COMO APLICAR LA IA EN TU GESTION DE PROYECTOS
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| Horas | 10 |
|---|---|
| Código | |
| Formato | Digital |
| Proveedor | INXPIRIUS |
46,60 €
*Los precios no incluyen el IVA.
Objetivos
Contenidos
Objetivos
- Comprender que es un proyecto de inteligencia artificial y en que se diferencia de un proyecto tecnologico tradicional
- Identificar oportunidades reales de aplicacion de IA en procesos, areas o necesidades organizativas
- Seleccionar y priorizar proyectos de IA segun criterios de impacto, factibilidad, coste, riesgo y retorno esperado
- Evaluar la viabilidad tecnica y economica de una iniciativa de IA antes de su implementacion
- Definir objetivos SMART, alcance, entregables, restricciones y criterios de exito en proyectos de IA
- Reconocer la importancia de la calidad, preparacion y limpieza de los datos como base del exito de cualquier solucion de IA
- Aplicar la IA para mejorar la planificacion, asignacion de recursos, gestion de riesgos, seguimiento y comunicacion del proyecto
- Conocer casos de uso de IA aplicados a la automatizacion, prediccion, analisis de datos y mejora de procesos
- Adaptar soluciones de IA a diferentes contextos organizativos, teniendo en cuenta restricciones tecnicas, legales y eticas
- Medir y comunicar el valor agnadido de la IA mediante KPIs, resultados cuantificables, dashboards y evidencias de impacto
Contenidos
Como aplicar la IA en tu gestion de proyectos
UNIDAD.- Introduccion a los Proyectos de IA
- ¿Que es un proyecto de IA?
- Componentes esenciales de un proyecto de IA
- Tipos de proyectos de IA
- Diferencias clave con proyectos tradicionales
- Proyectos tradicionales Vs. Proyectos de IA
- Implicaciones eticas y sociales
- Validacion de resultados
- Rol del equipo de desarrollo
- Adaptabilidad al cambio
- Beneficios especificos de integrar IA en la gestion de proyectos
- Mejora en la planificacion y estimaciones
- Identificacion y mitigacion de riesgos
- Aumento de la productividad
- Mejora en la toma de decisiones
- Mejora en la comunicacion y colaboracion
- Personalizacion y adaptabilidad
- Mejora en el seguimiento del desempegno
- Reduccion de costos
- Ejemplo practico: Creacion de un sistema basado en IA
- Ejemplo practico: Gestion de un proyecto de desarrollo de software con IA
UNIDAD.- Procesos de Innovacion en Proyectos de IA
- Identificacion de oportunidades para aplicar IA
- Comprender los objetivos organizacionales
- Mapear procesos criticos
- Identificar problemas especificos
- Analizar datos disponibles
- Realizar talleres de innovacion
- Evaluar casos de uso existentes
- Considerar las capacidades tecnologicas existentes
- Priorizacion de oportunidades
- Ejemplo practico
- Identificacion de Casos de Uso – Automatizacion de tareas repetitivas
- Prediccion y analisis de datos
UNIDAD.- Seleccion y Priorizacion de Proyectos de IA
- Definir criterios claros para la seleccion
- Criterios clave
- Herramientas y metodologias para priorizacion AF
- Implicaciones del impacto organizacional
- Priorizacion segun Impacto y Factibilidad
- Metodos para priorizar casos de uso
- Marcos de Priorizacion
- Ventajas del MCA
- Factores clave a considerar
- Beneficios de priorizar segun impacto y factibilidad
- Ejemplo practico: Priorizacion en una empresa minorista
UNIDAD.- Validacion Inicial de la Viabilidad de Proyectos de IA
- Validacion Inicial
- Viabilidad tecnica
- Infraestructura tecnologica
- Capacidades del equipo
- Compatibilidad con sistemas existentes
- Viabilidad economica
- Proceso de validacion inicial
- Paso 1: Evaluacion tecnica preliminar
- Paso 2: Analisis economico basico
- Paso 3: Creacion de un caso de negocio
- Paso 4: Prueba piloto o prototipo
- Ejemplo practico: Validacion inicial de un proyecto de IA
UNIDAD.- Definicion de Objetivos y Alcance del Proyecto
- Introduccion
- Importancia de la definicion de objetivos y alcance
- Proceso para definir los objetivos del proyecto
- Formulacion de objetivos SMART
- Involucrar a las partes interesadas
- Delimitacion del alcance del proyecto
- Identificacion de entregables
- Especificacion de las tareas principales
- Definicion de restricciones
- Criterios de exito
- Ejemplo practico: Definicion de objetivos y alcance en un proyecto de IA
UNIDAD.- Preparacion y Limpieza de Datos
- Preparacion de Datos en IA
- Herramientas y tecnicas para preparacion y limpieza de datos
- Herramientas de software
- Preparando Datos para IA
- Tecnicas avanzadas para preparacion y limpieza de datos
- Deteccion de outliers (valores atipicos)
- Imputacion de valores faltantes
- Importancia de integrar herramientas y tecnicas
- Desafios comunes en la preparacion de datos
- Datos no estructurados
- Datos inconsistentes
- Privacidad y regulacion
UNIDAD.- Seleccion y Entrenamiento de Modelos de IA
- Seleccion del modelo de IA
- Clasificacion de problemas comunes y modelos aplicables
- Consideraciones para la seleccion del modelo
