Diplomatura en Inteligencia Artificial y Tecnología aplicada a Empresas y Negocios

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Cómo transformar tecnología en productividad, innovación y valor real.

Días y horarios de cursada:
Del 08 de abril al 03 de agosto de 2026.
Viernes de 19.00 a 22.00 Hs. + Actividad asincrónica.

Requisitos de admisión:

Conocimientos básicos en el uso de tecnologías digitales (no se requiere experiencia previa en programación o IA).
Interés por la innovación educativa y el impacto de las tecnologías emergentes en la enseñanza y el aprendizaje.

Dirigido a:

Consultores y asesores de negocios que quieren ampliar su conocimiento en tecnologías emergentes y asesorar a organizaciones en procesos de adopción tecnológica.
Gerentes de áreas funcionales (Marketing, Operaciones, RRHH, Finanzas) que buscan optimizar procesos mediante la implementación de soluciones tecnológicas basadas en IA y automatización inteligente.
Gerentes de producto y líderes de innovación enfocados en el desarrollo de productos digitales inteligentes y en la incorporación de capacidades de IA en sus ofertas de valor
Empresarios PyMEs, de Medianas empresas y de Grandes Compañías y Corporaciones.
Ejecutivos y directivos que buscan liderar la transformación tecnológica en sus organizaciones y comprender el impacto estratégico de la IA y tecnologías emergentes en sus modelos de negocio.
Emprendedores interesados en incorporar IA y nuevas tecnologías en sus proyectos, así como en explorar oportunidades de negocio basadas en innovación tecnológica.
Profesionales de tecnología (gerentes de TI, desarrolladores, analistas) que desean especializarse en aplicaciones empresariales de IA y ampliar su visión estratégica del negocio.

(*) Como requisito general, los participantes deberán contar con estudios secundarios completos o encontrarse cursando los últimos años del nivel medio, garantizando así que dispongan de la formación básica necesaria para sostener procesos de aprendizaje en el marco de la educación continua universitaria, que requieren autonomía, reflexión crítica y aplicación práctica de los contenidos.

Contacto: uai.extension@uai.edu.ar

Escribinos por WhatsApp:
+54 9 11 5594-9903

Si presentas alguna pérdida o disminución de la audición, te invitamos a descargar TESCUCHO (IOS) o Voice Aloud Reader (Android), aplicaciones que realizan una rápida conversión de la señal sonora del habla en texto fácilmente legible a una distancia de 2 metros, facilitando la comunicación en sociedad de forma integral y diversa.

Externos:
Matrícula: $100.000.-
Contado: $633.600.- o 4 cuotas de: $198.000.-

Comunidad UAI*/ADEEPRA / VANEDUC:
Matrícula: $100.000.-
Contado: $433.500.- o 4 cuotas de: $138.600.-

Club La Nación/Clarin 365**:
Matrícula: $100.000.-
Contado: $506.900.- o 4 cuotas de: $158.400.-

Beneficio por convenios corporativos
Los miembros y familiares directos de empresas con convenio vigente con la Universidad Abierta Interamericana (UAI) acceden a un 20 % de descuento sobre el arancel externo de las propuestas formativas.
Este beneficio no es acumulable con otras promociones, becas o descuentos.
Consulte el listado de convenios corporativos vigentes en:
https://uai.edu.ar/extensión/becas/lista-convenios-de-beneficios-corporativos/

(*) Suscriptores y/o familiares directos de los titulares de las credenciales.
(**) Alumnos, graduados, y/o familiares directos.

Del 08 de abril al 03 de agosto de 2026.

Beneficios:

Adquirir visión estratégica de IA y tecnologías emergentes aplicables a tu industria y área funcional.
Dominar herramientas de IA generativa y automatización para aumentar productividad de forma inmediata.
Identificar oportunidades concretas de innovación, optimización y automatización en tu organización.
Desarrollar competencias para liderar y gestionar proyectos de transformación tecnológica con enfoque en ROI.
Acceder a casos prácticos reales, mentorías personalizadas y networking con profesionales de diversas industrias.
Obtener criterios para evaluar proveedores, seleccionar herramientas y construir roadmaps de adopción tecnológica.

