Florida Institute of Management

Plan de Estudios

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MÓDULO 1: Fundamentos de IA

Objetivo: Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial, el funcionamiento de los modelos LLM y las tendencias tecnológicas para su aplicación en el entorno empresarial.

• Introducción a la IA Corporativa

Conceptos fundamentales, historia y aplicaciones empresariales de la IA
Herramienta IA: ChatGPT, Google IA, Mistral, Claude, DeepSeek y otras
Taxonomía de herramientas y aplicaciones IA

• Fundamentos de Modelos LLM
  

Arquitectura, funcionamiento y capacidades de los modelos de lenguaje
Herramientas: Tipos de modelos (inferenciales y razonadores)
Comparación práctica entre los modelos LLM más utilizados por las organizaciones

• Benchmarks y Evaluación LLM
  

Criterios de evaluación, métricas y selección de modelos para casos de uso
Herramienta IA: Hugging Face Leaderboard para benchmarks
Matriz de decisión para selección de modelo

• Herramientas IA Fundamentales
  

Clasificación y categorización de herramientas IA por función empresarial
Herramienta IA: AI Directory para explorar herramientas especializadas
Inventario de herramientas para su organización

• Tendencias y Futuro de la IA
  

Evolución tecnológica, tendencias emergentes e impacto organizacional
Roadmap de adopción de tendencias IA

• Progreso del Curso: 12.5%
  

Competencia Clave: Comprensión integral de fundamentos IA en las organizaciones

 


 

MÓDULO 2: Automatización de Flujos

Objetivo: Dominar el uso de herramientas de IA especializadas, incluyendo técnicas RAG, entornos locales seguros (Edge Computing) y sandbox para la experimentación y optimización de flujos de trabajo.

• Herramientas de Inferencia IA

Manejo de herramientas razonadoras para procesamiento avanzado
Herramienta IA: Modelos inferenciales y casos de uso
Configuración y uso de herramienta de inferencia

• Técnicas RAG y MCP

Retrieval Augmented Generation y Model Context Protocol
Herramienta IA: Diseño y ejecución de RAG y MCP para optimizar flujos
Implementación RAG con documentos corporativos

• Edge Computing para IA

Entornos locales para manejo seguro de información sensible
Herramienta IA: Creación de entorno local para modelos LLM destilados
Configuración de entorno local seguro

• Sandboxes para Pruebas Controladas

Entornos controlados para pruebas y experimentación segura
Herramienta IA: Creación de contenedores de pruebas controladas
Desarrollo de sandbox para testing IA

• PLE y OLE con IA

Entornos Personales y Organizacionales de Aprendizaje con IA
Herramienta IA: Diseño de PLE y OLE (Notion AI)

• Progreso del Curso: 25%

Competencia: Dominio de herramientas IA especializadas para implementación
Resultados:

• 5 Herramientas IA Dominadas

• Entorno Seguro Configurado
  

• RAG y MCP Implementado
  

 

 MÓDULO 3: Seguridad e Implementación de la IA

Objetivo: Desarrollar e implementar una hoja de ruta para la adopción segura de la IA, identificando riesgos, aplicando protocolos de seguridad y gestionando la información sensible de la organización.

• Riesgos de Seguridad en IA

Identificación y mitigación de vulnerabilidades
Herramienta IA: Modelo de gobernanza y auditoría
Matriz de riesgos

• Implementación Segura

Protocolos y mejores prácticas
Herramienta IA: Entornos locales y en la nube
Protocolo de implementación segura

• Hoja de Ruta de Implementación Segura IA

Planificación estratégica
Herramienta: Framework y mapa de ruta
Modelo de implementación IA corporativa

• Información Sensible

Manejo seguro de datos confidenciales
Herramienta IA: AI Confidential Computing
Política de manejo de datos sensibles

• Pruebas Controladas

Testing y validación de sistemas IA
Herramienta IA: Comet y Hugging Face
Plan de testing y validación IA/LLM

• Framework de Seguridad IA Empresarial:

• Identificación, Protección, Detección, Respuesta
  

• Progreso: 37.5%
  

Competencia: Implementación segura de IA
Resultados:

• Framework de Seguridad

• Hoja de Ruta Segura, Políticas de Datos
  

MÓDULO 4: Liderazgo de la Gestión de la IA

Objetivo: Desarrollar competencias de liderazgo para gestionar equipos híbridos IA+Humanos, establecer gobernanza y fomentar cultura colaborativa.

• Equipos Híbridos IA+Humanos

Estrategias de liderazgo
Herramienta IA: Flujos híbridos optimizados
Modelo de gestión de equipo híbrido

• Gobernanza de la IA

Gobierno, políticas y administración
Herramienta IA: Framework de gobierno IA corporativo

• Fundamentos del Liderazgo Generativo

Principios adaptativos
Herramienta IA: Delegación y toma de decisiones
Plan de desarrollo

• Trabajo Colaborativo con IA

Estrategias para colaboración aumentada
Herramienta IA: Equipos de alto desempeño
Implementación de herramientas colaborativas

• Liderazgo Digital Avanzado

Competencias directivas
Herramienta IA: Gestión de directivas
Plan de desarrollo

• Progreso: 50%

Competencia: Liderazgo híbrido IA+Humanos
Resultados:

• Gestión Híbrida

• Liderazgo Generativo
  

• Colaboración IA
  

• Visión Futuro IA
  

 

MÓDULO 5: Automatización y Agentes

Objetivo: Diseñar y crear agentes inteligentes para automatizar flujos complejos mediante prompting avanzado y entrenamiento de modelos.

