TOMA DE DECISIONES BASADA EN ANÁLISIS DE DATOS copia 1

Fines de aprendizaje o formación

Al finalizar la asignatura, el estudiante habrá consolidado el marco epistemológico necesario para transitar de la intuición a la toma de decisiones basada en evidencia. Será competente para abordar problemas gerenciales complejos aplicando el ciclo de mejora continua (PDCA), traduciendo interrogantes estratégicos en preguntas de investigación sustentadas en datos. Esto incluye la capacidad de identificar, clasificar y gestionar distintas tipologías de información, formular con precisión el problema y establecer Indicadores Clave de Rendimiento (KPI) alineados con los objetivos organizacionales.

El alumno desarrollará habilidades analíticas y técnicas para la ejecución de proyectos de inteligencia de datos. Dominará las etapas de preprocesamiento de información, asegurando calidad, detección de sesgos y anomalías, y aplicará métodos estadísticos descriptivos y exploratorios. Asimismo, incorporará fundamentos de análisis inferencial y predictivo, diferenciando entre correlación y causalidad, lo que le permitirá simular escenarios estratégicos, cuantificar la incertidumbre y evaluar riesgos mediante análisis probabilístico y modelos conceptuales de pronóstico.

Finalmente, el estudiante dominará la competencia de comunicación estratégica y ética de resultados analíticos. Será capaz de construir narrativas claras, seleccionar visualizaciones eficaces y presentar conclusiones complejas a audiencias no técnicas mediante tableros de control e informes ejecutivos concisos. De manera transversal, actuará bajo criterios éticos rigurosos, considerando la privacidad de los datos, la equidad algorítmica y la rendición de cuentas, garantizando recomendaciones imparciales, justificadas y orientadas a la toma de decisiones responsable.

ÉTICA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y ALGORITMOS

Fines de Aprendizaje o Formación

Al finalizar el curso, el alumno comprenderá los fundamentos éticos y filosóficos de la Inteligencia Artificial, diferenciando con claridad entre legalidad (cumplimiento normativo) y eticidad (juicio moral) en el despliegue de sistemas autónomos. Será competente para aplicar marcos como el utilitarismo y la deontología al contexto digital, integrando principios internacionales clave de la IA como transparencia, auditabilidad y explicabilidad (XAI).

El estudiante desarrollará la capacidad de diagnosticar y mitigar riesgos algorítmicos, identificando tipologías de sesgos (muestreo, sesgo latente) que pueden derivar en discriminación en procesos como segmentación o contratación automatizada. Aplicará métricas de equidad y estrategias técnicas de mitigación, abordando desafíos de privacidad (privacidad diferencial) y evaluando críticamente prácticas como dark patterns y microdirigismo, garantizando justicia y responsabilidad en el uso de datos.

Finalmente, el alumno estará preparado para diseñar mecanismos sólidos de gobernanza y rendición de cuentas, utilizando herramientas de explicabilidad como LIME y SHAP, planificando Auditorías de Impacto Algorítmico (AIA) y gestionando la atribución de responsabilidad en sistemas autónomos. Promoverá activamente una Ética Centrada en el Humano, integrando estos principios en todo el ciclo de vida del desarrollo de IA y posicionando la mercadotecnia estratégica como impulsora de una tecnología socialmente responsable y sostenible.

 
 

NEUROMARKETING Y EXPERIENCIA DE USUARIO

Fines de Aprendizaje o Formación

Al finalizar el curso, el alumno comprenderá la arquitectura neurocognitiva de la toma de decisiones del consumidor, reconociendo el papel central del sistema límbico y la primacía de la emoción sobre los modelos puramente racionales. Será capaz de analizar procesos clave como atención, percepción selectiva y memoria implícita, aplicando de forma responsable los sesgos cognitivos (anclaje, aversión a la pérdida) dentro de un marco ético riguroso en estrategias de persuasión digital.

El estudiante desarrollará competencias metodológicas en investigación avanzada de experiencia de usuario (UX) mediante técnicas biométricas como EEG, Eye-Tracking y GSR/EDA, para medir carga cognitiva, engagement y respuesta emocional. Diseñará experimentos integrando datos cuantitativos y cualitativos, optimizando interfaces digitales mediante la aplicación de leyes cognitivas como Hick y Fitts, reduciendo fricción y mejorando la usabilidad.

