Tecnologías Disruptivas para Ejecutivos
Módulo 1: inteligencia artificial, analítica y machine learning
"Toda compañía es una compañía de software" David Kirkpatrick, Forbes, 2011
"El software se está devorando al mundo" Marc Andreessen, WSJ, 2011
Las empresas necesitan aprovechar las tecnologías digitales para innovar en los modelos de negocio, optimizar la eficiencia operativa y aprovechar los datos para mejorar las decisiones, entre otros. Sin embargo, los dueños, los presidentes y los miembros de juntas directivas deben entender el potencial de las tecnologías disruptivas para empoderar sus negocios.
No es necesario entender los detalles técnicos de las nuevas tecnologías. Lo importante es entender qué son, cuáles son sus aplicaciones en los negocios, una visión global sobre su funcionamiento, cómo se hacen proyectos usando estas tecnologías, cuáles son las buenas prácticas y qué riesgos existen al aplicarlas.
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Este curso hace parte del programa Seminario de Excelencia Tecnologías Disruptivas para Ejecutivos. Ver más aquí.
Dirigido a
Presidentes, miembros de juntas directivas, directivos, gerentes y jefes (financieros y de planeación), que consideren necesario conocer las nuevas tecnologías digitales disruptivas para poder aplicarlas en sus negocios.
Objetivos
- Explicar el potencial de ciertas tecnologías digitales disruptivas para los negocios. En este seminario, las tecnologías se agrupan en módulos, los cuales se pueden tomar en conjunto o selectivamente.
- Explicar en qué consiste cada una de las tecnologías: cómo nacieron, qué son exactamente, de qué elementos se componen y la terminología usada.
- Mostrar en algún detalle cómo funcionan, cuáles son sus componentes.
- Ilustrar con ejemplos prácticos las aplicaciones de las tecnologías en diferentes industrias y en gobierno, y mostrar casos reales.
- Explicar cómo se hace un proyecto para aplicar estas tecnologías: tiempos, costos, plataformas, proveedores, riesgos, buenas prácticas.
Metodología
Este Seminario de Excelencia está elaborado a partir de las experiencias académicas, de consultoría y de aplicaciones prácticas en proyectos de los conferencistas. Mediante charlas, se crea un espacio de alta interactividad con los participantes para que puedan relacionar los conceptos con los problemas de sus empresas.
El Seminario de Excelencia está compuesto por 3 módulos de 8 horas cada uno. Los participantes pueden tomar uno, varios o todos los módulos, dependiendo de su interés y/o conocimientos.
Cada módulo tendrá 5 partes:
- Conceptos: terminología y definiciones, historia, para qué sirve.
- Funcionamiento: por qué funciona, cuáles son los componentes de la tecnología.
- Aplicaciones: ejemplos de uso en diferentes sectores.
- Proyectos: cómo se ejecuta un proyecto usando esta tecnología, cuál es el mercado (proveedores de productos y servicios), duración de los proyectos, costos, riesgos.
- Discusión y análisis de casos reales en Colombia entre expertos de la industria y los participantes del curso.
Contenido
MÓDULO 1: INTELIGENCIA ARTIFICIAL, ANALÍTICA Y MACHINE LEARNING
- Conceptos
- Qué es Inteligencia Artificial, Analítica, Machine Learning, Deep Learning, Procesamiento de Lenguaje Natural, entre otros.
- Historia de las diferentes tecnologías, cómo han evolucionado en el tiempo, qué combinación de sucesos las potenciaron recientemente.
- Cuál es el valor que tienen para los negocios y para la transformación digital de una empresa.
- Cómo funcionan
- Qué es tecnología de Machine Learning y qué quiere decir que las máquinas aprenden
- Cuáles son los problemas que se pueden resolver con esta tecnología
- Qué debe conocer un ejecutivo sobre Machine Learning
- Cuáles son las limitaciones de usar esta tecnología
- Se muestra intuitivamente (sin matemáticas) cómo funcionan diferentes modelos.
Ejemplos de aplicaciones
- Aplicaciones prácticas de estas tecnologías en las empresas.
- Ejemplos de aplicaciones en el sector Financiero, Comercio, Salud, Mercadeo, Seguridad y diferentes sectores de Gobierno.
Proyectos
- Cómo se formula un proyecto basado en estas tecnologías, en particular un proyecto de Machine Learning
- Cómo se estructura y cuáles son las actividades que se realizan.
- Qué tipos de recursos demandan estos proyectos.
- Cómo funciona el mercado de los proveedores.
- Cuáles son los tiempos y costos típicos.
- Cuáles son los riesgos de realizar estos proyectos.
Casos Reales
- Casos reales en nuestro medio de aplicaciones de Machine Learning.
- Aciertos y desaciertos.
Profesores
Condiciones
Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.
La apertura y desarrollo del programa estará sujeto al número de inscritos. El Departamento/Facultad (Unidad académica que ofrece el curso) de la Universidad de los Andes se reserva el derecho de admisión dependiendo del perfil académico de los aspirantes.
