La asignatura introduce al estudiantado en la aplicacionestrategica y practica de la inteligencia artificial en la planificacion, produccion, distribucion y optimizacion de contenidos para redes sociales. El curso combina analisis de contexto, criterio estrategico, experimentacion con herramientas de IA y una mirada critica sobre los limites, riesgos y responsabilidades asociados a su uso.
A lo largo del trimestre, el estudiantado desarrollara en equipo una estrategia de social media para una marca o proyecto, integrando la IA en la investigacion, la definicion de la audiencia, la creacion de contenidos, la automatizacion de flujos y la lectura de resultados. La propuesta esta pensada para una docencia presencial de 14 semanas y 42 horas de clase, con aprendizaje aplicado y orientado a la toma de decisiones.
Se prevé que el estudiantado tenga conocimientos básicos sobre redes sociales, comunicación digital y estrategia de contenidos.
También deberá comprender conceptos fundamentales relacionados con las audiencias, las marcas, las plataformas digitales y el uso de datos en la toma de decisiones.
- Comprender el papel estratégico de la inteligencia artificial en la planificación, producción, distribución y optimización de contenidos para redes sociales.
- Aplicar herramientas de IA a la investigación de audiencias, la creación de contenidos, la automatización de flujos de trabajo y el análisis de resultados en redes sociales.
- Diseñar una estrategia de social media para una marca o proyecto integrando la inteligencia artificial en las distintas etapas del proceso de toma de decisiones.
- Evaluar críticamente los límites, riesgos y responsabilidades éticas asociados al uso de la inteligencia artificial en entornos de redes sociales.
Bloque 1. Contexto y fundamentos de la IA aplicada al social media: conceptos basicos, evolucion de las plataformas e impacto sobre la creacion y el consumo de contenido.
Bloque 2. Fundamentos estrategicos de social media: analisis interno y externo, benchmarking, definicion de publicos, posicionamiento y territorios de contenido.
Bloque 3. Creacion de contenido con IA: ideacion, copywriting, produccion visual y audiovisual, y coherencia de marca.
Bloque 4. Sistemas de contenido y planificacion: calendarios editoriales, reutilizacion de formatos, procesos escalables y organizacion del flujo de trabajo.
Bloque 5. Distribucion y crecimiento: algoritmos, formatos, tendencias, logica de publicacion y optimizacion del alcance.
Bloque 6. Analisis y optimizacion: metricas clave, interpretacion de datos, aprendizaje iterativo y apoyo de la IA a la toma de decisiones.
Bloque 7. Automatizacion y eficiencia: automatizacion de procesos, gestion de comunidades y diseño de workflows digitales.
Bloque 8. Etica, limites y riesgos: autoria, autenticidad, dependencia tecnologica, sesgos y regulacionbasica.
La metodologia combina clases teorico-practicas, demostraciones guiadas, workshops con herramientas de IA, analisis de casos reales, debates y tutorias de proyecto. El hilo conductor de la asignatura es un proyecto aplicado que se desarrolla de forma iterativa durante todo el trimestre.
Las actividades formativas incluyen: exposiciones breves del profesorado, practicas en el aula, ejercicios de benchmark y auditoria de perfiles, desarrollo de prompts y workflows, revisiones intermedias de entregables y presentaciones orales. Se promueve una participacion activa, la reflexioncritica sobre las decisiones tomadas y la argumentacion de cada aplicacion de la IA.
La evaluacion es continua y valora tanto el resultado final como la calidad del proceso de trabajo, la justificacionestrategica de las decisiones y la capacidad de integrar la IA de manera responsable.
Para superar la asignatura sera necesario obtener una nota final minima de 5,0/10 y una calificacionminima de 5,0/10 en el proyecto final. Las actividades no entregadas en el plazo establecido constaran como no presentadas, salvo causa justificada segun la normativa del centro.
De acuerdo con la normativa academica del centro, la asignatura incorpora actividades altamente significativas y moderadamente significativas segun su ponderacion, obligatoriedad e impacto sobre la calificacion final.
La convocatoriaextraordinaria o recuperacion, si procede y de acuerdo con la coordinacion academica, consistira en la revision o reentrega de lasevidenciasindicadas por elprofesorado. Las actividades de seguimiento y participacionno son recuperables de forma integra, yaqueforman parte del trabajo continuo desarrollado en el aula.
La normativa de convivencia, honestidad academica e integridad se aplica a todas las actividades del curso. Se toman como referencia institucional la Normativa de Copias (https://www.salleurl.edu/es/normativa-de-copias) y el marco de convivencia disponible en la pagina de normativa academica del campus (https://www.salleurl.edu/es/estudios/masters-y-postgrados/informacion-academica/normativa-academica). Cualquier uso indebido de fuentes, herramientas digitales o asistentes automatizados puede comportar la revision o anulacion de la actividad.
Utilizacion de herramientas de IA: Si se utilizan herramientas de IA en alguna actividad, se debera incluir un parrafo indicando para que se ha utilizado la IA, que herramientas se han empleado y cuales han sido las indicaciones o prompts utilizados para obtener el resultado. No hacerlo constituye una vulneracion de las politicas de honestidad academica.
Actividad | Peso | Descripcion |
Proyecto final de social media con IA | 40% | Diseño, ejecucion y optimizacion de unaestrategia de redes sociales para unamarca o proyecto. |
Entregasparciales | 30% | Hitosintermedios de investigacion, estrategia, contenidos, calendario editorial y sistema de automatizacion. |
Defensa oral del proyecto | 20% | Presentacionargumentada de las decisiones, herramientas y resultados del proyecto. |
Participacion y trabajoenclase | 10% | Asistencia activa, contribucionentalleres, ejerciciospracticos, feedback e implicacionenlos debates. |
Esta asignatura puede permitir un determinado nivel de uso de la IA. Para más información, consulta con el profesor:
- Nivel 1: IA no permitida.
- Nivel 2: IA permitida solo para ideación y planificación.
- Nivel 3: IA permitida solo para revisión y mejora formal.
- Nivel 4: IA permitida para tareas concretas, con análisis crítico y cita obligatoria.
- Nivel 5: IA permitida durante todo el proceso.
La Escala de Evaluación de la Inteligencia Artificial (AIAS) se plantea como un marco flexible que ayuda a estudiantes y docentes a comprender qué uso de la IA está permitido en cada actividad y qué responsabilidad académica implica cada nivel.
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