El Curso en Desarrollo de Productos con Inteligencia Artificial de ISEIE Colombia ofrece una formación práctica en la conceptualización, diseño y lanzamiento de productos y servicios que tienen la IA como su componente central. Explorarás el ciclo de vida del producto IA, la generación de ideas impulsadas por datos, la arquitectura de modelos (Machine Learning) y la validación de prototipos. Trabajarás con la definición del Minimum Viable Product (MVP) y el diseño centrado en el usuario (UX/UI) en sistemas inteligentes. El claustro integra ingenieros de software, científicos de datos y Product Managers con experiencia en tecnología. Al finalizar, serás capaz de liderar la creación de soluciones innovadoras y de alto impacto en el mercado.
El Curso en Desarrollo de Productos con Inteligencia Artificial de ISEIE Colombia tiene como propósito desarrollar en los profesionales la capacidad de interpretar las necesidades del mercado y convertir el potencial de la IA en estrategias de producto diferenciadoras que escalen y generen nuevos modelos de negocio. Consolidarás fundamentos en Prompt Engineering, métricas de rendimiento del modelo (precisión, recall) y gestión de la calidad del dataset, para asegurar la efectividad del producto. Construirás herramientas para la elaboración de historias de usuario para IA, protocolos para la evaluación de sesgos éticos y estrategias para la integración de feedback y mejora continua. Aprenderás a gestionar los asuntos de regulación de datos (GDPR, Ley de Habeas Data), analizar el panorama competitivo con pensamiento crítico y seleccionar las tecnologías que promuevan la personalización y la automatización. El propósito es formar expertos que impulsen la innovación responsable basada en la Inteligencia Artificial.
El Curso en Desarrollo de Productos con Inteligencia Artificial de ISEIE Colombia se estudia para adquirir una habilidad de vanguardia, esencial en la transformación digital de cualquier empresa. Aprenderás a utilizar las plataformas Cloud (AWS, Google Cloud) para el despliegue de modelos, a manejar las implicaciones de la privacidad de los datos en el diseño del producto y a aplicar las técnicas de lanzamiento ágil (Scrum/Kanban) a proyectos de IA. Desarrollarás estrategias para la monetización de servicios de IA, la gestión de equipos multidisciplinarios y la creación de documentación técnica. Dominarás herramientas para el análisis del retorno de la inversión (ROI) de un producto de IA y la identificación de oportunidades de automatización. Estudiarlo amplía oportunidades profesionales como Product Manager de IA, Consultor de Innovación o AI Strategist diferenciándote por implementar prácticas verificables, éticas y culturalmente pertinentes orientadas a la creación de valor.
ISEIE tiene como objetivo promover la educación de calidad, la investigación de alto nivel y los estudios de excelencia en todo el mundo.
La titulación que reciben nuestros estudiantes son reconocidas en las empresas más prestigiosas.
ISEIE cuenta con una trayectoria formativa basada en años de experiencia y preparación de profesionales cualificados.
Alto porcentaje de aquellos que han estudiado un MBA han incrementado su salario
Según estudios, los perfiles más buscados son los que cuentan con formación académica superior.
Nuestro sistema educativo le permite compatibilizar de un modo práctico y sencillo los estudios con su vida personal y profesional.
Nuestro plan interno de calidad del instituto persigue diversos objetivos, como el aumento de la satisfacción de los estudiantes, el cumplimiento de los objetivos de calidad establecidos, el desarrollo de una cultura de calidad, el reforzamiento de la relación entre el personal y la universidad, y el mejoramiento continuo de los procesos.
De esta forma, el profesional que acceda al programa encontrarás el contenido más vanguardista y exhaustivo relacionado con el uso de materiales innovadores y altamente eficaces, conforme a las necesidades y problemáticas actuales, buscando la integración de conocimientos académicos y de formación profesional, en un ambiente competitivo globalizado.
Todo ello a través de de material de estudio presentado en un cómodo y accesible formato 100% online.
El empleo de la metodología Relearning en el desarrollo de este programa te permitirá fortalecer y enriquecer tus conocimientos y hacer que perduren en el tiempo a base de una reiteración de contenidos.
Definición y evolución de la IA.
Diferencias entre IA, Machine Learning y Deep Learning.
Tipos de IA: débil, fuerte, general.
Componentes básicos de un sistema de IA.
Ética y sesgo en IA.
Casos de uso actuales de IA en productos.
Limitaciones y riesgos de la IA.
Introducción a marcos y herramientas comunes (TensorFlow, PyTorch).
Tendencias emergentes en IA.
Pensamiento de diseño centrado en el usuario.
Identificación de problemas que pueden resolverse con IA.
Ideación y prototipado de soluciones inteligentes.
Diseño de experiencias de usuario asistidas por IA.
UX/UI en interfaces basadas en IA.
Proceso de validación de producto.
Desarrollo de prototipos funcionales.
Diseño ético de productos con IA.
Co-creación con stakeholders.
Tipos de datos para productos de IA.
Recolección y almacenamiento de datos.
Preparación, limpieza y transformación de datos.
