Diplomatura Chief AI Officer (CAIO)
Modalidad
A distancia ágil
Apertura de aula
1 de marzo 2027
Cursada
Días y horarios (United States)
Certificación
UTN Buenos Aires
Precio total del curso
US$ 849
Presentación
La Inteligencia Artificial ha trascendido la novedad para convertirse en el sistema operativo de las organizaciones modernas. Ya no hablamos de simple automatización o hype, sino de la consolidación de una Fuerza Laboral Aumentada y, cada vez más, de una Fuerza Laboral Sintética.
En este nuevo paradigma, el Chief AI Officer (CAIO) emerge como la figura crítica responsable de orquestar la IA al máximo nivel, garantizando seguridad, ética y gobernanza, pero con un mandato claro: impactar en los resultados mediante Inteligencia Artificial..
A diferencia de enfoques meramente teóricos, este programa está diseñado para lograr ejecución real: desde la orquestación de agentes autónomos hasta la implementación de una gobernanza efectiva. El objetivo es entregar resultados medibles, mediante rutinas de trabajo, consolidación de herramientas y un plan de trabajo sólido, robusto y real.
Este programa está enfocado en líderes organizacionales —ya sean responsables de toda la organización o de áreas específicas— que buscan liderar y transformar su área u organización, y transformarse a sí mismos como ejecutivos en la era de la IA
Modalidad
A distancia ágil
Capacitate de forma flexible y dinámica, con recursos y apoyo permanente.
En vivo o acceso a las grabaciones
Recursos Multimedia
100% a distancia
Acompañamiento de tutores
Objetivo general
- Desarrollar las capacidades técnicas, estratégicas y de liderazgo necesarias para implementar y gestionar soluciones basadas en inteligencia artificial, evolucionando desde el uso de herramientas aisladas hacia la orquestación de sistemas inteligentes, mediante modelos de trabajo estructurados, gobernanza efectiva y una integración alineada con los objetivos del negocio para potenciar resultados.
Objetivos específicos
- Diseñar un plan de cambio cultural (AI Transformation): AI Champions, adopción medible, capacitación a escala.
- Redactar una AI Constitution 1.0: principios auditables, permisos, prohibiciones, excepciones.
- Comprender cómo operar un AI Risk Register con controles de seguridad, privacidad, compliance y reputación.
- Entender como implementar AIOps: evals, observabilidad, versionado, releases, control de drift.
- Diseñar arquitecturas modernas (RAG, tools, memoria, routing, agentes) y diferenciar demo vs. producción.
- Dominar la economía de la IA (tokenomics, inferencia, evals, observabilidad).
- Construir un AI Portfolio con criterios de ROI/riesgo/costo y reglas de kill/scale.
- Definir un CAIO Operating System (rituales, RACI, políticas, cadencias).
- Elaborar y defender un Plan Maestro a 12 meses frente a un board ejecutivo.
Temario
3 Módulos • 14 Unidades • Carga Horaria 90 horas
- Tema 1: El mandato del líder en la era IA: imperativo de velocidad, aprendizaje continuo, kill-fast.
- Tema 2: Qué habilita realmente la IA: velocidad, costo, escala, complejidad, inconsistencia.
- Tema 3: Tres eras del software: determinístico → probabilístico → agéntico.
- Tema 4: Radar de señales: cómo leer papers, releases y mercado sin ahogarse.
- Tema 5: Personal AI OS del líder: cognitive offloading, benchmarking personal, rituales diarios.
- Tema 6: Liderar la transformación propia antes que la del área: anti-patterns del líder fallido.
- Tema 7: Caso práctico: Diagnóstico de madurez IA de tu organización/área + plan de los primeros 30 días.
- Tema 1: Casos de uso y quick wins: factibilidad vs. impacto.
- Tema 2: Priorización: impacto, riesgo, readiness, time-to-value (RICE, pain killers vs. vitaminas).
- Tema 3: Build vs. Buy vs. Agentificar: criterios económicos y estratégicos.
- Tema 4: Diseño para escalar: métricas, ownership, SLOs, compliance.
