INTELIGENCIA ARTIFICIAL PREDICTIVA PARA LÍDERES DE NEGOCIO

17 de marzo

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Información

Perfil del Participante

Ruta de aprendizaje

Docentes

Skills

Por qué somos diferentes

Sobre el programa

El eje del programa es un ciclo práctico de seis pasos —Problema, Datos, Modelo, Despliegue, Gobernanza y Valor— que se utiliza como marco para analizar casos reales de negocio y estructurar conversaciones de alto nivel en comités ejecutivos. Al finalizar, cada participante habrá diseñado y defendido un business case de IA predictiva adaptado a su propia organización, listo para ser presentado ante directorios o comités de inversión, conectando la promesa de la IA con resultados financieros tangibles y una gobernanza responsable.

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Inicio

17 de marzo

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Duración

60 horas (16 sesiones)

Horarios

Martes y jueves de 7:00 p. m. a 10:00 p. m.

Modalidad

Virtual sincrónico (clases en vivo)

Certificado

A nombre de la Escuela de Posgrado USIL

*La EPG-USIL se reserva el derecho de cancelar o modificar las fechas de sus programas y comunicarlas con la debida anticipación.

*Una vez iniciadas las clases no se podrá solicitar la devolución de la primera cuota.

Perfil del
Participante

Dirigido a directores, gerentes y mandos medios de áreas como Comercial y Ventas, Marketing, Recursos Humanos / Personas, Finanzas y Gestión de Riesgos, Operaciones, Servicio al Cliente, Transformación Digital y Estrategia. Son líderes que tienen responsabilidad sobre resultados de negocio, equipos o unidades específicas, y que necesitan decidir dónde y cómo invertir en iniciativas de IA para generar impacto real en crecimiento, eficiencia y control de riesgos.

Profesionales con experiencia en el liderazgo de equipos, proyectos o resultados de negocio, que se sienten cómodos trabajando con indicadores, reportes y dashboards, aunque no tengan formación técnica en programación o ciencia de datos. Colaboran —o buscan colaborar con mayor criterio— con equipos de BI, analítica, datos o tecnología, y requieren elevar la calidad de la conversación sobre IA.

