Diplomado en Dirección y Administración de Empresas con Inteligencia Artificial
Programa Internacional organizado y dictado por:
Contexto e Información
En un escenario empresarial cada vez más atravesado por la inteligencia artificial, la automatización y el uso estratégico de los datos, las organizaciones enfrentan nuevos desafíos que exigen una dirección moderna, flexible y orientada a la innovación. Ya no se trata únicamente de administrar recursos o coordinar equipos, sino de comprender cómo integrar nuevas tecnologías en la operación diaria para mejorar la eficiencia, acelerar la toma de decisiones y sostener la competitividad en mercados cada vez más dinámicos y exigentes.
En este contexto, la dirección y administración de empresas con inteligencia artificial se consolida como un área clave para el crecimiento y la transformación de organizaciones de distintos sectores. Las empresas necesitan profesionales capaces de liderar procesos de cambio, gestionar áreas estratégicas, incorporar automatizaciones, interpretar datos y aplicar herramientas de IA en funciones vinculadas a la dirección, la administración, la innovación, el marketing, las ventas y la gestión de proyectos. Esta nueva realidad exige perfiles con una mirada integral del negocio, capaces de conectar la estrategia corporativa con la implementación concreta de soluciones tecnológicas que generen valor real en la organización.
Los líderes de esta nueva etapa deben desarrollar una comprensión profunda de las tendencias vinculadas a la IA, la automatización, la analítica de datos y la transformación digital, y saber cómo aplicarlas en distintos contextos empresariales. A su vez, necesitan fortalecer competencias de liderazgo, negociación, innovación, gestión de equipos híbridos y resolución de conflictos para acompañar organizaciones en entornos de cambio permanente. La capacidad de adaptación, la visión estratégica y la incorporación inteligente de nuevas tecnologías son hoy cualidades esenciales para dirigir empresas con éxito en un mercado que demanda decisiones ágiles, sostenibles y orientadas a resultados.
En este Diplomado Internacional desarrollarás las habilidades y conocimientos necesarios para liderar, dirigir y administrar empresas integrando inteligencia artificial de manera práctica y estratégica. Aprenderás a gestionar proyectos, productos, equipos y procesos empresariales, incorporar automatizaciones, utilizar herramientas de IA aplicadas a distintas áreas de negocio y potenciar la toma de decisiones con una visión actual, integral e innovadora.
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¿Qué certificado se entrega una vez finalizado el Diplomado?
Diplomado avalado por la Escuela de Negocios especializada en Alta Dirección Empresarial a nivel Internacional, European Open Business School (European Open Business School), con sede y campus universitario en Madrid, España.
Certificado avalado y reconocido por EOBS, institución con más altos rankings de nivel educativo de toda Europa. La institución educativa cuenta con la certificación en las normas ISO 9001, ISO 14001 e ISO 27001, que muestran no solamente su nivel educativo, sino sus calidad en procesos y seguridad de la información.
Recibirás un Certificado como el ejemplo mostrado + una página adicional sobre el aval del European Open Business School. El certificado además tendrá un código único de validación que servirá como seguridad adicional sobre tus conocimientos obtenidos.
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Programa de Estudio
- Bloque 1: Project Management e IA aplicada al área de Administración & Dirección
- Bloque 2: Transformación digital de empresas y Automatización de procesos
- Bloque 3: Aplicación de la inteligencia artificial a las áreas de Producto e Innovación digital
- Bloque 4: Dirección, negociación y resolución de conflictos
- Bloque 5: Inteligencia artificial aplicada al área de Marketing & Ventas
- Bloque 6: Área de análisis de datos, economía e inteligencia artificial aplicada
+ Caso Práctico Final y espacios de consultas vinculados.
¡Haz click en cada Bloque de Estudio para visualizarlo!