- Tema 5: El Plan de los 100 días: metodología de aterrizaje, diagnóstico, victorias tempranas.
- Tema 6: AI Portfolio 1.0: construcción, kill/scale gates, revisión trimestral.
- Tema 7: Caso práctico: Construcción del AI Portfolio inicial de tu área — 10 iniciativas priorizadas con business case.
- Tema 1: Higiene de datos a escala: limpieza, estructuración, normalización.
- Tema 2: Data Moats & Synthetic Data: fosos defensivos con datos propietarios.
- Tema 3: Data Contracts & Quality: acuerdos técnicos, auditoría, mitigación de alucinaciones y sesgos.
- Tema 4: Privacidad y anonimización: protección de PII en entrenamiento e inferencia.
- Tema 5: Estrategias de contexto: RAG vs. fine-tuning vs. prompt engineering vs. long context.
- Tema 6: Context engineering como disciplina: evolución del prompting hacia la ingeniería de contexto.
- Tema 7: Caso práctico: Generación de dataset sintético estructurado con Google Gemini.
- Tema 1: Tensiones naturales en el C-Level: CAIO vs. CIO/CTO/CDO/CISO/CHRO.
- Tema 2: Estrategias de llegada a toda la organización como líder.
- Tema 3: AI Readiness: AI Council, RACI, líneas de reporte, KPIs, P&L de IA.
- Tema 4: Owners de procesos, negocios y herramientas de IA.
- Tema 5: AI Labs y deuda técnica: cuándo incubar, cuándo industrializar.
- Tema 6: AI Constitution: principios éticos y operativos auditables.
- Tema 7: Trazabilidad y linaje: auditoría de decisiones para cumplimiento regulatorio.
- Tema 8: Framework de compliance: EU AI Act, NIST AI RMF, ISO 42001.
- Tema 9: Caso práctico: Draft de AI Constitution 1.0 + mapa de roles de alto impacto en tu área.
- Tema 1: Natural Language Programming: el lenguaje natural como nueva sintaxis.
- Tema 2: IDEs de frontera: Cursor, Claude Code, Antigravity y cualquier otro que sea trending topic.
- Tema 3: Prompting avanzado: descomposición, chaining, verificación, spec-driven development.
- Tema 4: De prototipo a producción: tests generados por IA, criterios de graduación.
- Tema 5: Combatiendo alucinación: grounding, citations, structured outputs.
- Tema 6: El líder como CEO-developer: qué construir personalmente, qué delegar al equipo.
- Tema 7: Caso práctico: Vibe coding de una app ejecutiva propia (dashboard, calculadora ROI, tracker).
- Tema 1: Qué son los agentes y su taxonomía: chatbots, workflows, agentes simples, swarms.
- Tema 2: Arquitecturas de agentes: planner/executor, supervisor/specialists, graph-based.
- Tema 3: Tool use y function calling: conectar agentes con el mundo exterior.
- Tema 4: Arquitecturas RAG: flujos de recuperación con razonamiento dinámico.
- Tema 5: Bases de datos vectoriales y knowledge graphs: memoria semántica y estructurada.
- Tema 6: Reasoning models y computer use agents (CUA): nuevas capacidades agénticas de frontera.
- Tema 7: La SuperApp: tendencias naturales de una tecnología que disrumpe constantemente.
- Tema 8: MCP (Model Context Protocol): integración con tools, datos y APIs corporativas.
- Tema 9: MCP vs CLI: cuando conviene cada uno.
- Tema 10: Evaluación de agentes: accuracy, latencia, costo, trajectory quality.
- Tema 11: Caso práctico: Agente conversacional con MCP que extiende sus capacidades con 2-3 tools reales.
- Tema 1: AI Cyborgs: aumentar a cada persona de tu área/organización con IA.
- Tema 2: Gemelos digitales y responsabilidad de la autoría.
- Tema 3: Synthetic Employees: agentes autónomos con status de empleados organizacionales.
- Tema 4: Rediseño de workflows: de procesos lineales a grafos de colaboración humano-agente.
- Tema 5: Colaboración multi-agente: protocolos de comunicación y asignación de tareas.
