Aprende a implementar la inteligencia artificial en tu empresa y a liderar su adopción con una estrategia clara. Este módulo del Máster en Inteligencia Artificial de la UCM te prepara para asumir el rol de Chief AI Officer: decidir qué IA usar, cómo llevar un proyecto a producción y cómo convertir cada inversión en una ventaja competitiva.
La inteligencia artificial en las empresas
Aprende a convertir el potencial de la inteligencia artificial en valor real para una empresa, desde la banca hasta el retail o la salud. Distingue los enfoques clásicos de la IA: las formas en que un sistema puede pensar o comportarse como una persona, o hacerlo siguiendo la lógica más racional posible. Reflexiona también sobre las cuestiones éticas que surgen al llevarla a un entorno corporativo.
Tipos de IA para empresas: lenguaje, visión, predictiva, generativa y automatización
Recorre las ramas de la IA aplicadas al negocio: procesamiento del lenguaje, visión computacional, IA predictiva, generativa y automatización. Aprende a distinguir entre los distintos modelos generativos disponibles según cada necesidad.
Cómo implementar un proyecto de IA en la empresa
Entra después en la parte práctica: conoce las fases de un proyecto de IA, desde la idea hasta su puesta en producción, y los roles que intervienen en el camino. Identifica los factores críticos de éxito que marcan la diferencia entre un proyecto que triunfa y uno que fracasa.
Fine-tuning, RAG, agentes y MCP: qué estrategia elegir
Elige la estrategia adecuada para cada caso: partir de un modelo fundacional, ajustarlo a tu contexto con fine-tuning, conectarlo con tu información mediante RAG o dotarlo de autonomía con agentes de IA y MCP, para que cada inversión en IA se traduzca en una ventaja competitiva real. Profundiza después en el módulo de RAG: indexación de documentos y búsqueda con lenguaje humano.
Contenidos del módulo de Chief AI Strategy
- Enfoques clásicos de la IA aplicados a la empresa
- Pensar como humano (Thinking Humanly).
- Comportarse como humano (Acting Humanly).
- Pensar racionalmente (Thinking Rationally).
- Comportarse racionalmente (Acting Rationally).
- La inteligencia artificial en el contexto empresarial
- Inteligencia artificial en procesamiento de lenguaje natural (PLN).
- Inteligencia artificial en visión computacional.
- Inteligencia artificial predictiva.
- Inteligencia artificial generativa.
- Inteligencia artificial para automatización.
- Cuestiones éticas de la inteligencia artificial en las empresas.
- Modelos de IA generativa y prompt engineering
- Diferencias entre distintos modelos de inteligencia artificial generativa.
- Prompt engineering.
- Implementación de proyectos de inteligencia artificial
- Fases de implementación de proyectos de IA (CI/CD).
- Roles y habilidades necesarios (Data Scientists, Data Engineer, MLOps, etc.).
- Factores críticos de éxito y fracaso.
- Colab, IDEs, Copilot y más herramientas.
- Diferencias entre distintos entrenamientos
- Modelos fundacionales (LLM base).
- Ajuste fino (fine-tuning).
- Generación aumentada por recuperación (RAG).
- Agentes y MCP
- Agentes.
- MCPs.