Curso libreInteligencia artificial y datos
IA para gerentes
El curso IA para gerentes proporciona al estudiante criterios para identificar dónde la IA genera valor, priorizar casos de uso, evaluar proveedores y liderar la adopción con gobierno, NIST AI RMF, protección de datos y métricas, de modo que tome decisiones de inversión en IA con criterio propio y las comunique a la junta directiva.
A quién va dirigido
Gerentes, directores y líderes de área sin formación técnica que deben decidir sobre proyectos de IA.
Objetivos
✓Comprender las diferencias entre aprendizaje automático, modelos de lenguaje y agentes, el ciclo de vida de un proyecto y sus costos.
✓Analizar procesos y casos de fracaso para priorizar oportunidades con una matriz de valor, factibilidad y riesgo.
✓Aplicar el cálculo de retorno, el piloto mínimo y la decisión entre compra, alianza o desarrollo propio.
✓Diseñar una hoja de ruta de adopción a 12 meses con indicadores, gestión del cambio y política de uso aceptable.
✓Evaluar riesgos de datos, seguridad y proveedores con la Ley 1581 de 2012, la Circular 002 de 2024 de la SIC y NIST AI RMF.
Plan de estudios por sesión
1
Qué puede y qué no puede hacer la IAAprendizaje automático, modelos de lenguaje, agentes y ciclo de vida del proyecto · Costos de licencias, tokens, integración y talento; casos de fracaso
2
Casos de uso y retornoMapa de procesos y matriz de valor, factibilidad y riesgo · Retorno, piloto mínimo y compra, alianza o desarrollo propio
3
Gobierno y riesgoPolítica de uso aceptable, Ley 1581 de 2012 y Circular 002 de 2024 de la SIC · NIST AI RMF y seguridad de la información y proveedores
4
Liderar la adopción y presentación del ejercicio finalGestión del cambio, indicadores, hoja de ruta a 12 meses y comunicación a junta · Presentación de la hoja de ruta con tres casos de uso priorizados y presupuesto
Evaluación
Inicial30%Mapa de procesos del área con oportunidades de IA clasificadas en predictiva, generativa o agentes, con costos estimados.
Intermedio30%Matriz de valor, factibilidad y riesgo de casos de uso; evaluación de una propuesta de proveedor con criterios técnicos y legales.
Final40%Ejercicio final: hoja de ruta de adopción de IA con tres casos priorizados, presupuesto estimado, política de uso y presentación a junta.
Proyecto final
Hoja de ruta de adopción de IA para un área de su organización, con tres casos de uso priorizados, presupuesto estimado y política de uso.