- Tema 6: Reskilling en la era del agente: rutas de carrera para una era que es distinta a todas las anteriores.
- Tema 7: Evaluación de desempeño aumentado: métricas del binomio humano-IA.
- Tema 8: HITL vs. HOTL: cuándo usar cada patrón de supervisión.
- Tema 9: Caso práctico: Rediseño de un proceso de tu área como grafo humano-agente + implementación parcial en n8n o cualquier otro workflow orchestrator.
- Tema 1: Evals: factualidad, seguridad, utilidad — como código versionado.
- Tema 2: Observabilidad: métricas, trazas, costos, drift (LangSmith, Langfuse, Arize).
- Tema 3: Versionado: prompts, políticas, modelos, datasets, evals.
- Tema 4: Release gates: criterios para promover un agente a producción.
- Tema 5: Tokenomics y economía de la inferencia: costo unitario por token y por tarea.
- Tema 6: Costos: inferencia, embeddings, RAG, fine-tuning, evals, observabilidad.
- Tema 7: FinOps de IA: budgets, alertas, showback/chargeback, SLM vs. frontier models.
- Tema 8: Optimizaciones reales: prompt caching, batch APIs, context caching.
- Tema 9: On premise vs APIs: TCO y cuando conviene cada caso.
- Tema 10: Capacidad real vs de hype de los modelos: Métricas vs tu caso real.
- Tema 11: Vendor lock-in y modelos de origen chino: Como gestionar tus modelos y que considerar en los modelos Open source o cerrados de origen chino.
- Tema 12: Caso práctico: Evals + observabilidad sobre el agente de Unidad 6, con cálculo de unit economics por 1000 tareas.
- Tema 1: Prompt injection y jailbreaks: defensa contra instrucciones maliciosas directas e indirectas.
- Tema 2: Data Leakage Prevention (DLP): prevención de fuga de datos sensibles vía modelos.
- Tema 3: Red teaming corporativo: simulaciones de ataque para hallar puntos ciegos.
- Tema 4: Sandboxing de ejecución: entornos seguros para código agéntico.
- Tema 5: Control de acceso (RBAC) para agentes: identidades y permisos de entidades sintéticas.
- Tema 6: Escalabilidad de las soluciones y resiliencia operativa.
- Tema 7: Sesgos y mitigación; IP y soberanía de datos.
- Tema 8: Incident response para IA: runbooks, comunicación, post-mortems.
- Tema 9: Caso práctico: Red team — intentar comprometer el agente de Unidad 6 y documentar controles.
- Tema 1: AI Literacy estratificada: ejecutivos, managers, contributors, especialistas.
- Tema 2: Red de AI Champions: identificación, entrenamiento, incentivos por unidad de negocio.
- Tema 3: Hackathons, awards y comunidades de práctica como change management.
- Tema 4: Psicología de la automatización: resistencia al cambio y síndrome del reemplazo.
- Tema 5: Psicología de gestión de emociones: cómo administrar la ansiedad y presión que genera la disrupción tecnológica, como gestionar el FOMO y cómo distinguir hype de realidad.
- Tema 6: Incentivos a la innovación: reconocer a quien automatiza su propio rol.
- Tema 7: Laboratorios de experimentación: sandboxes culturales para fallar barato y sin riesgos.
- Tema 8: Narrativa ejecutiva: comunicar la visión del futuro sintético.
- Tema 9: Medición de adopción real: value realized, no licencias activas.
- Tema 10: Evolución del liderazgo: del control micro al liderazgo por outcomes en flujos agénticos.
- Tema 11: Frameworks: ADKAR, Kotter, Lean Change aplicados a IA.
- Tema 12: Caso práctico: Prompt Challenge (app completa en un solo prompt) + diseño del programa de AI Champions de un área organizacional.
- Tema 1: Hiring para AI-readiness: criterios de selección para talento que opera con IA de frontera.
- Tema 2: Reestructuración: eliminar vs. transformar vs. crear roles.
- Tema 3: Escenarios de desplazamiento responsable: transición, ética laboral, reskilling financiado.
- Tema 4: Compensación en el futuro sintético: impacto de la productividad aumentada.
