Los datos no generan valor.
Las decisiones estratégicas sí.
Las empresas que lideran su industria no toman decisiones por intuición.
Las toman con modelos.
8 Clases – 20 Horas – Ver vídeo
Machine Learning para líderes de negocio
Es un taller intensivo diseñado para profesionales que buscan elevar el valor de su organización mediante análisis avanzado y decisiones estratégicas basadas en datos.
Modalidad
Online
Formación especializada
20 Horas
Inicio del programa
14 de Marzo
La ventaja competitiva ya no depende de tener datos. Depende de saber utilizarlos estratégicamente.
Por ello, te ofrecemos tres pilares fundamentales:
Decisiones predictivas
Anticipa comportamientos de clientes y reduce riesgos en la toma de decisiones.
Crecimiento estratégico
Identifica oportunidades de negocio apartir de análisis de datos.
Mayor rentabilidad
Optimiza recursos y mejora resultados mediante segmentación inteligente.
Alta Dirección
- CEO y Directores Generales
- Miembros de comité ejecutivo
Diseñado para quienes toman decisiones de alto impacto
Gerencias Estratégicas
- Gerentes de innovación
- Gerentes de transformación digital
Líderes de Área
- Responsables de negocio
- Jefes de área
Liderazgo con experiencia real en Inteligencia Artificial
«Más de 25 años liderando la aplicación estratégica de Inteligencia Artificial en España y Latinoamérica»
Ing. Julio Quiñonez
CEO para España y Latinoamérica de Customer Target Consulting, firma pionera en estrategia de clientes e implementación de IA para negocios.
Formación académica:
- Máster en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos – UCM
- MBA – Universidad del Pacífico
- Máster en Dirección Comercial y Marketing – IE Business School
Detalles del programa
Metodología
- Formato intensivo online (20h).
- Aplicación directa a tu empresa.
- Diseño de tu AI Strategy Roadmap.
Módulo 1: Introducción a la Ciencia de Datos y Metodología CRISP-DM
Comprende cómo abordar un proyecto de datos desde el negocio, paso a paso.
📌 Lo que trabajarás:
Qué es minería de datos y qué problemas resuelve.
Tipos de modelos: segmentación, clasificación, asociación.
Etapas CRISP-DM: definición de objetivos, análisis, preparación, modelamiento, evaluación, implementación.
Diseño de flujos en KNIME sin programar.
🎯 Resultado esperado:
Entenderás cómo estructurar un proyecto de análisis de datos y crearás tu primer flujo completo en KNIME.
Módulo 2: Preparación de Datos para Análisis y Modelos
Limpia, transforma y optimiza datos para análisis sin usar código.
📌 Lo que trabajarás:
Análisis descriptivo y relación entre variables.
Limpieza de datos: valores nulos, extremos y duplicados.
Transformaciones, escalado y codificación de variables.
Análisis de componentes principales (PCA) y reducción de variables.
Partición en muestras de entrenamiento y validación.
🎯 Resultado esperado:
Sabrás preparar datasets reales con calidad analítica, optimizando variables para construir modelos sólidos.
Módulo 3: Segmentación y Clusterización
Descubre grupos ocultos en tus datos y actúa estratégicamente.
📌 Lo que trabajarás:
Segmentación RFM (Recencia, Frecuencia, Monto).
Clustering con K-means, jerárquico y bi-etápico.
Evaluación de clusters y visualización.
Perfilamiento de segmentos.
🎯 Resultado esperado:
Construirás y caracterizarás segmentos para aplicar acciones comerciales, de fidelización o retención.
Módulo 4: Modelos de Clasificación y Scoring
Anticipa comportamientos clave con modelos predictivos visuales.
📌 Lo que trabajarás:
Árboles de decisión, regresión logística, redes neuronales simples.
Random forest y modelos combinados.
Métricas de evaluación: precisión, recall, F1, AUC.
Selección de modelos y despliegue en bases de datos.
🎯 Resultado esperado:
Podrás construir modelos predictivos sin código y entender cuál funciona mejor para tu problema de negocio.
Módulo 5: Modelos de Asociación para Venta Cruzada
Identifica relaciones entre productos y oportunidades ocultas.
📌 Lo que trabajarás:
Reglas de asociación y análisis de cestas.
Detección de productos complementarios y secuencias de compra.
Aplicación a promociones, ecommerce o CRM.
Selección e implementación de reglas efectivas.
🎯 Resultado esperado:
Serás capaz de aplicar modelos de venta cruzada con reglas comprensibles y aplicarlas en campañas o procesos comerciales.
Inversión
Condiciones vigentes hasta el XX de xxxxx de 2026.
S/. 800 inc. IGV
(USD 230 · €198)
S/. 720 inc. IGV
(USD 207 · €178)
S/. 700 inc. IGV
(USD 200 · €172)
Precio regular
Vigente hasta xx/2026
Tarifa corporativa
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Necesito conocimientos técnicos avanzados?
Comprende por qué la AI y la Generative AI están redefiniendo el liderazgo y la ventaja competitiva en los negocios.
