Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales

IA Generativa para Marketing y Ventas

El Curso Empresarial equivale a 40 horas lectivas*.

Módulo 1: Introducción a la IA generativa
  • Introducción a la IA, Machine Learning y Deep Learning.
  • Análisis comparativo: modelos discriminativos vs generativos.
  • Fundamentos de tokenización y procesamiento de lenguaje natural.
  • Sesgos algorítmicos y consideraciones éticas en implementación empresarial.

Módulo 2: Liderazgo y visión estratégica de la IA en la Gestión Empresarial
  • ROI y KPIs específicos para proyectos de IA Gen.
  • Gestión de cambio organizacional en adopción de tecnologías emergentes.
  • Análisis de casos: implementaciones exitosas en sectores financiero, retail y logística.

Módulo 3:Técnicas de Prompt y su aplicación en el Marketing
  • Metodología de Prompts para el Marketing.
  • Técnicas avanzadas: few-shot learning, chain-of-thought prompting.
  • Laboratorio práctico: desarrollo de prompts para generación de contenido y segmentación de audiencias.

Módulo 4: Técnicas de Prompt y su aplicación en las Ventas
  • Prompts especializados para análisis de prospección y calificación de leads.
  • Creación y optimización de speech comerciales con IA.
  • Análisis conversacional y speech analytics para optimización de procesos de ventas.

Módulo 5: Modelos razonadores e investigación profunda
  • Implementación de modelos y técnicas de razonamiento avanzado.
  • Web scraping inteligente y análisis competitivo con investigación profunda.
  • Síntesis de información multifuente y generación de insights estratégicos.

Módulo 6: Creación de GPTs, Proyectos y Artefactos para el Marketing y Ventas
  • Arquitectura de GPTs personalizados: configuración técnica y optimización.
  • ChatGPT, Claude y Perplexity Projects: gestión de contexto y memory systems.
  • Desarrollo de artefactos: templates, calculadoras y herramientas interactivas.

Módulo 7: Agentes y automatización de AI para el Marketing y Ventas
  • Diseño de arquitecturas multi-agente para procesos comerciales.
  • Automatización de email marketing y social media.
  • Creación de prototipos de Lead scoring.
  • Herramientas: Make.com, Zapier, N8N para workflow automation.

Módulo 8: Inteligencia Artificial para el análisis de datos – Python y Google Collab
  • Uso de modelos generativos para análisis de datos.
  • Análisis de sentimientos y reconocimiento de patrones mediante IA Generativa.
  • Exploración de modelos generativos para realizar análisis predictivo, identificando tendencias futuras y patrones de comportamiento del consumidor.
  • Uso de Python con Google Collab para análisis de datos – Caso Aplicado con data real (dataset).

Módulo 9: IA Generativa para Áreas y Procesos Clave
  • Customer Experience: chatbots y análisis de sentimientos.
  • Recursos Humanos: screening de CVs y speech analytics de entrevistas.
  • Casos prácticos por sectores: banca, retail, manufactura, servicios.

Módulo 10: Del SEO al GEO: Generative Engine Optimization
  • Framework GEO: arquitectura de contenidos para motores generativos.
  • Optimización de contenido para ChatGPT, Copilot, Claude y Perplexity.
  • KPIs emergentes: tasa de aparición, calidad de menciones, posición en narrativas

Módulo 11: Proyecto Capstone
  • Definición de problema y caso de negocio.
  • Desarrollo integral de solución de IA Generativa para caso empresarial real.
  • Definición de KPIs, métricas de éxito y plan de implementación.

 

*Una hora lectiva equivale a 45 minutos.

La Universidad de Piura se reserva el derecho de postergar, reprogramar o cancelar el programa, en caso no se cuente con la cantidad mínima necesaria de participantes. Las sesiones especiales y exámenes podrán ser programados fuera del horario regular de clases, previa comunicación con los alumnos.