Especialista en IA Aplicada a Empresas y Negocios

Aprende a convertir tareas de tu trabajo en flujos de IA que puedas repetir, medir y compartir.
• Encontrar oportunidades en tu trabajo: inventario de tareas, priorización por frecuencia, valor, repetibilidad y riesgo.
• Diseñar un flujo que puedas repetir: instrucciones con objetivo, contexto y formato; uso de archivos, Projects, búsqueda, visión y Work/Cowork.
• Construir y adaptar soluciones para tu trabajo con documentos y datos, adaptando contenido a distintos destinatarios y formatos.
• Comprobar resultados y reutilizar lo aprendido: pruebas con casos difíciles, verificación de datos críticos y guía de uso.
Herramientas: ChatGPT y Claude en sus aplicaciones de escritorio.
Producto de salida: tres flujos documentados con ejemplos, pruebas y un método para diseñar nuevos flujos.

Usa la IA para comparar opciones y recomendar con evidencia.
• Definir qué decisión hay que tomar: pregunta, alcance, alternativas, criterios e hipótesis.
• Investigar y contrastar fuentes: investigación asistida, fuentes originales, verificación de citas y matriz de hallazgos.
• Revisar los datos antes de sacar conclusiones: periodos, monedas, unidades, faltantes, duplicados e inconsistencias.
• Comparar opciones con análisis y gráficos: métricas, tendencias, sensibilidad de supuestos y gráficos fieles a los datos.
• Presentar y defender una recomendación: evidencia a favor y en contra, riesgos y condiciones que la cambiarían.
Producto de salida: un paquete de decisión con fuentes, datos comprobados, gráfico, alternativas y recomendación.

Aprende a mapear, diagnosticar, rediseñar y probar procesos con IA.
• Definición del problema y del usuario. Mapeo del proceso actual (AS-IS) y línea base.
• Medición del proceso: tiempos, costos, errores y volumen.
• Análisis de causas raíz, cuellos de botella y duplicidades.
• Priorización de oportunidades: simplificar, estandarizar, automatizar o incorporar IA.
• Diseño del proceso futuro (TO-BE) con controles y puntos de aprobación.
• Prototipo, simulación, validación y preparación de un piloto.
Producto de salida: expediente de mejora con mapas, prototipo, pruebas, indicadores y plan de piloto.

Construye una automatización funcional con Make, IA, controles y aprobación humana.
• Selección y alcance de la automatización. Arquitectura del flujo: disparadores, acciones, rutas y filtros.
• Conexiones y manejo de datos entre aplicaciones: formularios, hojas de cálculo, correo, WhatsApp Business y CRM.
• Integración de IA para clasificar, extraer, resumir y redactar, con validación de resultados.
• Controles, aprobación humana, manejo de errores y seguridad.
• Pruebas, costos, monitoreo, mantenimiento y transferencia.
Producto de salida: un flujo funcional en Make con al menos ocho pruebas, controles, estimación de costos y guía de operación.

Incorpora la IA a la planificación, el monitoreo y las decisiones de tus proyectos con el marco del PMI.
• Planificación asistida por IA: principios PMI, Human-in-the-Loop, business case, charter, objetivos SMART, WBS, cronograma, riesgos y stakeholders.
• Monitoreo y control con Power BI e IA: línea base vs. real, valor ganado, riesgos, escenarios y reporte ejecutivo al sponsor.
Aplicación: plan de gestión del Laboratorio Integrador.

Aprende Python desde cero con la IA como copiloto y convierte tu análisis en una app o dashboard.
• Entorno y fundamentos con IA: Google Colab, VS Code, variables, condicionales, ciclos y funciones.
• Análisis de datos con Pandas: carga de CSV y Excel, limpieza, exploración y visualización.
• Vibe Coding y APIs de IA: crear una app o dashboard en lenguaje natural y automatizar una tarea real.
Entregable: script de Python, visualización de resultados y app o dashboard creado con Vibe Coding.

Diseña un agente con conocimiento autorizado, herramientas, permisos y pruebas.
• Selección del caso y arquitectura: diferencias entre chatbot, asistente, automatización y agente.
• Instrucciones y comportamiento ante casos completos, ambiguos y fuera de alcance.
• Conocimiento autorizado: fuentes, recuperación, citas y actualización.
• Herramientas y acciones; permisos y supervisión humana.
• Diseño de evaluaciones, seguridad, trazabilidad y corrección de fallos.
• Operación y transferencia: monitoreo, costos, mantenimiento y soporte.
Producto de salida: un agente para una tarea acotada, con al menos doce pruebas, reglas de escalamiento y guía de uso.

Construye cuatro herramientas o agentes de IA para el crecimiento comercial.
• Agente de inteligencia comercial: segmentos, clientes y competidores con fuentes verificables.
• Herramienta de diseño de oferta y propuesta de valor: mensajes y matriz de objeciones.
• Agente de campaña y contenidos multicanal: web, correo, WhatsApp y redes.
• Agente de apoyo a prospección, calificación y ventas: guion comercial y propuestas.
Producto de salida: kit comercial con cuatro prototipos, cada uno con instrucciones, pruebas, límites y métricas.

• Uso de ChatGPT, Claude, DeepSeek y Copilot para analizar estados financieros.
• Análisis vertical y horizontal, validación del Estado de Resultados, costos fijos y variables, punto de equilibrio y sensibilidad.
• Flujo de caja proyectado e indicadores clave (ROI, ROE, EBITDA).
• Informe ejecutivo con recomendaciones.

• Alertas de stock e inventario y rutas de entrega.
• Evaluación de proveedores y pronóstico de demanda sin código.
• Dashboards operativos. Casos de comercio, retail y manufactura.

• Uso responsable: sesgos, confidencialidad y datos sensibles.
• Prompts para reclutamiento, onboarding, desempeño, administración de personal y people analytics.
• Creación en vivo de un asistente de RRHH con Gems.

Integra lo aprendido en una solución aplicada, probada y demostrable.
• Seleccionar la solución: problema, usuario, alcance, datos y criterios de aceptación.
• Construir el prototipo integrado y ejecutarlo de extremo a extremo.
• Probar, medir y corregir: casos normales, difíciles y de riesgo; comparación con la línea base.
• Transferir y defender: resultados, límites, manual de operación y decisión de implementación.
Evidencia final: solución demostrable con expediente de diagnóstico, pruebas, controles, métricas y manual operativo, revisada por un panel docente.