| Project Management e IA aplicada al área de Administración & Dirección | |
| 1.1 Project Management. Ejecución y consultoría en el tema. | |
| 1.2 Planificación y ejecución de un proyecto. Los Actores del Proyecto: Stakeholders. Comunicaciones y manejo de intereses. | |
| 1.3 Modelos de Gestión del Cambio: Adkar, Kotter, y otros. | |
| 1.4 Generación de Métricas, KPIs, OKRs e indicadores de mejora continua. | |
| 1.5 Metodologías ágiles, tradicionales e innovadoras. Modelos Híbridos. | |
| 1.6 Metodologías para sectores varios: SCRUM y Kanban. | |
| 1.7 Inteligencia artificial en la gestión de proyectos. | |
| 1.8 Herramientas de IA de Microsoft para planillas de cálculo/Excel. | |
| 1.9 Inteligencia artificial en el área legal & seguros dentro de la empresa. | |
| 2.0 Gobernanza de la IA y uso ético. | |
| 2.1 Inteligencia artificial en distintos sectores productivos. | |
| 2.2 Inteligencia artificial en el día a día de un puesto ejecutivo. | |
| 2.3 Retorno de la inversión en Inteligencia Artificial. |
| Transformación digital de empresas y Automatización de procesos | |
| 1.1 Marcos de referencia y metodologías para transformar una organización. | |
| 1.2 Personas, procesos y tecnologías en la transformación digital. | |
| 1.3 Transformación digital aplicada a empresas de distintos sectores productivos: Experiencia de un Gerente en transformación digital. | |
| 1.4 Disrupción digital por sectores y puestos directivos. | |
| 1.5 Sistemas de información y digitalización de la cadena productiva. | |
| 1.6 Automatización en la transformación digital. | |
| 1.7 Creación de Workflows, escenarios, filtros y otras especificaciones técnicas. | |
| 1.8 Usos de la herramienta Make desde cero. | |
| 1.9 Automatización en facturación, trabajo administrativo y de formularios. | |
| 2.0 N8N: automatizaciones avanzadas con flexibilidad. | |
| 2.1 Agentes de IA con N8N desde cero. | |
| 2.2 Buenas prácticas y optimización de recursos económicos. | |
| 2.3 Integración con herramientas de IA. |
| Aplicación de la inteligencia artificial a las áreas de Producto e Innovación digital | |
| 1.1 Product Management en la práctica. | |
| 1.2 Análisis y procesos del área de producto. | |
| 1.3 Investigación/extracción de insights: Medición de la experiencia del cliente (CX). | |
| 1.4 Gestión de la experiencia del cliente: Customer Journey Map. | |
| 1.5 UX UI: Experiencia del usuario en los medios digitales de la empresa. | |
| 1.6 Inteligencia artificial aplicada a la innovación. | |
| 1.7 Vibe Coding: Creando herramientas digitales con IA sin saber programar para el cliente interno/externo. | |
| 1.8 Inteligencia artificial para creación de aplicaciones y sitios web corporativos. Uso de Lovable. | |
| 1.9 Replit y Cursor para las áreas tecnológicas de la compañía. | |
| 2.0 Manus IA y Genspark: creación de agentes autónomos para automatización de tareas operativas y de otros tipos. | |
| 2.1 Otros agentes para la creación de productos digitales. |
| Dirección, negociación y resolución de conflictos | |
| 1.1 Competencias personales: habilidades directivas y técnicas de gestión para el C-Level. | |
| 1.2 Política empresarial: niveles de decisión y formulación corporativa. | |
| 1.3 Diseño y control de planes corporativos. Estilos y culturas organizacionales. | |
| 1.4 Estructuras organizativas. Project Governance. | |
| 1.5 Gestión del Portfolio, Programas y Proyectos. | |
| 1.6 Desarrollo de carreras internas y planes de sucesión. | |
| 1.7 Adaptación organizacional y de RRHH ante la incorporación de IA. | |
| 1.8 Aspectos económico-financieros en proyectos empresariales. | |
| 1.9 Modelos comerciales digitales. | |
| 2.0 Negociación y acuerdos efectivos con proveedores, clientes y equipo. | |
| 2.1 Comunicación asertiva en contextos de presión y manejo emocional de equipos híbridos/remotos. | |
| 2.2 Prevención y resolución de conflictos del equipo en proyectos digitales. | |
| 2.3 Herramientas de IA para la gestión de reuniones y eventos de equipo. | |
| 2.4 Inteligencia artificial para doblajes de voz, transcripciones y otras funciones útiles en negociaciones. |
| Inteligencia artificial aplicada al área de Marketing & Ventas | |
| 1.1 Inteligencia artificial generativa de texto: Chat GPT, Gemini, Claude y otras. | |
| 1.2 Inteligencia artificial generativa audiovisual. | |
| 1.3 Creación de agentes GPT personalizados con Open AI. | |
| 1.4 Ingeniería de prompts y personalización. | |
| 1.5 Inteligencia artificial para la investigación y procesamiento de documentos extensos con Notebook LM. | |
| 1.6 Fundamentos de Growth Marketing: mentalidad de experimentación y diseño de funnels comerciales. | |
| 1.7 Creación de experimentos de crecimiento. | |
| 1.8 Captación de tráfico: estrategias orgánicas, pagas y virales. | |
| 1.9 Captación de clientes con inteligencia artificial: Apollo y otras herramientas. | |
| 2.0 Uso de herramientas de IA para crear procesos y embudos comerciales. | |
| 2.1 Retención de clientes. | |
| 2.2 Métricas y analítica. |
| Área de análisis de datos, economía e inteligencia artificial aplicada | |
| 1.1 Organización Data Driven y sus retos. | |
| 1.2 Big Data y cultura data driven aplicada a decisiones. | |
| 1.3 Analítica de datos y sus tipos: descripción, análisis de casos reales, demostración y práctica. | |
| 1.4 Visualización de datos. | |
| 1.5 Machine Learning: Inteligencia artificial. | |
| 1.6 Deep Learning: Inteligencia artificial. | |
| 1.7 Ciclo de vida del dato. | |
| 1.8 Gobierno del dato. | |
| 1.9 Softwares más utilizados: teoría y práctica. | |
| 2.0 Inteligencia artificial para el análisis de datos. | |
| 2.1 Inteligencia artificial para la visualización de datos. | |
| 2.2 Inteligencia artificial en datos económicos. |
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Requisitos para inscribirse a la Diplomatura:
- Tener o estar cursando un título de grado.
- Tener un CV u hoja de vida.
- Haber finalizado sus estudios escolares iniciales.