- Tema 5: Evaluación de desempeño en humanos aumentados.
- Tema 6: Physical AI & Robotics: impacto de la IA generativa en procesos físicos.
- Tema 7: Human-Agent Trust: construcción de confianza y transparencia en sistemas autónomos.
- Tema 8: Fronteras 2026–2030: sovereign AI, compute wars, AGI timelines.
- Tema 9: Caso práctico: Deep Research con agente sobre impacto de IA en un rol crítico de tu área + plan de transformación a 18 meses.
- Tema 1: Estrategia integral 12 meses: arquitectura, gobierno, seguridad, people plan, finanzas.
- Tema 2: Roadmap técnico, financiero y cultural con hitos y criterios de éxito.
- Tema 3: Financial storytelling: cómo contar el plan a un CFO escéptico.
- Tema 4: Risk-adjusted roadmap: escenarios, contingencias, reversibilidad de decisiones.
- Tema 5: Preparación de la defensa: storyline, objeciones anticipadas, evidencia.
- Tema 6: Caso práctico / Capstone: Defensa tipo panel ejecutivo frente a jurado + evaluación final.
Destinatarios
- Consultores y Asesores Estratégicos
- Roles con Aspiración de Liderazgo en IA
- Líderes Organizacionales
- Emprendedores y Founders
Requisitos
Líderes con mentalidad AI-first, capacidad de toma de decisiones y voluntad para ejecutar una transformación profunda en la cultura y los procesos de su organización.
Equipo docente
Ulises Martins
COORDINADOR
Ulises Martins es Ingeniero en Sistemas de Información (UTN) y Chief AI Officer (CAIO), con más de 29 años de experienci…
Martin Yusef
PROFESOR
Soy Ingeniero Informático recibido en la USAL y trabajo implementando IA en organizaciones, resolviendo problemas concre…
Demian Berjman
PROFESOR
Demian Berjman es Licenciado en Sistemas de la Facultad de Ingeniería de la UBA (FIUBA). Posee más de 25 años de trayect…
Damian Garcia
PROFESOR
Soy ingeniero de software y consultor en IA Generativa, especializado en diseñar, implementar y escalar soluciones basad…
Matias Karlsson
PROFESOR
Ingeniero Informático, CTO y docente especializado en Inteligencia Artificial, con más de 20 años de experiencia en desa…
Hernán Ricchio
PROFESOR
Enterprise Agile Coach, CAL®, CSP®, CSM®,CSPO®, Coach ICF®, Lean Inception®, ACP® Desde el año 2009, ha ingresado en el…
Metodología de enseñanza-aprendizaje
Nuestro modelo de formación te ofrece flexibilidad sin perder la interacción, combina autoaprendizaje con el apoyo de expertos y compañeros para una experiencia dinámica y efectiva.
Características de la formación
- E-learning colaborativo: estudia a tu ritmo con material curado y actividades prácticas.
- Acompañamiento experto: consulta dudas en foros y mensajes directos con tutores.
- Clases en vivo: dos encuentros por módulo para reforzar conceptos y resolver consultas en tiempo real.
A quiénes está dirigido
- Profesionales y estudiantes que buscan una formación flexible y de calidad.
Modalidad de evaluación y acreditación
Estos son los requisitos que deberás cumplir para obtener la acreditación del trayecto formativo:
- Aprobar las evaluaciones integradoras por módulo.
- Realizar y aprobar la Evaluación Integradora Final Obligatoria (EFIO), que puede consistir en la entrega de una tarea basada en una consigna específica, de carácter individual o grupal, o en la realización de un cuestionario.
- Descargar y leer todos los materiales de la unidad temática.
- Entregar y aprobar todas las actividades y ejercicios obligatorios.
- Cumplir con la dedicación horaria recomendada para lograr el máximo rendimiento.
- Finalizar la cursada dentro del período estipulado, sin excepciones. Una vez finalizado el curso, no será posible entregar o descargar actividades pendientes. Quienes deseen completarlo deberán inscribirse en una nueva edición.
