INTELIGENCIA ARTIFICIAL PREDICTIVA PARA LÍDERES DE NEGOCIO

• 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.

• 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.

• 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).

• 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.

• Casos Reales de Negocio: El docente presentará y analizará situaciones empresariales reales en las áreas de Productividad, Marketing, Comercial, Recursos Humanos, Operaciones y Finanzas.
• Resolución Colaborativa: Con el acompañamiento y guía constante del docente, los alumnos desarrollarán estrategias y soluciones para cada caso, aplicando la teoría directamente a la práctica.
• 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.

Construcción de un business case real de IA predictiva para su organización. A partir de los insumos desarrollados en los módulos anteriores se selecciona y refina un caso de uso priorizado, se mapean sus datos y modelo, se diseña el despliegue y la gobernanza, y se cuantifica el valor esperado en un horizonte de 12–24 meses.

Se elabora una presentación ejecutiva y se realiza una simulación de comité/board con feedback estructurado. El participante culmina el programa con un caso listo para ser presentado en su organización.