Ruta de aprendizaje

1.- Fundamentos estratégicos de IA Predictiva en la Empresa
  • Transformación competitiva basada en datos e IA: de la analítica descriptiva a la analítica predictiva y la IA generativa.
  • Lenguaje ejecutivo de IA predictiva: tipos de modelos (clasificación, regresión, series de tiempo, recomendadores) y métricas clave para directorios (AUC, precisión, recall, uplift, etc.).
  • Ciclo de vida del caso de uso predictivo: Problema → Datos → Modelo → Despliegue → Gobernanza → Valor como backbone metodológico del programa.
  • Arquitectura de datos para IA en la empresa: CRM, ERP, HRIS, data marts, lagos de datos, calidad y riesgos de la información.
  • Gobierno, riesgo y cumplimiento en IA: comités de IA, roles (CFO, CCO, CHRO, CDO), políticas de uso responsable, trazabilidad y auditoría.
  • Taller aplicado: identificación y priorización de 3-5 casos de uso por organización, mapeados al ciclo de 6 pasos y vinculados a métricas de negocio.
2.- Gestión de Obras Públicas
  • KPIs clave de performance comercial: funnel extremo a extremo, tasas de conversión, ticket promedio, retención, LTV, churn de clientes.
  • Fuentes de datos comerciales: CRM, automatización de marketing, interacción digital, canales físicos y contacto con cliente.
  • Scoring de leads y oportunidades: modelos de propensión, priorización de cartera, segmentación dinámica y alineamiento Marketing-Ventas.
  • Personalización y next-best-offer: segmentación avanzada, recomendadores, pricing dinámico y campañas orquestadas con IA.
  • Forecast de ventas y planificación integrada: modelos de series de tiempo, escenarios de demanda, impactos en planificación comercial e inventarios.
  • Caso aplicado: diseño de un mini business case comercial con definición del problema, datos requeridos, modelo sugerido, despliegue en CRM y KPIs de valor esperados.
  • Resultados de aprendizaje: interpretación de KPIs comerciales avanzados, diseño de modelos predictivos aplicados a ingresos, integración de IA en procesos comerciales y toma de decisiones basada en datos.
3.- IA Predictiva aplicada a Recursos Humanos (People Analytics)
  • Marco de People Analytics para ejecutivos: de la analítica descriptiva a la analítica predictiva y prescriptiva en talento.
  • Métricas y tableros críticos de RR. HH.: rotación, ausentismo, desempeño, clima, compromiso, diversidad e inclusión.
  • Modelos de rotación y riesgo de salida: variables clave, cohortes críticas, segmentación de talento y diseño de intervenciones.
  • Selección, matching y movilidad interna: modelos de ajuste candidato-puesto, detección de high potentials y rutas de carrera basadas en datos.
  • Análisis de desempeño, potencial, clima y bienestar: uso de datos estructurados y texto libre (encuestas abiertas, comentarios) para modelos predictivos.
  • Ética, sesgos y gobernanza de modelos de talento: impacto en decisiones sobre personas, criterios de transparencia, explicabilidad y accountability.
  • Caso aplicado: construcción de un mini caso de People Analytics con plantilla de 6 pasos y matriz de riesgos éticos/SES (sesgos, equidad, supervisión).
4.- IA Predictiva aplicada a Finanzas y Gestión de Riesgos
  • Rol estratégico de la IA predictiva en la función financiera: eficiencia, control, mitigación de riesgos y soporte a la estrategia.
  • Ecosistema de datos financieros: ERP, data mart financiero, sistemas de riesgo, fuentes externas y criterios de calidad de información.
  • Modelos de proyección financiera y escenarios: ingresos, costos, flujo de caja, stress testing y sensibilidad.
  • Riesgo crediticio y scorecards: políticas, límites, provisiones, modelos de probabilidad de default y pérdida esperada.
  • Detección de anomalías y fraude: patrones inusuales en transacciones, alertas tempranas, monitoreo continuo y coordinación con auditoría.
  • Integración con gobierno corporativo: documentación de modelos, trazas de decisión, interacción con auditoría interna, reguladores y comités de riesgos.
  • Caso aplicado: diseño de un escenario financiero/riesgos con comparación “con IA vs sin IA” y minuta simulada de comité de riesgos o inversiones.
5.- Laboratorio de Casos de IA Predictiva en Negocios
  • Casos de IA predictiva en Comercial y Clientes: scoring de leads, propensión de compra, recomendadores, pricing dinámico y forecast comercial.
  • Casos de People Analytics predictivo: rotación temprana, riesgo de underperformance, identificación de high potentials y programas de desarrollo personalizados.
  • Casos financieros y de gestión de riesgos: score de crédito, provisiones, alertas tempranas de morosidad, anomalías y fraude transaccional.
  • Casos en operaciones, servicio al cliente y sector público (según cohort): predicción de demanda, mantenimiento, asignación eficiente de recursos y tiempos de respuesta.
  • Autopsia de proyectos: por qué algunos casos escalan y otros se quedan en piloto; identificación de “killer factors” (datos, sponsoreo, cultura, gobernanza).
  • Taller de síntesis: re-diseño de 1-2 casos con la plantilla de 6 pasos y elaboración de un playbook de buenas prácticas y riesgos recurrentes.
  • Construcción del dossier de casos benchmark: criterios de selección, formato de documentación y conexión directa con el Proyecto Integrador.
6.- Proyecto Integrador

* El dictado de clases del programa se iniciará siempre que se alcance el número mínimo de alumnos matriculados establecido por USIL.

* Para la entrega de certificados son requisitos indispensables alcanzar una nota mínima de 11 en cada uno de los cursos del programa, no haber superado el 30 % de inasistencias y haber cancelado la inversión económica total del programa.

Conferencia
Internacional

Marketing
automation.

Potencia tu liderazgo y empleabilidad accediendo a los workshops exclusivos para nuestros estudiantes.

  • Marca personal digital
  • Networking
  • LinkedIn
  • Entrevistas efectivas

* La Conferencia Internacional y los workshops son opcionales, a los que nuestros alumnos pueden acceder libremente hasta tres meses después de haber finalizado las clases de su programa.

Profesores practitioners

Contamos con docentes practitioners a nivel nacional e internacional de amplia experiencia e influyentes en su campo, los cuales te ayudarán a ampliar tu perfil profesional acompañándote en este programa.

 

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Skills

Al finalizar el programa dominarás las siguientes competencias:

  • Visión estratégica de IA predictiva: Capacidad para conectar las capacidades de la IA predictiva con la estrategia corporativa, las prioridades del negocio y los objetivos de crecimiento, eficiencia y resiliencia.
  • Analítico-ejecutiva: Habilidad para leer, cuestionar y utilizar métricas, reportes y resultados de modelos predictivos como insumos para la toma de decisiones y la gestión de portafolios de proyectos.
  • Gestión de portafolio de casos de uso: Identifica, prioriza y ordena iniciativas de IA predictiva en distintas áreas (ventas, talento, finanzas, riesgos, operaciones), equilibrando impacto, factibilidad y riesgo.
  • Gobernanza y gestión de riesgos en IA: Habilidad para definir principios, roles, comités y lineamientos que aseguren un uso responsable de la IA predictiva, en especial en decisiones que afectan a clientes y colaboradores.
  • Liderazgo crossfuncional: coordinar equipos multidisciplinarios (comercial, HR, finanzas, IT) y presentar resultados de IA ante comités ejecutivos.
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