
PROGRAMA ONLINE
En el dinámico entorno digital actual, un liderazgo efectivo requiere una comprensión profunda de la inteligencia artificial (IA) y de su potencial transformador. Los líderes deben aplicar conocimientos impulsados por IA para mejorar la toma de decisiones, aumentar la eficiencia operativa, optimizar la experiencia del cliente y mantener una ventaja competitiva. También deben llevar a sus equipos a un nuevo nivel de comprensión para aprovechar al máximo el potencial de las organizaciones impulsadas por IA. Para responder a estas necesidades, Stanford Online ha desarrollado un plan de estudios integral centrado en la intersección entre liderazgo e IA.
❖ Identificar cómo los líderes crean las condiciones necesarias para desarrollar capacidades en IA generativa, IA agéntica y análisis predictivo.
❖ Diseñar un plan para crear esas condiciones, anticipando posibles barreras y definiendo estrategias para el éxito.
❖ Evaluar la preparación de la organización en materia de datos para la IA y fomentar una cultura de excelencia en la gestión de datos.
❖ Comprender cómo configurar flujos de trabajo integrando estas tecnologías, incluyendo necesidades de reskilling y gestión del cambio.
❖ Diseñar e implementar flujos de trabajo impulsados por IA y evaluar su impacto en la organización.
❖ Analizar la evolución del rol de los líderes y sus responsabilidades ante la creciente adopción de tecnologías de IA.
Comprende las acciones de liderazgo que impulsan la adopción y el uso efectivo de herramientas de análisis predictivo.
Ilustra las actividades de liderazgo que fomentan la implementación efectiva de herramientas de análisis predictivo y cómo influyen en la adopción y uso de estas herramientas por parte del equipo.
Evalúa los marcos, estructuras organizacionales y métodos de evaluación actuales para el análisis predictivo.
Desarrolla un nuevo marco, presenta una estructura organizativa novedosa para la implementación de IA y define procedimientos innovadores para la evaluación de iniciativas de IA.
Descubre cómo los líderes guían la implementación exitosa de sistemas de IA generativa en equipos y flujos de trabajo. Los participantes también explorarán las diferencias entre sistemas agénticos y no agénticos, así como sus implicaciones para la gobernanza, la escalabilidad y el diseño organizacional.
Describe las diferencias entre el análisis predictivo y la IA Generativa, incluyendo los distintos riesgos y oportunidades.
Resume las actividades de los líderes que fomentan la implementación efectiva de la IA Generativa y cómo influyen en la adopción y uso de estas herramientas por parte del equipo.
Evalúa los esquemas existentes de encuadre, estructuración y evaluación para la IA Generativa.
Crea un nuevo marco para una estrategia de IA Generativa, elabora una nueva propuesta para la estructuración de la IA y define nuevos procesos de evaluación.
Los sistemas de IA sólidos requieren bases de datos sólidas.
Evalúa la cultura de datos actual de tu organización, enfocándote en cuestiones relacionadas con la calidad de datos, mal uso, silos, integración y gobernanza.
Determina la preparación de tu organización para la IA Generativa.
Formula un marco de gobernanza y cumplimiento para mantener datos de alta calidad y bien gestionados.
Comprende cómo el machine learning transforma procesos, flujos de trabajo y toma de decisiones.
Descubre las diferentes maneras en que se configuran los flujos de trabajo de ML.
Predice cuándo un proceso de cambio o herramienta es probable que genere resistencia o adopción.
Planifica o diseña un flujo de trabajo de ML.
Explora cómo los sistemas modernos de IA pueden integrarse en las operaciones del día a día.
Comprende las diferentes formas en que se configuran los flujos de trabajo de la IA Generativa.
Reconoce las prácticas esenciales de evaluación para los flujos de trabajo de IA Generativa.
Planifica o diseña un flujo de trabajo de IA Generativa.
Analiza cómo evolucionan los roles de liderazgo cuando la IA pasa a formar parte de los sistemas de gestión.
Examina cómo los gerentes están utilizando la IA para diseñar organizaciones, centrándose en el papel de la IA en la toma de decisiones, la estructuración de flujos de información y la coordinación de recursos.
Describe los riesgos y oportunidades asociados con la gestión algorítmica.
Conceptualiza una herramienta que ayude en una función organizativa o gerencial.
En el proyecto final, aplicarás los frameworks centrales del programa para planificar la implementación de una capacidad de IA dentro de una organización. Identificarás y priorizarás casos de uso de alto impacto, evaluarás el nivel de preparación organizacional y analizarás el impacto potencial en flujos de trabajo, equipos y desempeño empresarial.
Utilizando las estrategias de liderazgo exploradas durante el programa, analizarás posibles barreras para la adopción, definirás enfoques de gestión del cambio y reskilling, y establecerás las condiciones de gobernanza necesarias para una implementación exitosa.
A través de este proyecto final, fortalecerás tu capacidad para liderar iniciativas de transformación impulsadas por IA, aplicando frameworks prácticos a desafíos organizacionales reales.
Este programa te proporcionará frameworks y enfoques prácticos para evaluar, aplicar y liderar la adopción de IA en entornos organizacionales. El enfoque está diseñado para ayudar a los líderes a tomar mejores decisiones estratégicas en contextos donde las capacidades de IA, las expectativas de la fuerza laboral y las presiones competitivas evolucionan rápidamente.
Trabajarás con:
Frameworks para evaluar áreas donde el análisis predictivo, la IA agéntica y la IA generativa pueden generar valor.
Metodologías para identificar casos de uso de alto impacto y evitar iniciativas de bajo valor.
Enfoques para evaluar la preparación organizacional en datos, equipos y flujos de trabajo.
Frameworks de toma de decisiones para integrar IA en sistemas de liderazgo y gestión.
Técnicas para rediseñar flujos de trabajo combinando experiencia humana y capacidades de IA.
Enfoques estructurados para gestionar gobernanza, barreras de adopción y procesos de cambio de manera efectiva.
Frameworks para evaluar la madurez y escalabilidad de sistemas de IA generativa e IA agéntica dentro de las organizaciones.
Sesión en directo con el faculty.
Inversión de tiempo (4-6 horas/semana).
Tareas para implementar lo aprendido en tu propio producto, organización o idea.
Examinar cómo los directivos utilizan la IA en la toma de decisiones, la estructuración de los flujos de información y la coordinación de recursos.
Feedback sobre tareas seleccionadas para asegurar la comprensión del material del programa.
Certificado de Finalización de Stanford Online.

Melissa Valentine es Associate Professor en la Stanford University en el Department of Management Science and Engineering. La profesora Valentine estudia cómo la tecnología es...
Todos los participantes que completen con éxito el curso recibirán un Certificado de Finalización de Stanford Online, que reconoce oficialmente el dominio del material del curso. Este certificado sirve como testimonio de tu dedicación y experiencia en la materia y puede ser utilizado para mejorar tus credenciales y oportunidades profesionales.
Además, obtendrán 4 Unidades de Educación Continua.
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Todos los participantes que completen con éxito el programa recibirán un Certificado de Finalización de Stanford Online, que reconoce oficialmente el dominio del material del programa. Este certificado sirve como testimonio de tu dedicación y experiencia en la materia y puede ser utilizado para mejorar tus credenciales y oportunidades profesionales. El Certificado de Finalización de un curso individual se emitirá en formato de insignia digital, verificada a través de tecnología blockchain. Además, obtendrán 4 Unidades de Educación Continua.
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