Inversión	$ 1.500.000
intensidad	40 horas
Facultad	Escuela de Administración
CONTENIDO DEL PROGRAMA

Objetivo

Formar profesionales capaces de comprender e integrar los fundamentos conceptuales, metodológicos y prácticos de la Inteligencia de Negocios en su quehacer profesional, utilizando como eje articulador las capacidades de la Inteligencia Artificial Generativa, con énfasis en el aprovechamiento estratégico de herramientas como ChatGPT para potenciar la toma de decisiones informadas, ágiles y alineadas con los objetivos de negocio en contextos organizacionales complejos, dinámicos y orientados a la innovación.

Dirigido a

Profesionales en ejercicio que desean incorporar herramientas analíticas e inteligencia de negocios en su práctica, mejorando la calidad de sus decisiones.
Investigadores interesados en el uso de datos y modelos de IA para enriquecer sus análisis y trabajos de investigación aplicada.
Emprendedores que buscan potenciar sus modelos de negocio mediante la toma de decisiones basada en evidencias generadas por herramientas de BI e IA.
Líderes de equipos, gerentes y directores de departamento que necesitan comprender el valor estratégico de los datos y cómo integrarlos en sus procesos de gestión, planificación y control.
Estudiantes universitarios avanzados de pregrado y posgrado, provenientes de disciplinas como administración, economía, ingeniería, ciencias sociales, tecnologías o afines, interesados en adquirir una ventaja competitiva mediante el dominio de herramientas contemporáneas de inteligencia organizacional.

Comprensión experta de los principios y prácticas de inteligencia de negocios aplicados a la solución de problemas reales.
Dominio del diseño y uso de prompts como instrumentos clave para la generación de conocimiento en contextos empresariales.
Habilidad para interpretar e intervenir sobre visualizaciones y dashboards complejos, con acompañamiento de sistemas generativos de lenguaje natural.
Capacidad para articular procesos de toma de decisiones basadas en evidencia, integrando los aportes de la analítica, la IA generativa y la inteligencia colectiva de los equipos de trabajo.

Módulo 1 - Fundamentos de la Inteligencia de Negocios

Evolución histórica y marcos teóricos de la inteligencia de negocios.
Componentes estructurales y funcionales de un sistema de BI.
Diferenciación entre BI operativa, táctica y estratégica.
Rol de la inteligencia de negocios en modelos organizacionales basados en datos.

Módulo 2 - Inteligencia Artificial Generativa y ChatGPT en Contextos de BI

Fundamentos de modelos de lenguaje natural y arquitecturas generativas.
Capacidades técnicas y limitaciones operativas de ChatGPT en entornos de análisis organizacional.
Principios del diseño de interacción mediante prompts.
Casuística aplicada: escenarios reales de uso de IAG en BI.

Módulo 3 - Gobernanza, Ética y Calidad de Datos en la Organización

Tipologías de datos, estructuras lógicas y ecosistemas de datos.
Normativas, marcos éticos y criterios de calidad en la gestión del dato.
Construcción de una cultura organizacional basada en data literacy.

Módulo 4 - Estrategias de Prompts para el Análisis de Datos con IAG

Diseño estructurado de prompts para distintas intenciones analíticas.
Técnicas de refinamiento iterativo y validación semántica de salidas generativas.
Traducción de necesidades de negocio en estructuras de consulta comprensibles para la IA.

Módulo 5 - Visualización Cognitiva y Narrativa de Datos

Fundamentos de percepción visual y diseño cognitivo de dashboards.
Técnicas narrativas en la representación gráfica de datos.
Apoyo de la IA generativa en la creación de visualizaciones adaptadas a públicos diversos.

Módulo 6 - Aplicaciones Integradas de BI y ChatGPT en Escenarios Organizacionales

Simulación de casos de negocio con acompañamiento de IA.
Análisis de KPIs, benchmarking dinámico y elaboración de reportes argumentativos.
Trabajo en entornos colaborativos y resolución de desafíos con ChatGPT como copiloto de decisiones.

Módulo 7 - Inteligencia de Negocios como Pilar del Modelo Organizacional

Articulación de la BI con procesos estratégicos de ideación, prototipado y planeación.
Integración de métricas inteligentes en el seguimiento y evaluación del desempeño organizacional.
Proyección de madurez analítica organizacional y escalabilidad de soluciones basadas en IA.