Antes de invertir en una solución tecnológica con IA, conviene comprobar que el problema merece una intervención y que la propuesta puede resolverlo. Contrastarás alternativas y probarás un prototipo para fundamentar la decisión de continuar, replantear o detener la iniciativa.
120horas estimadas
12módulos
Acceso abiertoPrograma sin cargo
Revisa los requisitos, opciones y costos vigentes de herramientas externas antes de contratar: no se presupone que una API, suscripción o alojamiento de pago sea obligatorio.
Profesionales responsables de procesos, operaciones, producto, servicio, ventas, finanzas, tecnología o transformación que necesitan decidir antes de invertir.
Tienes un proceso o decisión que podría mejorar, pero todavía no sabes cómo.
Necesitas comparar IA contra rediseño, reglas o una alternativa más simple.
Quieres producir evidencia antes de comprometer inversión o despliegue.
Al terminar podrás
Separar un problema verificable de una solución preconcebida.
Establecer un punto de partida y comparar IA con alternativas más simples.
Construir una prueba proporcional a la incertidumbre relevante.
Decidir el siguiente paso con límites, responsables y reglas de abandono.
Trabajo final: Prototipo funcional, evaluación documentada, recomendación y defensa de la decisión.
Partirás de un problema real y avanzarás hasta una decisión respaldada por evidencia. Construirás una prueba funcional, compararás alternativas y descubrirás si conviene continuar, modificar o detener la intervención antes de comprometer más tiempo, dinero o reputación.
Al terminar tendrás
Un prototipo funcional que reduce la incertidumbre decisiva
Una evaluación con resultados, límites y escenarios adversos
Un análisis de viabilidad económica y operativa
Una recomendación clara que puedas presentar y defender
Evaluación
Cómo demostrarás lo aprendido
Se evalúa la calidad de la decisión, la evidencia que la sustenta y la capacidad del prototipo para reducir incertidumbre.
Tu trabajo
Entregables aplicados: 35 %
Prototipo funcional: 20 %
Evaluación, seguridad y riesgo: 20 %
Memorando de decisión y defensa: 25 %
Para obtener la credencial
Resultado mínimo de 80/100
Decisiones críticas justificadas
Punto de partida y alternativa comparable
Capacidad para ajustar la recomendación cuando cambia la evidencia
Temario
Qué estudiarás
Autoaprendizaje práctico basado en un caso y un prototipo funcional. La carga total estimada es de 120 horas e incluye estudio, práctica y evaluación.
Fase 1
Necesidad
4 módulos · 34 h estimadas
Admitir un problema, reconstruir el sistema actual y separar síntomas de causas
+
M01
Mandato de decisión y selección del problema
Definir qué decisión debe tomarse, por quién y bajo qué límites
7 hM02
Descubrimiento del trabajo real
Reconstruir flujo, actores, decisiones y excepciones
9 hM03
Punto de partida, datos y calidad de evidencia
Medir el estado inicial y declarar límites de los datos
9 hM04
Diagnóstico causal y restricciones
Distinguir mecanismos causales y cuellos de botella
9 h
Fase 2
Intervención
3 módulos · 27 h estimadas
Comparar mecanismos y diseñar la prueba que reduzca la incertidumbre decisiva
+
M05
Alternativas y selección de la intervención
Comparar IA con no intervenir, simplificar, rediseñar o aplicar reglas
8 hM06
Hipótesis, contrato de aprendizaje y evaluación
Definir qué debe aprender el prototipo y con qué criterios
10 hM07
Especificación del prototipo
Delimitar flujo, interfaces, autoridad y prueba
9 h
Fase 3
Evidencia
3 módulos · 33 h estimadas
Construir una prueba funcional y someterla a escenarios representativos y adversariales
+
M08
Construcción proporcional y reproducible
Crear la prueba funcional mínima
12 hM09
IA, datos, integraciones y control de acciones
Operar capacidades sin ampliar exposición
10 hM10
Evaluación y escenarios adversos
Medir desempeño, límites, fallas y recuperación
11 h
Fase 4
Decisión
2 módulos · 26 h estimadas
Determinar viabilidad y defender el siguiente paso con límites y reglas de abandono
+
M11
Economía, adopción, operabilidad y riesgo
Estimar valor capturable, costo total y exposición residual
10 hM12
Proyecto final: evidencia, decisión y defensa
Integrar el expediente y sostener la recomendación ante nueva evidencia
Demuestra que sabes convertir incertidumbre en decisión
No presentarás una idea ni una demostración vistosa. Mostrarás el recorrido completo desde el problema hasta una recomendación ejecutable, con una prueba que permita decidir qué hacer y qué no hacer.
Lo que podrás mostrar
Un caso empresarial reconstruido desde evidencia observable
Un prototipo evaluado contra alternativas y criterios definidos
Una decisión final con límites, riesgos y siguiente paso explícito
Al superar la evaluación recibirás una credencial digital propia de aprovechamiento, emitida por Dr. Enrique Aguilera bajo el estándar Open Badges 3.0. Permitirá consultar el programa y los criterios acreditados; tu proyecto seguirá siendo la evidencia central. No equivale a un título universitario ni a una acreditación de los proveedores de herramientas.
QUIÉN CREÓ EL PROGRAMA
Dr. Enrique Aguilera
Dr. Enrique Aguilera es investigador y ejecutivo. Su trabajo conecta estrategia, operaciones e inteligencia artificial. Es autor de dos libros y creador de estos programas abiertos de autoaprendizaje con evidencia.
Es estratega empresarial, ejecutivo de alta dirección y rediseñador de sistemas organizacionales complejos. Como CEO, CRO y COO ha liderado procesos de reinvención para recuperar coherencia estratégica, rentabilidad y capacidad real de ejecución.
Su trabajo integra diagnóstico estructural, estrategia, operaciones e inteligencia artificial aplicada para convertir complejidad en modelos claros, escalables y medibles. Cuenta con un Posdoctorado en Administración e Innovación de Negocios, un Doctorado en Administración Estratégica y una Maestría en Innovación e Inteligencia Artificial.
Es autor de Genoma Startup: decodificando el éxito empresarial y La alquimia del poder empresarial. Los cuatro programas trasladan esa experiencia a recorridos de autoaprendizaje orientados a producir capacidad práctica.
SIGUIENTE PASO
Estudiar en Open Learning
Guarda tu avance en Open Learning y entrega allí tu proyecto final.
