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El rol estratégico de la IA
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Arquitectura tecnológica para la IA empresarial II
El precio original era: $39.99.$19.99El precio actual es: $19.99.
Arquitectura tecnológica para la IA empresarial I
El precio original era: $39.99.$19.99El precio actual es: $19.99.
Atención: Tu acceso al curso estará disponible por 3 meses luego de iniciar por primera vez.
Descripción
Descripción
Duración Estimada: 2 horas Nivel de Formación: Medio
Con el contenido de esta unidad el alumno estudiará la aplicación de la IA en las Pymes, y más concretamente en la optimización de la interacción con el cliente.
Dirigido a
Dirigido a
- Profesionales de equipos directivos de Pymes que quieran adquirir los conocimientos y habilidades necesarias para impulsar la gestión transformación digital de sus empresas y con ello mejorar la productividad y sus posibilidades de crecimiento e internacionalización.
Competencias
Competencias
- Analizar críticamente los componentes, decisiones y principios que configuran una arquitectura tecnológica orientada a inteligencia artificial, comprendiendo su influencia en la sostenibilidad, la escalabilidad y la alineación con los objetivos de negocio, con el fin de participar informadamente en el diseño e implementación de soluciones organizativas basadas en IA.
Objetivos
Objetivos
- Identifica los elementos clave que integran una arquitectura tecnológica para IA, diferenciando sus funciones y relevancia en contextos empresariales.
- Analiza el impacto de decisiones arquitectónicas (como modularidad, interoperabilidad o gobernanza de datos) en la sostenibilidad y escalabilidad de soluciones basadas en IA.
- Relaciona las decisiones tecnológicas con los objetivos estratégicos de la organización, evaluando su coherencia y viabilidad en entornos reales.
- Argumenta la necesidad de participar informadamente en el diseño arquitectónico, reconociendo riesgos y oportunidades desde una perspectiva organizativa.
Contenidos
Contenidos
- Modularidad, escalabilidad y resiliencia.
- Componentes clave: orquestadores, pipelines de datos, contenedores y arquitecturas operativas.
- Infraestructura: on-premise, cloud e híbrida.
- Gestión del ciclo de vida del dato y del modelo.
