¿La diplomatura otorga certificación universitaria oficial?

Sí. Al finalizar y aprobar la cursada recibís un certificado oficial emitido por la Universidad Tecnológica Nacional — Facultad Regional Buenos Aires (UTN FRBA).

¿Cuál es la modalidad de cursada?

100% virtual, con clases en vivo y grabadas disponibles en el campus para que estudies a tu ritmo.

¿Necesito conocimientos previos?

La mayoría de las diplomaturas no requieren conocimientos previos. Cada curso especifica los requisitos en la sección "Requisitos".

Completá el formulario de inscripción en esta página y recibirás los pasos para abonar y acceder al campus.

Inteligencia Artificial

Diplomatura en Chief AI Officer

Name: Diplomatura en Chief AI Officer
Price: 1200000 ARS
Availability: InStock

Docente

Cristian Santander

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Inicio 27/7 - Lunes de 18:30hs a 20:30hs

Virtual

Sobre este programa

Todo lo que necesitás saber

Sobre este programa

Todo lo que necesitás saber antes de inscribirte

La Diplomatura en Chief AI Officer (CAIO) es una propuesta formativa orientada a gerentes, directivos, responsables de áreas y líderes organizacionales que buscan comprender el impacto estratégico de la inteligencia artificial en las organizaciones. El programa propone un abordaje conceptual, ejecutivo y no técnico, centrado en desarrollar criterio para analizar, evaluar y conducir iniciativas de IA desde una perspectiva de negocio, gobierno, riesgo y toma de decisiones.

A lo largo del recorrido, los participantes incorporarán una visión integral sobre la IA como capacidad organizacional, abordando sus fundamentos, alcances, limitaciones, riesgos y condiciones de adopción responsable. El programa trabaja sobre temas como modelos de IA, toma de decisiones asistida, análisis de procesos, priorización estratégica, datos como activo organizacional, diseño conceptual de soluciones, gobierno, cumplimiento, adopción, medición de valor y escalamiento.

El foco no está puesto en formar perfiles técnicos, sino en preparar líderes capaces de dialogar con equipos especializados, identificar oportunidades, priorizar casos de uso, definir criterios de uso, comprender riesgos, establecer controles y orientar decisiones estratégicas vinculadas a la inteligencia artificial. En este marco, el rol del Chief AI Officer se presenta como una función clave para articular negocio, tecnología, datos, personas, procesos y gobierno organizacional.

¿Qué vas a aprender?

Al finalizar este programa vas a poder

●Comprender la inteligencia artificial desde una perspectiva conceptual, estratégica y organizacional, reconociendo sus fundamentos, aplicaciones, capacidades, limitaciones y su rol como capacidad clave para la organización.

●Reconocer el rol del Chief AI Officer como articulador estratégico, integrando negocio, datos, tecnología, gobierno, riesgo, adopción organizacional y toma de decisiones.

●Identificar y priorizar oportunidades de aplicación de IA en procesos, tareas, decisiones y áreas organizacionales, evaluando valor potencial, impacto, disponibilidad de datos, adopción, riesgos y costo del error.

●Diferenciar y evaluar usos de IA según el nivel de autonomía y riesgo, distinguiendo aplicaciones orientadas a asistir, aumentar, automatizar o restringir decisiones, con criterios de supervisión humana y responsabilidad institucional.

●Analizar soluciones de IA, copilotos, automatizaciones y sistemas asistidos desde una mirada conceptual y gerencial, considerando datos, evidencia, trazabilidad, calidad de la información, validación y límites operativos.

●Incorporar criterios de gobierno, gestión de riesgos, adopción y medición de valor, contemplando políticas de uso, controles, cumplimiento, sesgos, privacidad, seguridad, propiedad intelectual, cambio cultural, escalamiento e impacto organizacional.

Requisitos Previos

●Se recomienda experiencia profesional en dirección, gestión, liderazgo, innovación, transformación digital, operaciones, tecnología, análisis, mejora de procesos, gobierno corporativo o toma de decisiones.

●Es conveniente contar con una comprensión general del funcionamiento de las organizaciones, sus procesos de negocio, flujos de trabajo, estructuras de decisión y desafíos de gestión.

●Se espera interés en comprender la IA como una capacidad estratégica para generar valor, mejorar decisiones, gestionar riesgos, definir criterios de uso, orientar la adopción y fortalecer el gobierno organizacional.

●Se requiere familiaridad básica con herramientas digitales de uso cotidiano, como documentos, hojas de cálculo, plataformas colaborativas o sistemas de gestión.

●No es necesario contar con conocimientos de programación, ciencia de datos, desarrollo de software ni experiencia previa en modelos de Machine Learning. El enfoque del programa es conceptual, gerencial y directivo, no técnico.

Certificación UTN FRBA

Estudiá en una de las universidades más prestigiosas del país. Al aprobar este programa recibís un certificado oficial con validez nacional.

Programa

12 módulos · 14 clases

Clase 1: Fundamentos de la Inteligencia Artificial Tema 1: ¿Qué es la Inteligencia Artificial?, IA como sistema probabilístico (no determinista), Diferencia entre automatización tradicional e IA. Tema 2: Principales áreas: Machine Learning, Deep Learning, IA Generativa. Tema 3: Qué hace realmente un modelo de IA: Predicción basada en patrones, Dependencia de datos y contexto. Tema 4: Rol de los datos: Calidad, sesgo y limitaciones. Tipos de IA según aplicación: Predictiva, Generativa, Automatización cognitiva, Capacidades y limitaciones: Qué hace bien la IA, Dónde falla. Tema 5: Tipos de sistemas de IA: modelos base vs modelos adaptados, diferencia conceptual entre Fine-tuning y RAG, introducción a agentes de IA (visión general). Capacidades organizacionales de IA. Uso individual vs. adopción institucional. Curva de Maduracion de la IA. Organizaciones Centauro.120 min

Clase 2: Funcionamiento y límites de los sistemas de IA Tema 1: Cómo funcionan los modelos de lenguaje, Diferencia entre alineación y exactitud. Tema 2: Naturaleza probabilística. Demo funcional vs. solución confiable. Tema 3: Taxonomía de fallas: Alucinación, Omisión, Sesgo, Sobreconfianza. Tema 4: Concepto de incertidumbre operativa. Criterios de revisión humana. Criterios de Medicion mediante IA. LLM as a Judge.120 min

Clase 3: Prompting como especificación y evaluación verificable Tema 1: Prompts como contratos estructurados. Prompting como especificación de tareas y calidad. Tema 2: Componentes: Objetivo, Restricciones, Formato, Criterios de calidad. Tema 3: Jerarquía de instrucciones, System Prompt, Master Prompt, User Prompt. Versionado y Control de Cambios. Tema 4: Evaluación reproducible, Testeo con casos. Diagnóstico de fallas: modelo, datos, contexto e instrucción. Tema 5: Mitigación de sesgos.120 min

Equipo Docente

Cristian Santander

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