En este módulo introductorio establecerás las bases estratégicas para liderar con inteligencia artificial, más allá de los aspectos técnicos. Revisaremos qué es realmente la AI y la Gen AI, cómo se diferencian y por qué son hoy motores clave de transformación empresarial.
📌 Lo que trabajarás:
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Definiciones prácticas de AI y Gen AI desde una perspectiva de negocio.
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Diferencias entre AI tradicional y Generative AI aplicadas a decisiones reales.
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Casos de empresas que ya están utilizando AI para rediseñar productos, procesos y modelos de negocio.
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Autoevaluación guiada: ¿está tu organización lista para adoptar AI de forma estratégica?
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Revisión de las principales tendencias 2025-2026 en AI, según informes recientes.
🎯 Resultado esperado:
Comprenderás cómo la AI está impactando la economía y los modelos organizacionales, y podrás diagnosticar el nivel de preparación de tu empresa para liderar con inteligencia artificial.
¿Este programa es estratégico o técnico?
Aprende a pensar, planificar y comunicar con mayor claridad, velocidad y profundidad gracias a los modelos generativos.
En este módulo exploramos el funcionamiento real de los modelos de lenguaje generativo (LLMs), como ChatGPT, Claude, Gemini o Copilot, y cómo pueden ser utilizados como herramientas estratégicas por directivos y consultores para mejorar la toma de decisiones, el análisis y la planificación ejecutiva.
📌 Lo que trabajarás:
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Fundamentos claros sobre qué es un modelo generativo (LLM) y cómo funcionan herramientas como ChatGPT o Gemini, sin tecnicismos innecesarios.
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Introducción al prompt engineering ejecutivo: cómo estructurar preguntas y comandos que generen respuestas útiles para la dirección y el negocio.
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Casos de uso reales para líderes: generación de ideas, comparación de escenarios, resúmenes estratégicos, elaboración de planes, análisis de impacto.
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Limitaciones y riesgos actuales de la Gen AI: sesgos, privacidad, alucinaciones, y cómo gestionarlos desde el negocio y la gobernanza.
🎯 Resultado esperado:
Podrás utilizar herramientas de Gen AI como copilotos para tus procesos clave de liderazgo, aumentar tu claridad mental, tu productividad directiva y tu capacidad de síntesis, sin depender de equipos técnicos.
¿Puedo aplicar lo aprendido inmediatamente en mi empresa?
Descubre cómo la AI ya está generando resultados concretos en todas las áreas clave del negocio.
En este módulo aterrizamos la Inteligencia Artificial en los procesos reales de distintas funciones empresariales. Analizaremos cómo la AI y la Generative AI están siendo aplicadas con éxito en áreas como marketing, finanzas, operaciones o recursos humanos, y qué beneficios tangibles están obteniendo las empresas que ya la integran.
📌 Lo que trabajarás:
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Marketing y Customer Experience: generación de contenido personalizado, automatización de campañas, segmentación avanzada y análisis de comportamiento.
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Finanzas y control: predicción de ingresos, detección de fraude, análisis de riesgo crediticio y simulación de escenarios.
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Recursos Humanos: optimización de procesos de selección, análisis de engagement, predicción de rotación y construcción de mapas de talento.
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Operaciones y cadena de suministro: estimación de demanda, optimización de inventarios, mantenimiento predictivo y logística inteligente.
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Casos reales sectoriales: ejemplos de empresas de retail, banca, salud, educación y eCommerce que ya están implementando soluciones de AI con resultados medibles.
🎯 Resultado esperado:
Tendrás una visión clara y comparativa de las oportunidades más relevantes para aplicar AI en tu organización, identificarás quick wins y entenderás cómo otras empresas están transformando procesos críticos con inteligencia artificial.
¿Las sesiones quedan grabadas?
Impulsa la transformación desde el liderazgo: personas, mentalidad y ética como claves del éxito en la era de la inteligencia artificial.
Adoptar inteligencia artificial no es solo una cuestión tecnológica: requiere transformar la cultura, los equipos y los modelos de liderazgo. En este módulo aprenderás a preparar a tu organización para una adopción sostenible y estratégica de la AI, gestionando el cambio, desarrollando talento híbrido y asegurando la ética en su implementación.
📌 Lo que trabajarás:
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Cómo construir una cultura organizacional data & AI-driven, que facilite la innovación, la toma de decisiones basada en evidencia y la colaboración humano-máquina.
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Modelos de gestión del cambio para superar resistencias internas y acompañar la adopción de soluciones AI de forma efectiva.
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Qué es el talento híbrido y cómo identificar los nuevos perfiles que se requieren (prompt designers, AI strategists, business translators) sin perder el componente humano.
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Principios de ética, gobernanza y regulación, incluyendo el análisis del nuevo AI Act de la Unión Europea, la transparencia algorítmica, la gestión de sesgos y la protección de datos.
🎯 Resultado esperado:
Saldrás con una visión clara de cómo liderar el cambio organizacional que requiere la transformación con AI, alineando cultura, capacidades humanas y marcos éticos para un despliegue responsable y sostenible.