| INNOVACIÓN Y GESTIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL |
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Estrategias de transformación digital y gestión de la innovación La asignatura ofrece una visión integral y aplicada de los procesos de cambio organizativo impulsados por la innovación y las tecnologías digitales. A lo largo de la asignatura se analizan los fundamentos estratégicos de la innovación, los modelos de transformación digital y el papel de las tecnologías habilitadoras en la creación de valor empresarial, con un enfoque en la comprensión de cómo alinear la estrategia corporativa con iniciativas digitales orientadas a mejorar la competitividad, la eficiencia y la sostenibilidad de la organización. |
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Análisis de datos y su aplicación en la empresa La asignatura introduce los fundamentos del análisis de datos como una herramienta clave para la gestión y la toma de decisiones estratégicas en el entorno empresarial. A lo largo del curso, los datos se abordan como un activo estratégico, analizando su tipología, su ciclo de vida y el papel del analista de datos en relación con la alta dirección y las diferentes áreas funcionales de la organización. |
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Integración de la inteligencia artificial en procesos organizacionales La asignatura tiene como objetivo proporcionar al alumnado una comprensión profunda y aplicada de cómo la inteligencia artificial (IA) puede integrarse de forma estratégica y operativa en los procesos empresariales para generar valor, mejorar la toma de decisiones y fortalecer la competitividad organizativa. Asimismo, aborda el papel de la IA como un elemento clave de la estrategia empresarial, analizando sus oportunidades, impactos y riesgos, así como su influencia en la formulación de estrategias basadas en datos, el diseño de modelos de negocio innovadores y el desarrollo de ventajas competitivas sostenibles. |
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Gobernanza y liderazgo en inteligencia artificial en las organizaciones Esta asignatura aborda el papel del liderazgo y la gobernanza en la adopción y gestión de la inteligencia artificial (IA) en las organizaciones empresariales. Su objetivo es dotar al estudiantado de las competencias necesarias para liderar equipos multidisciplinares, gestionar el cambio organizativo y diseñar estructuras de gobernanza eficaces, garantizando que la IA se implemente de forma estratégica, eficiente y alineada con los objetivos del negocio. |
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Ética y regulaciones tecnológicas en el entorno empresarial La asignatura tiene como objetivo proporcionar al estudiantado una comprensión profunda y aplicada de los principios éticos, los marcos regulatorios y los modelos de gobernanza que rigen el uso de tecnologías digitales avanzadas —en particular la inteligencia artificial— en los contextos empresariales. |
| CIENCIA DE DATOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL |
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Inteligencia artificial en los negocios: conceptos y aplicaciones La asignatura ofrece una visión integral y aplicada del papel de la inteligencia artificial en las organizaciones contemporáneas. A lo largo del curso se abordan los fundamentos conceptuales de la inteligencia artificial, sus principales tipologías y su evolución hasta convertirse en una fuente clave de ventaja competitiva. Asimismo, se analiza el impacto de la inteligencia artificial en la transformación de la toma de decisiones empresariales, integrando las capacidades humanas con sistemas inteligentes capaces de automatizar, optimizar y apoyar tanto las decisiones estratégicas como las operativas. |
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Ciencia de datos para la toma de decisiones empresariales La asignatura tiene como objetivo introducir al alumnado en el uso avanzado de la ciencia de datos y la inteligencia artificial como herramientas clave para la generación de valor estratégico en las organizaciones. A lo largo del curso se analizan las diferencias entre el análisis de datos tradicional y la ciencia de datos, así como el papel de los modelos algorítmicos en la toma de decisiones en comparación con el juicio humano. |
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Innovaciones en inteligencia artificial para la competitividad empresarial La asignatura tiene como objetivo proporcionar al alumnado una comprensión profunda, crítica y aplicada de los procesos implicados en el diseño, desarrollo, implementación y operación de modelos de inteligencia artificial en contextos profesionales complejos. Del mismodo modo, integra fundamentos teóricos y metodológicos con una orientación práctica, centrada en la creación de soluciones avanzadas basadas en datos e inteligencia artificial, alineadas con los objetivos empresariales y guiadas por criterios de calidad, ética, sostenibilidad y cumplimiento normativo. |
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Diseño e implementación de modelos de inteligencia artificial La asignatura tiene como objetivo ofrecer un análisis integral de cómo las innovaciones en inteligencia artificial se convierten en una fuente clave de ventaja competitiva para las organizaciones en un entorno económico digital, global y altamente dinámico. También se examina el impacto estratégico de la inteligencia artificial en la creación de valor empresarial, prestando especial atención a tecnologías como las redes neuronales, el aprendizaje profundo y los sistemas de inteligencia artificial generativa. |
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Tendencias tecnológicas y su impacto en la estrategia empresarial La asignatura ofrece una perspectiva integral y aplicada sobre cómo las tecnologías emergentes transforman los modelos de negocio, la dinámica competitiva y los procesos de toma de decisiones estratégicas dentro de las organizaciones. Se adquirirá las competencias necesarias para identificar, analizar y anticipar las tendencias tecnológicas, evaluar su nivel de madurez y su potencial disruptivo, e integrar este conocimiento en la formulación de estrategias empresariales sostenibles. |
| TRABAJO DE FIN DE MÁSTER |
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Trabajo de fin de máster El Trabajo de Fin de Máster (TFM) en el ámbito de la inteligencia artificial representa la síntesis de todo el programa. Consiste en el estudio, diseño e implementación de un proyecto con aplicación práctica en un contexto empresarial, lo que permite al estudiantado abordar retos del mundo real asumiendo un papel activo como solucionadores de problemas o desarrolladores de propuestas. Este enfoque refuerza la orientación profesional del Máster y permite al alumnado interactuar con la práctica profesional en un contexto estrechamente vinculado al mercado laboral, asumiendo responsabilidades, gestionando plazos y entregables reales, y aplicando de manera integrada los conocimientos y competencias adquiridos a lo largo del programa. |