Finalmente, el alumno transformará hallazgos neurocientíficos en recomendaciones estratégicas de negocio, aplicándolos a neuro-publicidad, optimización de conversión y estrategias de precios desde la neuroeconomía. Será competente en la definición y análisis de Métricas de Rendimiento en Neuromarketing (KPN), correlacionando valencia emocional y desempeño empresarial, garantizando decisiones fundamentadas en la analítica científica de la experiencia del usuario

INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA APLICADA A NEGOCIOS

Fines de Aprendizaje o Formación

Al finalizar el curso, el alumno desarrollará una comprensión profunda de los fundamentos y la arquitectura de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG), diferenciándola estratégicamente de los modelos predictivos tradicionales. Comprenderá los mecanismos clave como LLMs y RAG, y será capaz de evaluar plataformas y APIs para su integración efectiva en sistemas empresariales, asegurando una adopción tecnológica informada y orientada a la generación de valor y eficiencia operativa.

El estudiante adquirirá competencias técnicas en ingeniería de prompts avanzada, aplicando metodologías como Chain-of-Thought (CoT), Zero-Shot y Few-Shot para optimizar la generación de contenido estratégico. Será capaz de producir activos multimodales de alto impacto, incluyendo copias publicitarias orientadas a conversión, generación de imágenes de marca y síntesis de audio/video, garantizando escalabilidad y coherencia comunicativa.

Finalmente, el alumno aplicará la IAG en procesos de personalización masiva y optimización de la Experiencia del Cliente (CX) mediante chatbots e hiperpersonalización en tiempo real. Desarrollará un marco de gobernanza y control de riesgos, gestionando alucinaciones, sesgos algorítmicos y aspectos de propiedad intelectual, asegurando un despliegue ético, responsable y estratégico de la tecnología generativa en mercadotecnia y operaciones empresariales

FINANZAS TECNOLÓGICAS, CRIPTOECONOMÍA Y ACTIVOS DIGITALES

Fines de Aprendizaje o Formación

Al finalizar el curso, el alumno desarrollará una comprensión profunda de las Finanzas Tecnológicas (FinTech) y del paradigma de la descentralización, distinguiendo los fundamentos económicos y arquitectónicos del intercambio de valor en Blockchain. Comprenderá los mecanismos de consenso, las bases criptográficas de inmutabilidad y transparencia, y la transición estratégica de TradFi a Web 3.0.

El estudiante estará capacitado para evaluar y gestionar criptoactivos, aplicando análisis fundamental y técnico, comprendiendo la dinámica de las monedas estables, los modelos de creación (ICO, minería) y el funcionamiento de Finanzas Descentralizadas (DeFi). Podrá interpretar y realizar auditorías básicas de Smart Contracts, operar en DEX, analizar modelos de gobernanza DAO y diseñar estrategias de tokenización (NFTs) aplicables a marketing digital y economías virtuales.

Finalmente, desarrollará una toma de decisiones ética, informada y alineada al cumplimiento normativo, evaluando marcos regulatorios (AML/KYC), riesgos sistémicos y operativos, así como el impacto social en términos de inclusión financiera. Integrará una visión prospectiva sobre tokenomics avanzados, finanzas sostenibles e interoperabilidad, fortaleciendo su capacidad para actuar estratégicamente en el ecosistema FinTech global.

GESTIÓN DE PRODUCTO DIGITAL

Fines de Aprendizaje o Formación

El alumno desarrollará una comprensión integral de la Gestión de Producto Digital, integrando Experiencia de Usuario, Viabilidad Tecnológica y Objetivos de Negocio como ejes estratégicos. Será capaz de definir y medir el desempeño mediante métricas clave (AARRR, OKRs) y formular propuestas únicas de valor en entornos digitales escalables.

Adquirirá la competencia para diseñar y gestionar la estrategia de producto durante todo su ciclo de vida, aplicando técnicas de descubrimiento y validación, creación de Personas y desarrollo de un Producto Mínimo Viable (MVP). Dominará la elaboración de Roadmaps estratégicos, la gestión del Backlog e Historias de Usuario, y la definición de modelos de negocio y estrategias de monetización rentables.

Finalmente, desarrollará liderazgo sin autoridad formal, aplicando métodos avanzados de priorización (RICE, WSJF, Kano) y coordinando equipos multidisciplinarios bajo metodologías Ágiles. Será capaz de planificar estrategias Go-to-Market (GTM), optimizar el producto mediante análisis de datos y pruebas A/B, e implementar el ciclo Build-Measure-Learn para la mejora continua y evolución técnica.