Este módulo preparará el escenario para el programa al describir la naturaleza cambiante de los datos y su valor para la empresa y discutir casos de uso de organizaciones que han experimentado transformaciones digitales y de datos exitosas. Luego, el módulo describirá los componentes principales de un programa de gestión de datos empresariales. Este módulo también revisará los componentes necesarios del proceso de gestión del ciclo de vida de los datos. Finalmente, el módulo finalizará con una discusión sobre la gestión de la calidad de los datos.

A medida que las empresas buscan obtener una ventaja competitiva a través de datos, análisis e inteligencia artificial, las CAIO enfrentan una mayor presión para proporcionar una infraestructura de datos que permita y acelere la innovación basada en datos. Los CAIO están autorizados para impulsar decisiones estratégicas para la infraestructura y la tecnología de datos, alineando estas decisiones con la estrategia de datos amplia de la empresa. Para seguir siendo competitivas, las empresas deben comprender y adoptar las tendencias modernas: aprovechar la nube, implementar la automatización, adoptar arquitecturas emergentes, implementar mejores prácticas y herramientas.

Este módulo se centra en el componente analítico de Business Intelligence (BI) en el contexto de su aplicación práctica. Los participantes tendrán la oportunidad de adquirir y solidificar el conocimiento de los métodos de análisis contemporáneos más importantes (desde el descriptivo hasta el prescriptivo), desarrollar la comprensión de la aplicabilidad práctica, cómo formular tareas analíticas en apoyo de los objetivos comerciales y cómo definir proyectos exitosos.

Este módulo brindará a los estudiantes una comprensión de lo último en metodologías de modelado de aprendizaje automático y ciencia de datos. Se prestará especial atención a la formulación de problemas que sean susceptibles de soluciones de ciencia de datos y aprendizaje automático. El objetivo de la sesión es presentar las técnicas más comunes y dar una idea de las técnicas más avanzadas para ayudar a los CDAIO a poner en práctica estas prácticas a escala.

Este módulo establece los conocimientos fundamentales necesarios para comprender el vasto panorama de la inteligencia artificial al rastrear la historia y la evolución de la IA, destacando momentos cruciales y avances clave que han dado forma a las capacidades actuales de la IA. Los participantes explorarán los últimos avances en IA, incluido el auge de la IA generativa, y discutirán el impacto significativo que estas tecnologías están teniendo en diversas industrias.

Este módulo profundiza en las implicaciones estratégicas de la IA en la creación de valor empresarial, explorando la transformación económica impulsada por las tecnologías de IA. Los participantes comprenderán cómo la IA remodela los modelos de negocio mejorando la eficiencia y eficacia en todas las operaciones. Al final de este módulo, los participantes tendrán una comprensión clara de cómo desarrollar e implementar una estrategia de IA que complemente y mejore su estrategia comercial general, posicionando a la IA como un impulsor clave de la ventaja competitiva. Además, los participantes comprenderán la importancia de construir una estructura de gobernanza que no solo gestione los riesgos de la IA, sino que también cultive activamente la confianza entre los sistemas de IA y los humanos que interactúan con ellos.

Este módulo es una descripción general de las operaciones prácticas de la función CAIO y cubrirá cómo planificar, estructurar, presupuestar, ejecutar y obtener la "aceptación" organizacional adecuada para la función de la oficina de datos e IA. El objetivo de este módulo es equilibrar el arte y la ciencia de la gestión de datos estratégicos y su intersección con la estrategia empresarial, el desarrollo de productos, la tecnología de la información y las operaciones. Abordará cómo la función CAIO necesita equilibrar la innovación de datos con los datos en evolución y los riesgos de la IA que deben gestionarse y cómo estructurar, dotar de personal y organizar la función.

Este módulo cierra la brecha entre las funciones comerciales estratégicas de CAIO y los ámbitos técnicos administrados por el Director de Información (CIO), específicos de la arquitectura de TI moderna impulsada por IA, esencial para respaldar análisis avanzados y capacidades de IA. Los participantes saldrán de este módulo con una comprensión clara de cómo alinear las estrategias de IA con la infraestructura de TI, garantizando que sus iniciativas de IA se basen en arquitecturas robustas, flexibles y escalables.

Este módulo marca la transición de la fase conceptual de la ciencia de datos a los aspectos prácticos de la aplicación de la IA en toda la empresa. Subraya el cambio de enfoque de la creación de modelos precisos a la implementación de sistemas de IA que sean robustos, seguros y operativamente eficientes. Al final de este módulo, los participantes tendrán una comprensión integral de los desafíos y las mejores prácticas asociadas con la implementación y el monitoreo de sistemas de IA a escala dentro de sus organizaciones.

Este módulo explora las complejidades del uso responsable de la IA. Nuestro objetivo es proporcionar una comprensión detallada y práctica de los riesgos y daños clave que puede plantear la IA tradicional y generativa, los principios que guían el uso ético de la IA y las complejidades de cómo estos daños se manifiestan en el ciclo de vida de la IA. Este módulo pone un fuerte énfasis en el sesgo, la equidad, la transparencia, la explicabilidad, la seguridad, la privacidad y la responsabilidad, desmitificando estos conceptos fundamentales y destacando su relevancia en el ciclo de vida de la IA de un extremo a otro.

Este módulo explora el viaje evolutivo desde la IA tradicional basada en reglas hasta el ámbito de vanguardia de la IA generativa, ofreciendo información sobre su desarrollo y la gran cantidad de aplicaciones comerciales que permite. Al completar este módulo, los participantes tendrán una comprensión profunda de la trayectoria de la IA generativa, su potencial para aplicaciones a nivel empresarial y la necesidad de una implementación responsable para aprovechar sus beneficios y al mismo tiempo gestionar sus riesgos de manera efectiva.

En el panorama tecnológico actual en rápida evolución, la Inteligencia Artificial desempeña un papel fundamental en la remodelación de industrias, la automatización de procesos y la mejora de las capacidades de toma de decisiones. Sin embargo, con la creciente dependencia de la IA, la necesidad de medidas de seguridad sólidas y procesos de prueba rigurosos se ha vuelto más crítica que nunca. El módulo Ciberseguridad y gestión de riesgos de datos e IA está diseñado para dotar a los participantes de los conocimientos y habilidades esenciales para garantizar la resiliencia, la confiabilidad y la seguridad de los sistemas de IA. Además, recopilar y compartir información genera oportunidades y crea desafíos para las organizaciones.

Este módulo se centra en mejorar la eficacia como gerente y líder mediante la introducción de marcos para comprender las organizaciones y los procesos organizacionales. El mundo empresarial actual requiere líderes que tengan un fuerte sentido de empatía, agudas habilidades de pensamiento crítico y una visión diversa de la sociedad. Como tal, un líder eficaz en datos e inteligencia artificial debería poder liderar e inspirar, fomentar el trabajo en equipo y crear una cultura que le ayude a ser mejores administradores. Además, contar una excelente historia basada en datos puede ser útil tanto para las partes interesadas como para sus clientes y puede impulsar una mejor toma de decisiones dentro de una organización. Sin embargo, convertir los datos en una gran historia puede ser una tarea intimidante que muchas organizaciones luchan por lograr. Este módulo también revisará tácticas para ayudar a facilitar mejores comunicaciones entre las partes interesadas internas y externas de la empresa con respecto a los datos como un activo empresarial.