Data labeling y anotación para entrenamiento.
Evaluación de calidad de datos.
Creación de datasets sintéticos.
Herramientas de gestión de datos (DataOps).
Consideraciones legales y privacidad de datos.
Introducción al gobierno de datos.
Selección de algoritmos adecuados según el problema.
Modelos supervisados y no supervisados.
Entrenamiento, validación y testeo de modelos.
Ajuste de hiperparámetros.
Métricas de evaluación de modelos (precisión, recall, F1, etc.).
Interpretabilidad del modelo.
Uso de AutoML y pipelines automatizados.
Control de versiones de modelos (MLflow, DVC).
Comparación de modelos y selección final.
Arquitectura de productos con IA.
APIs y microservicios para IA.
Embedding de modelos en aplicaciones web y móviles.
Flujo de datos en tiempo real vs batch.
Implementación en la nube (AWS, Azure, GCP).
IA en edge computing.
Mantenimiento e iteración del modelo.
Logging y trazabilidad del modelo.
Uso de contenedores (Docker) y orquestación (Kubernetes).
Pruebas A/B en funcionalidades de IA.
Medición de la experiencia del usuario.
Tasa de error y análisis de fallos del sistema.
Feedback loop para mejora continua.
Evaluación de impacto ético y social.
Validación con usuarios reales.
Medición del retorno de inversión (ROI).
Seguridad y resiliencia de productos IA.
Preparación para escalabilidad.
Ciclo de vida de un producto con IA.
Metodologías ágiles aplicadas a IA (Scrum, Kanban).
Gestión de equipos multidisciplinarios (data scientists, devs, UX).
Planificación y definición de MVPs.
Roadmap de funcionalidades basadas en IA.
Control de calidad y aseguramiento.
Presupuestos y recursos en proyectos IA.
Priorización y gestión de backlog.
Herramientas de gestión colaborativa (Jira, Notion).
Principios éticos en desarrollo de IA.
Transparencia y explicabilidad de algoritmos.
Sesgo algorítmico y mitigación.
Regulaciones y estándares internacionales (GDPR, ISO, etc.).
Seguridad y protección de datos.
Derechos del usuario frente a decisiones automatizadas.
Responsabilidad legal y trazabilidad.
Evaluación de impacto social de productos IA.
Creación de comités éticos en desarrollo tecnológico.
Nuestro curso está dirigido a:
Profesionales de desarrollo de productos, ingenieros, diseñadores de producto y desarrolladores interesados en integrar IA en sus proyectos.
Emprendedores y empresarios que buscan crear productos innovadores utilizando tecnologías de Inteligencia Artificial.
Científicos de datos y expertos en machine learning que desean aplicar sus conocimientos al desarrollo de productos.
Profesionales de tecnología, marketing, ventas y negocios que quieren entender cómo la IA puede transformar los productos.
Estudiantes y profesionales de áreas como informática, ingeniería, diseño de productos, o tecnologías emergentes.
Al concluir la especialización, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ISEIE Innovation School. Esta titulación se encuentra respaldada por una certificación que equivale a 4 créditos ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) y representa un total de 100 horas de dedicación al estudio.
Esta titulación de ISEIE no solo enriquecerá su imagen y credibilidad ante potenciales clientes, sino que reforzará significativamente su perfil profesional en el ámbito laboral. Al presentar esta certificación, podrá demostrar de manera concreta
y verificable su nivel de conocimiento y competencia en el área temática del curso.
Esto resultará en un aumento de su empleabilidad, al hacerle destacar entre otros candidatos y resaltar su compromiso con la mejora continua y el desarrollo profesional.
Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos del Curso en Desarrollo de Productos con Inteligencia Artificial , deberá llevar a cabo un trabajo final en el cual deberá aplicar y demostrar los conocimientos que ha adquirido a lo largo del curso.
Este trabajo final suele ser una oportunidad para poner en práctica lo que ha aprendido y mostrar su comprensión y habilidades en el tema.
Puede tomar la forma de un proyecto, un informe, una presentación u otra tarea específica, dependiendo del contenido de la especialización y sus objetivos, recuerde seguir las instrucciones proporcionadas y consultar con su instructor o profesor si tiene alguna pregunta sobre cómo abordar el trabajo final.
Descubre las preguntas más frecuentes y sus respuestas, de no e no encontrar una solución a tus dudas te invitamos a contactarnos, estaremos felices de brindarte más información
Este curso está dirigido a desarrolladores de productos, ingenieros, diseñadores, científicos de datos y cualquier persona interesada en integrar Inteligencia Artificial en sus productos.
Al finalizar el curso, recibirás un certificado en Desarrollo de Productos con Inteligencia Artificial, avalado por ISEIE.
Sí, el curso incluye ejercicios prácticos, análisis de casos y un proyecto final donde los participantes pueden aplicar los conocimientos adquiridos.
La evaluación se realiza a través de exámenes, tareas prácticas y la presentación del proyecto final.
Sí, te brindará las competencias necesarias para diseñar y desarrollar productos inteligentes basados en Inteligencia Artificial, desde la conceptualización hasta su comercialización.