Resultados de aprendizaje:

Analizar el impacto de IA, blockchain, IoT, realidad extendida y otras tecnologías emergentes en diferentes modelos de negocio e industrias.
Utilizar herramientas de IA generativa, automatización inteligente y analítica de datos para resolver problemas empresariales concretos.
Diseñar estrategias de adopción tecnológica alineadas con objetivos organizacionales, incluyendo priorización y roadmap de implementación.
Evaluar soluciones tecnológicas mediante análisis comparativo de proveedores, plataformas y alternativas de desarrollo vs. compra.
Aplicar frameworks de gestión de proyectos de innovación tecnológica con metodologías ágiles y enfoque en resultados medibles.
Integrar principios de ética, gobernanza y compliance en la implementación responsable de tecnologías de IA y automatización.

Resultados esperados:

Comprender el ecosistema de IA y tecnologías emergentes, diferenciando aplicaciones y evaluando su potencial estratégico.
Aplicar herramientas de IA generativa, automatización y analítica en procesos diarios de tu área funcional.
Diseñar casos de negocio para proyectos tecnológicos con análisis de inversión, retorno esperado y plan de implementación.
Evaluar y seleccionar proveedores tecnológicos según criterios de viabilidad, costo-beneficio y alineación estratégica.
Gestionar el cambio organizacional asociado a adopción tecnológica, incluyendo capacitación de equipos y comunicación efectiva.
Desarrollar un proyecto integrador aplicado a tu organización que demuestre dominio práctico de las tecnologías estudiadas.

Enfoque general:
Programa intensivo que integra inteligencia artificial y tecnologías emergentes con aplicación directa a negocios. Aborda IA generativa, automatización inteligente, blockchain y tokenización, analítica avanzada de datos, realidad virtual y aumentada, robótica colaborativa, gemelos digitales e Internet de las Cosas. Incluye herramientas tecnológicas específicas por área funcional (Marketing, Ventas, Operaciones, Finanzas, RRHH, Logística). Prepara profesionales para liderar estratégicamente la transformación tecnológica organizacional.

Contenidos:

Ecosistema tecnológico y transformación empresarial: transformación digital como cambio organizacional, articulación entre tecnologías digitales y físicas, criterios estratégicos de adopción tecnológica, evaluación de impacto, riesgo y retorno en empresas y negocios.
Ciencia de Datos como infraestructura decisional: valor estratégico de los datos, tipos de datos empresariales, ciclo de vida del dato (captura, calidad, procesamiento y monitoreo), automatización basada en reglas y en datos, sesgos, deriva de datos y gobernanza analítica.
Inteligencia Artificial en contextos empresariales: IA predictiva, generativa y agéntica, sistemas de apoyo a la decisión, modelos de lenguaje de gran escala, recuperación de información institucional, límites operativos, control humano y riesgos de implementación.
Automatización organizacional y rediseño del trabajo: automatización de procesos y flujos de trabajo, automatización asistida, semiautónoma y autónoma, enriquecimiento de puestos, hibridación humano–tecnología, automatización sustituyente, nuevas competencias laborales y gestión del cambio.
Robótica, cobots y automatización industrial avanzada: robótica industrial, robótica colaborativa (cobots), fábricas altamente automatizadas, seguridad operacional, continuidad productiva, impacto organizacional y reconversión de roles.
Gemelos digitales, IoT y simulación: conceptos y aplicaciones de gemelos digitales, Internet de las Cosas (IoT), integración de datos físicos y modelos virtuales, mantenimiento predictivo, optimización y simulación de procesos.
Tecnologías inmersivas: Realidad Virtual y Realidad Aumentada: uso de Realidad Virtual para capacitación y simulación, Realidad Aumentada para soporte técnico y asistencia operativa, integración con IA y gemelos digitales, impacto en aprendizaje, seguridad y desempeño.
Blockchain, tokenización y gestión de proyectos tecnológicos: fundamentos de tecnologías distribuidas, tokenización de activos y procesos, modelos de negocio asociados, riesgos regulatorios, diseño y gestión de proyectos tecnológicos (definición, pilotos, escalamiento y gobernanza), evaluación realista de tecnologías emergentes como la computación cuántica.

