“La dirección debe aprobar proyectos de IA sin un marco común para evaluarlos.”
06 / Capacitación y transferencia de capacidades
Dirección / equipos / aplicación / autonomía
Capacitar es mejorar el criterio con el que se decide y llevarlo a herramientas y procesos concretos.
Formación ejecutiva y técnica conectada con decisiones reales: IA aumentativa —tecnología que amplía la capacidad del equipo—, gobernanza, estadística y Machine Learning Bayesiano aplicado.
Diseñar una capacitación
01 / Señales
El servicio empieza cuando el problema se reconoce.
Nombramos primero lo que ocurre dentro de la organización. La técnica y el alcance aparecen después.
“Los equipos usan herramientas generativas sin criterios de privacidad, evidencia o riesgo.”
“Tecnología y negocio hablan lenguajes distintos.”
“La capacitación termina en una demostración y no modifica ningún proceso.”
“El conocimiento técnico queda concentrado en proveedores o pocas personas.”
“La organización necesita comprender incertidumbre, modelos y métricas con un lenguaje accesible para perfiles no especialistas.”
02 / Alcance
Quién necesita intervenir y qué trabajo hacemos.
Pensado para
Personas que deben decidir, implementar o responder.
- Directorios y comités ejecutivos
- Gerencias de negocio y líderes de proyecto
- Equipos de datos, analítica y tecnología
- Finanzas, riesgo, auditoría y compliance
- Recursos Humanos y formación
- Equipos sectoriales de salud, seguros, retail, industria y sector público
Qué incluye
Un alcance conectado con la operación real.
- Alfabetización ejecutiva en IA, valor, límites, proveedores y gobernanza: responsables, permisos y reglas de supervisión.
- Talleres de identificación y priorización de casos de uso.
- Uso responsable de IA generativa con fuentes, datos y control humano.
- Ciencia de datos, estadística y modelización para equipos técnicos y mixtos.
- Machine Learning Bayesiano con aplicaciones y herramientas como Stan.
- Formación sectorial sobre fraude, demanda, riesgo, planificación y operaciones.
- Acompañamiento para aplicar lo aprendido a un desafío propio.
03 / Entregables
Qué queda en manos de la organización.
Cada proyecto deja decisiones, documentación y capacidades utilizables, además de una presentación ejecutiva.
Diagnóstico de audiencias, objetivos y nivel de partida.
Programa, materiales y ejercicios adaptados al contexto.
Talleres ejecutivos, cursos o laboratorios de proyecto.
Guías de evaluación, uso y gobernanza.
Proyecto aplicado o plan de acción por equipo.
Evaluación de aprendizaje y recomendaciones de continuidad.
04 / Modalidad y duración
Desde un taller ejecutivo hasta programas de 6 semanas
Un taller puede durar entre 2 y 4 horas. Los programas aplicados suelen organizarse en 4 a 8 encuentros. La modalidad, profundidad y evaluación se diseñan según audiencia, disponibilidad y resultado esperado.
La estimación es orientativa. El alcance se confirma después de una conversación de encuadre y una revisión inicial de la información disponible.05 / Aplicaciones
La capacidad cambia cuando cambia la decisión.
Estos ejemplos muestran campos de aplicación; la solución se diseña según los datos, el contexto y las decisiones de cada organización.
01
Dirección
Decidir inversiones y gobernar riesgos
Construir un lenguaje común para comparar propuestas, exigir evidencia y asignar responsabilidades.
02
Finanzas y riesgo
Modelización, fraude y escenarios
Trabajar con incertidumbre, métricas y casos aplicados al contexto de la organización.
03
Equipos técnicos
Bayesian Machine Learning aplicado
Profundizar en modelado, inferencia y actualización bayesiana —incorporar nueva evidencia para recalibrar probabilidades— con problemas y datos realistas.
04
Equipos de negocio
IA generativa con fuentes y límites
Adoptar herramientas con criterios compartidos de privacidad, calidad, permisos y revisión.
Una primera conversación puede orientar una inversión con mejor evidencia