeros Cursos de e-marketing y e-business en especialización de mercadeo y MBA en los Andes. Cursos de Gestión de Tecnología, Sistemas de Información, EAN pregrado y posgrado. Cursos de CRM, e-marketing, Sistemas de Información en especializaciones de Gerencia Comercial y Gerencia Estratégica Universidad de la Sabana. Experiencia en el sector de tecnología (Vicepresidente Mercadeo Canon Latinoamerica Inc).

*El listado de docentes puede ser modificado de acuerdo con los requerimientos del Diplomado.