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Curso

Design thinking y el uso de la inteligencia artificial

  • Actualización y Tics Multidisciplinarios
  • Remoto
  • Inicia el 05 de noviembre de 2024
  • 36 horas
Inversión

 $ 1.760.000

Horarios
Martes, Miercoles y Jueves de 6 a 9PM
duración 2 Semanas
intensidad 36 horas
Facultad Dirección Educación Digital

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Objetivo

La metodología Design Thinking de manera efectiva, utilizando herramientas de IA para la generación de ideas, prototipado y validación de soluciones innovadoras en entornos organizacionales.

Dirigido a

Este curso está dirigido a profesionales de diversos campos que deseen adquirir competencias en innovación y Design Thinking, con un interés particular en la aplicación de herramientas de Inteligencia Artificial. Entre los participantes potenciales se encuentran:
•    Emprendedores y fundadores de startups.
•    Innovadores y líderes de equipos de innovación.
•    Diseñadores, UX/UI y product managers.
•    Profesionales del marketing y la publicidad.
•    Estudiantes de pregrado y posgrado en áreas relacionadas con la innovación, el diseño y la tecnología.

  • Comprender los fundamentos y principios del Design Thinking como metodología de innovación centrada en el usuario.
  • Identificar y aplicar herramientas de IA para la investigación, empatía y comprensión profunda de las necesidades y comportamientos de los usuarios.
  • Desarrollar habilidades para la definición precisa y efectiva de problemas complejos, utilizando técnicas potenciadas por IA.
  • Fomentar la creatividad y la ideación de soluciones innovadoras mediante herramientas de IA para la generación de conceptos y prototipos.
  • Aplicar técnicas de prototipado y testeo rápido, utilizando herramientas de IA para la validación y refinamiento de soluciones.

Módulo 1: Introducción al Design Thinking y la Inteligencia Artificial (6 horas)
•    1.1 Fundamentos del Design Thinking: historia, principios y filosofía.
•    1.2 El proceso del Design Thinking: etapas, herramientas y mindset.
•    1.3 Inteligencia Artificial y su potencial en el Design Thinking.
•    1.4 Aplicaciones de la IA en cada etapa del Design Thinking.
•    1.5 Casos de éxito: empresas que utilizan IA para innovar.
Módulo 2: Empatía y comprensión del usuario (6 horas)
•    2.1 La importancia de la empatía en el Design Thinking.
•    2.2 Técnicas de investigación para comprender al usuario: entrevistas, encuestas, observación.
•    2.3 Herramientas de IA para el análisis de datos de usuarios.
•    2.4 Creación de mapas de empatía y personas.
•    2.5 Casos de éxito: empresas que utilizan IA para comprender mejor a sus usuarios.
Módulo 3: Definición del problema y oportunidades de innovación (6 horas)
•    3.1: Enfoque en el problema: Técnicas para definir y refrasear problemas
•    3.2: Identificación de oportunidades de innovación y valor para el usuario
•    3.3: Herramientas digitales para el análisis de problemas y la ideación
•    3.4: Definición clara y concisa del problema a abordar
Módulo 4: Ideación y generación de ideas creativas con IA (6 horas)
•    4.1: Técnicas de ideación tradicionales y potenciadas por IA
•    4.2: Pensamiento divergente y generación de ideas disruptivas
•    4.3: Herramientas digitales para la lluvia de ideas y la colaboración creativa
•    4.4: Selección y evaluación de ideas con potencial innovador
Módulo 5:  Creación de prototipos con herramientas de IA:
•    5.1 Herramientas de IA para la generación de prototipos rápidos y de alta fidelidad.
•    5.2 Ejemplos de herramientas de IA para el prototipado de interfaces, productos físicos y experiencias de usuario.
•    5.3 Casos prácticos de creación r prototipos innovadores.
•    5.4 Concepto de Producto Mínimo Viable (PMV) y sus características.
Módulo 6: Testeo, Validación y Modelo de Negocios (6 horas)
•    6.1 La importancia del testeo y la validación en el Design Thinking.
•    6.2 Técnicas de testeo y validación: desde pruebas de concepto hasta prototipos avanzados.
•    6.3 Herramientas de IA para el análisis de datos y la retroalimentación de usuarios.
•    6.4 Iteración y refinamiento de soluciones basadas en los resultados del testeo.

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