Estrategias de implantación de Inteligencia Artificial en una empresa

  • Inteligencia Artificial
  • curso
  • 5
  • 25/09/2026
ONLINE

En el curso se abordan estrategias de implantación de la IA en una empresa desde:

  • el punto de vista de la arquitectura de datos: Plataformas de IA/ML y
  • el punto de vista de la privacidad, los costes y la gobernanza: Cloud/on-premise

Objetivos

El objetivo de esta formación es que los participantes comprendan los fundamentos estratégicos y técnicos necesarios para implantar soluciones de Inteligencia Artificial en la empresa, incluyendo la arquitectura de datos, las plataformas de IA/ML, los modelos de despliegue (cloud/on-premise) y los principios básicos de privacidad, seguridad y gobernanza, de manera que puedan evaluar, planificar y orientar proyectos de IA en entornos empresariales.

Audiencia

Dirigido a perfiles de negocio y tecnología que necesitan planificar, evaluar o liderar la implantación de IA en una organización. Especialmente útil para dirección y mandos intermedios, responsables de transformación digital, product owners y project managers/PMO, responsables de data/BI/analítica, arquitectura/IT y ciberseguridad, así como perfiles de riesgo, compliance, legal y privacidad que participan en decisiones sobre modelos de despliegue (cloud/on-premise), gobierno del dato y gobernanza de la IA.

También es adecuado para consultores y responsables de proveedores que deban definir un roadmap y criterios de éxito para pasar de pilotos a producción.

Prerrequisitos

  • No se requiere programación ni experiencia previa implantando IA, pero se recomienda contar con manejo básico de herramientas digitales de trabajo y nociones generales de empresa y datos.
  • Es conveniente que los participantes conozcan a nivel conceptual qué es una iniciativa de datos/BI (KPIs, reporting, analítica), y tener familiaridad básica con términos como cloud, on-premise, seguridad/privacidad y gobierno del dato.
  • Se recomienda haber participado (aunque sea como usuario o stakeholder) en proyectos de transformación digital o de datos para aprovechar mejor los bloques de arquitectura, plataformas y roadmap.
  1. Marco estratégico para la implantación de la IA
    • La IA como elemento de transformación empresarial
    • Alineación de la IA con los objetivos de negocio
    • Madurez organizativa y capacidad de adopción
    • De la experimentación a la IA en producción
  2. Arquitectura de datos como habilitador de la IA
    • El dato como activo estratégico
    • Principios de diseño de arquitecturas orientadas a IA
    • Modelos arquitectónicos de referencia
    • Flujos de datos para casos de uso de IA
    • Calidad, trazabilidad y gobierno del dato
  3. Plataformas de IA y Machine Learning en entornos empresariales
    • Componentes funcionales de una plataforma de IA/ML
    • Ciclo de vida del modelo de IA
    • MLOps como factor clave de industrialización
    • Plataformas cloud para IA
    • Soluciones open source y entornos autoalojados
    • Impacto de la IA generativa en las plataformas empresariales
  4. Modelos de despliegue de soluciones de IA
    • Enfoque cloud: características, ventajas y limitaciones
    • Enfoque on-premise: casos de uso y restricciones
    • Arquitecturas híbridas y multicloud
    • Análisis comparativo de costes y escalabilidad
    • Dependencia tecnológica y gestión de proveedores
  5. Privacidad, seguridad y gobernanza de la IA
    • Protección de datos y privacidad desde el diseño
    • Seguridad de la información en plataformas de IA
    • Gobernanza de la IA y gestión del ciclo de vida del modelo
    • Gestión de riesgos y control de accesos
    • Riesgos específicos asociados a la IA generativa
  6. Roadmap de implantación de la IA en la empresa
    • Fases de implantación
    • Indicadores de éxito y métricas de seguimiento
    • Roles y responsabilidades organizativas
    • Principales riesgos y errores comunes

    Fabricio Araujo

    Máster de Programación Avanzada en Python para Big Data y Machine Learning por la Escuela Internacional de Postgrados (EIP). Formación especializada en Deep Learning y Machine Learning.

    Experiencia profesional:

    2022 - 2025 - Banco Santander - Científico de datos

    2018 - 2021 - MyKukun - Data Collector

    En 2025 se incorpora a Instituto Tecnológico de Informática, al Área de Servicios para Desarrollo de soluciones Big Data & Analytics en el desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial.

    Este curso puede ser bonificado a través de los créditos de formación de la FUNDAE, siendo ITI la entidad Organizadora del curso. Si necesitas que dicha gestión la realice ITI, ponte en contacto con nosotros en formacion@iti.es con una antelación mínima de 6 días antes del inicio del curso. Esta gestión tiene un coste equivalente al 15% del importe máximo a bonificar, con un mínimo de 45€ por cada formación.

    Todos los cursos tienen un precio base específico. Sobre el precio base, habitualmente, se podrán aplicar una serie de descuentos en los siguientes casos:

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    (*) Descuentos no acumulables a \"Promociones especiales\"

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    Datos Básicos

    Inscripción: Del 15/02/2026 al 18/09/2026
    Inicio: 25/09/2026
    Fin: 29/09/2026
    Duración: 5
    Horario: Viernes de 11:00 a 14:00h y martes de 12:00 a 14:00h
    Lugar: Modalidad ON-LINE. Aula virtual sincronizada
    Precio:

    140€

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