Calendario de encuentros sincrónicos:

1	15/5/2026	19:00 a 22:00
2	22/5/2026	19:00 a 22:00
3	29/5/2026	19:00 a 22:00
4	5/6/2026	19:00 a 23:00
5	12/6/2026	19:00 a 22:00
6	19/6/2026	19:00 a 22:00
7	26/6/2026	19:00 a 22:00
8	3/7/2026	19:00 a 23:00
Feriado	10/7/2026
9	17/7/2026	19:00 a 22:00
10	24/7/2026	19:00 a 22:00
11	31/7/2026	19:00 a 22:00
12	7/8/2026	19:00 a 22:00
13	14/8/2026	19:00 a 22:00
14	21/8/2026	19:00 a 22:00
15	28/8/2026	19:00 a 22:00
16	4/9/2026	19:00 a 23:00

Metodología:

Clases en vivo sincrónicas: Sesiones semanales en línea con profesionales y expertos en actividad de la industria tecnológica. Espacio para interacción directa, preguntas y debates sobre casos actuales. Análisis de tendencias emergentes y discusión de aplicaciones prácticas en tiempo real.

Contenidos pregrabados on-demand: Biblioteca de videos, lecturas y recursos disponibles 24/7 para flexibilidad de estudio según agenda personal. Posibilidad de revisar conceptos complejos a propio ritmo. Materiales complementarios actualizados: artículos, papers, reportes de industria.

Talleres prácticos hands-on: Ejercicios aplicados con herramientas reales de IA, automatización y analítica. Simulaciones de implementación tecnológica en escenarios empresariales. Práctica guiada con plataformas: ChatGPT, Power BI, herramientas de automatización, CRM con IA.

Casos de estudio reales: Análisis de transformaciones tecnológicas exitosas en empresas reconocidas. Evaluación de fracasos y lecciones aprendidas. Benchmark de mejores prácticas por industria y área funcional.

Mentoría personalizada: Acompañamiento individual o grupal para desarrollo del proyecto integrador final. Sesiones de consultoría con mentores expertos para resolver desafíos específicos de implementación. Feedback continuo sobre avances y orientación estratégica.

Comunidad de aprendizaje: Red de networking con profesionales de diversas industrias y áreas funcionales. Foros de discusión y grupos de trabajo colaborativos. Acceso a alumni network para colaboración post-diplomatura. Eventos de intercambio de experiencias y casos de uso.

Evaluación continua: Actividades prácticas al finalizar cada unidad. Proyecto integrador final aplicado a organización o caso real. Presentación ejecutiva ante panel de expertos.

Evaluación:

Actividades prácticas por unidad: Ejercicios aplicados al finalizar cada una de las 8 unidades del programa. Entregables específicos: casos de negocio, automatizaciones creadas, análisis de herramientas, diseño de flujos conversacionales, identificación de oportunidades tecnológicas. Evaluación basada en aplicabilidad, viabilidad y calidad de la propuesta presentada.

Proyecto integrador final: Desarrollo de un proyecto de transformación tecnológica aplicado a la organización o industria del participante. Componentes evaluados: identificación del problema u oportunidad, selección y justificación de solución tecnológica, análisis de inversión y beneficios esperados, plan de implementación realista, consideraciones de riesgo y mitigación. Presentación ejecutiva de 10-15 minutos ante panel de expertos del programa. Evaluación de claridad expositiva, solidez del análisis y potencial de impacto en el negocio.

Criterios de evaluación: Aplicabilidad práctica de las soluciones propuestas. Pensamiento estratégico y visión de negocio. Comprensión de tecnologías y su potencial. Viabilidad de implementación. Calidad de análisis y justificación de decisiones. Creatividad e innovación en las propuestas.

Bibliografía:

Inteligencia Artificial y Machine Learning:

Chollet, F. (2021). Deep Learning con Python (2ª ed.). Manning Publications (traducción al español).
Russell, S. y Norvig, P. (2022). Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno (4ª ed.). Pearson Educación.
Benítez, R., Escudero, G. y Kanaan, S. (2023). Inteligencia Artificial Aplicada a los Negocios. Editorial Alfaomega.

