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.