• Diseño de Prompting Avanzado

Herramienta IA: Diseño de prompts complejos
Sistema de prompts

• Creación de Agentes Inteligentes

Herramienta IA: AutoGPT
Prototipo de agente

• Automatización de Flujos

Herramienta IA: Workflow automatizado

• Equipos Agénticos de Trabajo

Herramienta IA: Diseño de equipo agéntico

• Entrenamiento de Agentes

Herramienta IA: Fine-tuning de modelos LLM
Agente especializado

• Arquitectura de Agentes Empresariales:

• Percepción
  

• Razonamiento
  

• Planificación
  

• Ejecución
  

• Feedback
  

• Colaboración Multi-agente
  

• Progreso: 62.5% 
  

Resultados:

• Prompting Avanzado
  

• Agentes Especializados, Flujos Automatizados
  

 

MÓDULO 6: Análisis y Datos con IA

Objetivo: Aplicar IA para análisis avanzado de datos, creación de bases de conocimiento e informes interactivos.

• Análisis de Datos con IA

Herramienta IA: Análisis predictivo
Dataset empresarial

• Informes Interactivos

Herramienta IA: Dashboards con Gemini y AI Studio

• Datos Estructurados y No Estructurados

Herramienta IA: Procesamiento unificado

• Bases de Conocimiento

Herramienta IA: Repositorios inteligentes

• IA por Análisis de Bases Científicas

Herramienta IA: Informes automatizados

• Pipeline de Análisis de Datos IA:

• Ingesta
  

• Limpieza
  

• Análisis
  

• Visualización
  

• Informes
  

• Feedback
  

• Progreso: 75%
  

Resultados:

• Dashboards Inteligentes
  

• Bases de Conocimiento
  

• Informes Ejecutivos
  

 MÓDULO 7: Creación y Desarrollo con IA

Objetivo: Utilizar herramientas de IA para acelerar el ciclo de creación y desarrollo, desde la ideación de prototipos y MVPs hasta la generación de productos, presentaciones inteligentes y visualizaciones de alta calidad.

• MVP y Prototipos con IA

Desarrollo rápido de productos mínimos viables usando herramientas IA
Herramienta IA: Para la creación de prototipado rápido asistido por IA
Prototipo funcional de producto/servicio

• Avatares Personalizados

Creación de representaciones digitales inteligentes para comunicación
Herramienta IA: Para la creación de avatares interactivos
Avatar corporativo para atención al cliente

• Presentaciones Inteligentes

Generación automática de presentaciones profesionales con IA
Herramienta IA: Para el diseño de presentaciones automáticas
Presentación ejecutiva automatizada

• Gráficos y Visualizaciones

Herramientas IA para creación de gráficos y elementos visuales
Herramienta IA: Para la creación automática de gráficos corporativos interactivos
Dashboard visual con gráficos automatizados

• Curaduría Multimodal con IA

IA para la curaduría de contenido multimodal de calidad
Creación de una base de conocimiento curada
Herramienta IA: Para la creación, organización y distribución de contenido curado

• Framework de Creación Digital con IA:

• Ideación, Diseño, Desarrollo, Testing, Lanzamiento, Iteración
  

• Progreso del Curso: 87.5%, Competencia: Creación digital con IA avanzada​
  

• Resultados del Módulo 7:
  

• MVPs Funcionales, Avatares Corporativos
  

• Presentaciones Automáticas, Base de conocimiento multimodal
  

MÓDULO 8: Gestión Ágil de la IA y Transformación Digital Corporativa

Objetivo: Gestionar el proceso de transformación digital y adopción de la IA en la organización, aplicando modelos de gestión y metodologías ágiles para asegurar una integración exitosa.

• Principios de Gestión de Herramientas Tecnológicas

Fundamentos de gestión de tecnologías en las organizaciones
Herramienta: Modelos de gestión de la IA en organizaciones
Agente de análisis de reuniones corporativas

• Adopción de IA en Organizaciones

Aplicación de un modelo para la adopción de la IA en las organizaciones
Herramienta: Técnicas especializadas para capacitación profesional de adultos en IA
Modelo CERE para la adopción ágil y segura de la IA
Posgrado de entrenamiento andragógico

• Superando la Muralla Digital

Identificación de las barreras que impiden la toma de decisiones frente a la adopción de la IA
Herramienta: Para superar la Muralla Digital en los líderes organizacionales
Técnicas para la superación de la Muralla Digital

• Índice de Adopción de la IA (IAIA)

Manejo del Índice de Adopción de la IA para organizaciones
Herramienta: Implementación de aprendizaje acelerado y metodologías activas con IA
IAIA para la consultoría

• Proyecto Final: Proyecto integrador y evaluación final

Framework de Evaluación Andragógica: Experiencia Previa, Motivación Intrínseca, Aplicación Práctica, Reflexión Crítica, Validación de Competencias

• Progreso del Curso: 100%.  Competencia: Gestión de la IA y transformación digital

Resultados del Módulo 8: Modelo de Adopción, Superación de barreras, IAIA aplicado, Proyecto Final presentado

POSGRADO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL - IA LEADERSHIP MASTERY

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