Transformación Digital y Estrategia:

Westerman, G., Bonnet, D. y McAfee, A. (2020). Liderando la Transformación Digital. Editorial Reverté.
Schwab, K. (2021). La Cuarta Revolución Industrial. Debate Editorial.
Kane, G. et al. (2022). Estrategia de Transformación Digital en las Organizaciones. MIT Sloan Management Review en español.

Blockchain y Tokenización:

Preukschat, A. y Palacio, J. (2020). Blockchain: La Revolución Industrial de Internet. Gestión 2000.
De la Rosa, J. L. (2023). Blockchain y Tokenización: Aplicaciones Empresariales. Editorial Profit.
Tapscott, D. y Tapscott, A. (2021). La Revolución Blockchain (edición actualizada). Deusto.

Analítica de Datos:

Provost, F. y Fawcett, T. (2020). Data Science para Negocios. Editorial Anaya Multimedia.
Davenport, T. H. y Harris, J. G. (2022). Competir con Analítica. Harvard Business Review Press (edición española).

Industria 4.0 y 5.0:

Marr, B. (2021). Industria 4.0 e Inteligencia Artificial. Editorial Empresa Activa.
Deloitte Insights (2023). Informe sobre Industria 5.0: El Futuro de la Manufactura Inteligente. Deloitte España.

Bibliografía Práctica

Guías de Implementación:

Ng, A. (2023). IA para Todos: Guía Práctica de Implementación. Deeplearning.AI (traducción oficial).
Marr, B. (2022). Inteligencia Artificial en la Práctica: 50+ Casos de Uso Empresariales. Wiley (edición española).
Rouhiainen, L. (2020). Inteligencia Artificial: 101 Cosas que Debes Saber Hoy sobre Nuestro Futuro. Alienta Editorial.

IA Generativa y Automatización:

Mollick, E. (2024). Co-Intelligence: Trabajando con IA Generativa. Portfolio Penguin (traducción al español).
Ferrás, X. (2023). ChatGPT y la Revolución de la IA Generativa en los Negocios. Libros de Cabecera.
Valle, R. del (2024). Prompts que Funcionan: Guía Práctica de Ingeniería de Instrucciones. Editorial Gestión.

Gestión del Cambio y Ética:

Agrawal, A., Gans, J. y Goldfarb, A. (2021). Máquinas Predictivas: La Economía Simple de la Inteligencia Artificial. Editorial Reverté.
Bostrom, N. (2020). Superinteligencia: Caminos, Peligros, Estrategias. Teell Editorial.
O'Neil, C. (2022). Armas de Destrucción Matemática. Capitán Swing Libros.

Casos de Estudio y Aplicaciones:

Harvard Business Review España (2020-2025). Colección Casos de Transformación Digital.
IESE Business School (2023). Casos de Estudio en Inteligencia Artificial Aplicada.
MIT Technology Review en español (2020-2025). Artículos selectos sobre implementación tecnológica.

Recursos Digitales y Reportes

Informes de Industria:

Gartner (2024). Hype Cycle para Inteligencia Artificial (resumen ejecutivo en español).
McKinsey Global Institute (2023). El Estado de la IA en 2024 (traducción oficial).
Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad - España (2023). IA y Empleo: Impacto en el Mercado Laboral.

Whitepapers y Guías Técnicas:

Google Cloud (2024). Guía de Implementación de IA en Empresas (versión española).
Microsoft (2023). Manual de Adopción de IA Responsable.
AWS (2024). Casos de Uso de Machine Learning en América Latina.

Revistas Académicas (selección de artículos en español)

Harvard Deusto Business Review - Artículos sobre transformación digital (2020-2025).
Universia Business Review - Casos de implementación tecnológica.
Revista de Administración de Empresas - Estrategia digital y tecnología.

Director:
Lic. Federico González.

Director Maestría en Psicología Organizacional.
Investigador del Programa UBACyT.
Director Diploma Diplomatura en Psicología y Neurociencia (UBA).
Director de Intelligent Learning, Consultora en E-Learning y Tecnología Educativa. 2006-2012.

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