- Tipos de modelos comunes
- Modelos avanzados
- Modelos preentrenados
- Factores a considerar al seleccionar un modelo
- Seleccion del modelo de inteligencia artificial
- Entrenamiento de modelos de IA
- Division de datos
- Seleccion de hiperparametros
- Entrenamiento iterativo
- Metricas de evaluacion
- Regularizacion
- Uso de herramientas y plataformas
- Optimizacion del modelo
- Cross- validation (validacion cruzada)
- Grid Search y Random Search (busqueda de combinaciones)
- Early Stopping (detenerse a tiempo)
- El reto del Supermercado
UNIDAD.- Evaluacion y Ajuste de los Resultados
- Importancia de la evaluacion y ajuste
- Metodos de evaluacion del desempegno del modelo
- Evaluacion cuantitativa: Metricas de desempegno
- Problemas de Regresion
- Problemas de Clustering
- Evaluacion cualitativa
- Analisis de casos individuales
- Validacion con expertos en dominio
- Pruebas de usabilidad
- Aplicacion de las metricas en la evaluacion de modelos
- Importancia de la Evaluacion en Clustering
- Ajuste de resultados
- Mejorar los datos
- Ajustar el modelo
- Prevenir el sobreajuste con regularizacion
- Validacion final
- Probar con datos nuevos
- Simular casos reales
- Monitorearlo continuamente
- El pronostico Fallido
UNIDAD.- Planificacion, Ejecucion y Control de Proyectos de IA
- Planificacion de un proyecto de IA
- Fase 1: Definicion del problema y objetivos
- Fase 2: Preparacion de datos
- Fase 3: Desarrollo del modelo
- Fase 4: Validacion y pruebas
- Fase 5: Despliegue
- Fase 6: Monitoreo y mejora continua
- Asignacion de recursos
- Identificar las necesidades tecnicas
- Identificar las necesidades humanas
- Ejecucion de un proyecto de IA
- Gestion del equipo interdisciplinario
- Coordinacion y supervision
- Flexibilidad y adaptacion
- Control del proyecto de IA
- Monitoreo del progreso
- Gestion de riesgos
- Gestion de cambios
- Comunicacion con las partes interesadas
- De la Idea al Proyecto de IA
UNIDAD.- Herramientas para la Gestion de Proyectos con IA
- Herramientas de planificacion y seguimiento
- Gestion de proyectos y tareas
- Trello
- Jira
- Asana
- Diagramacion y mapeo de procesos
- Lucidchart
- Microsoft Visio
- ¿Por que son utiles estas herramientas?
- Herramientas para la recopilacion, analisis y gestion de datos
- Herramientas de recoleccion de datos
- Herramientas de limpieza y preprocesamiento de datos
- Ventajas de Pandas y Databricks
- Herramientas para desarrollo y entrenamiento de modelos
- Plataformas automatizadas de IA
- Simulacion y pruebas
- Herramientas para el monitoreo y control del modelo
- Monitoreo de rendimiento
- MLflow : Gestion Integral del Ciclo de Vida de Modelos
- Prometheus y Grafana : Monitoreo y Visualizacion en Tiempo Real
- Importancia del Monitoreo de Rendimiento en Machine Learning
- Interpretabilidad de modelos
- Comparacion entre SHAP y LIME
- Importancia de la Interpretabilidad en Modelos de Machine Learning
- Herramientas para colaboracion y comunicacion
- Slack
- Notion
- GitHub y GitLab
- Integracion de herramientas
- Ciclo de Vida del Proyecto de IA
UNIDAD.- Roles y Responsabilidades en Equipos de IA
- Roles clave en un equipo de IA
- Roles clave en un equipo de IA – Ampliacion
- Colaboracion entre roles
- Desafios comunes en la gestion de roles
- Ejemplo practico: Roles en un proyecto de IA
UNIDAD.- Analisis de Casos Reales
- Proyectos Exitosos
- Caso 1: Uso de IA en la prediccion de mantenimiento en General Electric (GE)
- Caso 2: Netflix y su motor de recomendacion
- Caso 3: Diagnostico medico con IA en Google Health
- Ejemplo practico: Un proyecto fallido de IA
UNIDAD.- Factores de Exito y Fracaso en Proyectos de IA
- Factores comunes en proyectos exitosos de IA
- Factores comunes en proyectos fracasados
- Falta de claridad en los objetivos
- Calidad y disponibilidad de datos insuficientes
- Falta de infraestructura adecuada
- Falta de competencias en el equipo
- Subestimacion del costo y tiempo
- Problemas de implementacion y escalabilidad
- Desatencion a la etica y privacidad
- Resistencia al cambio
UNIDAD.- Lecciones Clave y Buenas Practicas
- Lecciones clave en la gestion de proyectos de IA
- Leccion: Importancia de la alineacion estrategica
- Leccion: Disegno iterativo y flexible
- Leccion: Involucrar a los usuarios finales
- Leccion: Gestion adecuada de expectativas
- Buenas practicas tecnicas : Preparacion exhaustiva de datos
- Validacion continua
- Optimizacion progresiva
- Escalabilidad desde el disegno
- Buenas practicas organizativas : Formacion y desarrollo de competencias
- Gestion de riesgos
- Fomentar la colaboracion interdisciplinaria
- Buenas practicas eticas y regulatorias : Cumplimiento de normativas
- Mitigacion de sesgos
- Explicabilidad y transparencia
- Ejemplo practico: Implementacion de buenas practicas en un proyecto de IA
UNIDAD.- Escalabilidad de Soluciones Basadas en IA
- ¿Que implica la escalabilidad de soluciones de IA?