La evaluación final cuenta con una instancia de recuperatorio para quienes no aprueben en el primer intento o no la realicen dentro de las fechas establecidas en el cronograma.
Certificación
- La certificación se otorgará en función de la calificación obtenida en la EFIO.
- Las calificaciones posibles serán: bueno, muy bueno, excelente, sobresaliente, participó o no participó.
- Quienes obtengan una de las cuatro primeras calificaciones recibirán un certificado de aprobación.
- Aquellos que no alcancen estas calificaciones o no realicen la EFIO podrán obtener un certificado de participación, previa evaluación del tutor.
Los certificados emitidos por Centro de e-Learning UTN BA cuentan con un sistema de validación basado en tecnología blockchain, que garantiza autenticidad, traz
¿Cómo inscribirse?
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¡Listo! Ya podés empezar
Recibirás por email el acceso al campus. El aula abrirá en la fecha de inicio de tu cursada.
¿Querés capacitar a tu equipo?
Accedé al Portal de Empresas: comprá múltiples licencias, recibí facturación a nombre de tu compañía y gestioná el progreso de tu equipo desde un solo lugar.
Precio total del curso
US$ 849
Certificación con aval de UTN Buenos Aires
Certificado oficial UTN
Avalado por la UTN Buenos Aires. Se otorga al cumplir con los requisitos de asistencia y evaluación.
Validación blockchain
Autenticidad y trazabilidad digital garantizada. Tu certificado es único, seguro y verificable de forma permanente.
Preguntas frecuentes
Formarse en esta área permite desarrollar la capacidad para gestionar soluciones de inteligencia artificial de manera integral, pasando de usar herramientas aisladas a orquestar sistemas inteligentes que potencian los resultados del negocio. Esta diplomatura aborda cómo alinear la IA con los objetivos estratégicos y culturales de la empresa.
Los participantes adquieren capacidades técnicas, estratégicas y de liderazgo que incluyen diseñar planes de transformación cultural, gestionar portafolios de IA, definir gobernanza efectiva, implementar arquitecturas modernas, y entender la economía y seguridad de la IA. Además, aprenden a liderar proyectos de IA en entornos organizacionales complejos.
Está especialmente dirigido a consultores y asesores estratégicos, roles con aspiraciones de liderazgo en IA, líderes organizacionales y emprendedores interesados en liderar la transformación basada en inteligencia artificial dentro de sus organizaciones.
El curso cubre módulos de estrategia, visión y ejecución, tecnología y coding, fuerza laboral sintética, seguridad y cultura organizacional, gestión del cambio, talento y elaboración de un plan maestro para IA. Incluye temas como AI Transformation, AI Constitution, AIOps, AI Risk Management, agentes de IA, data contracts, entre otros, complementados con casos prácticos.
Los conocimientos permiten implementar y gestionar soluciones de inteligencia artificial alineadas con la estrategia del negocio, liderar procesos de cambio cultural, diseñar arquitecturas tecnológicas avanzadas, gestionar riesgos de IA, optimizar operaciones mediante AIOps, y preparar defensas ejecutivas para planes maestro, todo ello contribuyendo a una transformación profunda en la organización.
Este curso habilita a los participantes para ocupar roles claves de liderazgo en IA dentro de organizaciones, como Chief AI Officers (CAIO), consultores estratégicos en transformación digital, líderes de proyectos de inteligencia artificial y gestores de portfolios tecnológicos, posicionándolos para dirigir la adopción efectiva y responsable de IA.
Se requiere que los participantes sean líderes con mentalidad AI-first, posean capacidad de toma de decisiones y tengan voluntad para ejecutar una transformación profunda en la cultura y procesos de su organización, no siendo estrictamente necesario contar con conocimientos técnicos avanzados previos en IA.
Una formación universitaria ofrece un enfoque riguroso, estructurado y actualizado, con contenidos basados en literatura y marcos conceptuales reconocidos. El curso de Centro de e-Learning de UTN Buenos Aires integra teoría, práctica y casos reales, y está diseñado para líderes con visión estratégica, garantizando una capacitación sólida y relevante para gestionar la transformación que implica la adopción de IA en organizaciones complejas.