- Factores clave para lograr la escalabilidad
- Disegno tecnico escalable
- Infraestructura en la Nube
- Modularidad en el Disegno
- Arquitecturas Distribuidas
- Escalabilidad Horizontal y Vertical
- Uso de Microservicios
- Balanceo de Carga
- Almacenamiento Escalable
- Automatizacion y Monitoreo
- Gestion eficiente de datos
- Optimizacion del Almacenamiento
- Limpieza y Preprocesamiento Automatizado
- Actualizacion Incremental de Modelos
- Herramientas y Tecnologias Recomendadas
- Consideraciones Adicionales
- Monitoreo y optimizacion continua
- Supervision en Tiempo Real
- Optimizacion de Costos
- Gestion del Ciclo de Vida de los Modelos ( MLOps )
- Mejora Continua
- Retos comunes al escalar soluciones de IA
- Ejemplos practicos de escalabilidad en IA
UNIDAD.- Retorno de Inversion (ROI) en Casos de Uso de IA
- Medicion de resultados tangibles e intangibles
- ¿Que es el ROI en casos de IA?
- Importancia del ROI en proyectos de IA
- Estrategias para maximizar el ROI en proyectos de IA
- Medicion de resultados tangibles
- ¿Que son los resultados tangibles?
- ¿Por que es importante medir estos resultados?
- Medicion de resultados intangibles
- Metodos para medir el ROI en IA
- Comparacion Antes y Despues
- Proyecciones a Largo Plazo
- Benchmarks Internos y Externos
- Consideraciones Adicionales
- Ejemplo practico: Calculo del ROI
- Buenas practicas para medir resultados
UNIDAD.- Demostracion del Valor Agnadido de la IA en una Organizacion
- Estrategias para demostrar el valor agnadido de la IA
- Areas clave para demostrar valor
- Eficiencia Operativa
- Mejora en la Toma de Decisiones
- Personalizacion de Productos y Servicios
- Innovacion y Desarrollo de Capacidades
- Barreras comunes para demostrar el valor de la IA
- Buenas practicas para comunicar el valor de la IA
- Ejemplo practico: Demostrando el valor de la IA en una empresa de logistica
UNIDAD.- Identificacion de Casos de Uso Relevantes
- Herramientas y tecnicas para identificar oportunidades
- Mapas de procesos
- Beneficios de los mapas de procesos
- Brainstorming con equipos interdisciplinarios
- Ejemplo practico de brainstorming
- Ejemplo practico: Combinacion de ambas tecnicas
- Identificacion de Casos de Uso por Sector
UNIDAD.- Adaptacion de Casos de Uso a Contextos Especificos
- Adaptacion al sector publico
- Adaptacion al sector privado
- Adaptacion a las ONG
- Buenas practicas para la adaptacion en cada contexto
UNIDAD.- Automatizacion de Tareas Repetitivas
- ¿Que implica la automatizacion de tareas repetitivas con IA?
- Tecnologias utilizadas para la automatizacion de tareas repetitivas
- Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
- Reconocimiento Optico de Caracteres (OCR)
- Automatizacion Robotica de Procesos (RPA)
- Aprendizaje Automatico (Machine Learning)
- Beneficios clave de la automatizacion de tareas repetitivas con IA
- Ejemplo practico: Automatizacion en un banco
UNIDAD.- Prediccion y Analisis de Datos
- ¿Que implica la prediccion y el analisis de datos con IA?
- Tecnologias utilizadas en prediccion y analisis de datos
- Aprendizaje Automatico Supervisado (Machine Learning Supervisado)
- Modelos de Series Temporales
- Procesamiento de Grandes Volumenes de Datos (Big Data)
- Analisis de Datos en Tiempo Real
- Ejemplo practico: Prediccion en un proyecto de marketing
UNIDAD.- Personalizacion en Productos y Servicios
- ¿Que implica la personalizacion con IA?
- Ejemplos practicos por sector
- Tecnologias utilizadas en la personalizacion
- Beneficios clave de la personalizacion con IA
- Ejemplo practico: Personalizacion en una plataforma de e- commerce