Acerca del programa:
El curso Análisis de datos e inteligencia artificial en las operaciones, explora cómo el análisis de datos y la inteligencia artificial pueden aplicarse para mejorar la toma de decisiones en las operaciones. A través de herramientas analíticas, modelos predictivos y casos prácticos, los participantes aprenderán a identificar oportunidades de eficiencia, automatización y optimización en procesos operacionales.
Dirigido a:
- Profesionales y ejecutivos de empresas, con al menos 2 años de experiencia laboral, en áreas relacionadas con la operación de una organización.
Jefe de Programa
Pedro Traverso
Equipo Docente
keyboard_arrow_downPablo Aguirre
Ingeniero Agrónomo, PhD (c) en Ingeniería y Tecnología UC, MSc. Public Policy Analysis, The University of Chicago. Jefe de Analítica e Inteligencia, Superintendencia de Medio Ambiente.
Descripción
keyboard_arrow_downEn la era de la sobreinformación, la verdadera ventaja competitiva no está en tener los datos, sino en cómo los gestionamos. Este curso está diseñado para transformar a profesionales de operaciones en estrategas de datos, capaces de aplicar Inteligencia Artificial y Machine Learning para resolver problemas complejos. Aprenderás a transitar desde la analítica descriptiva (qué pasó) hacia la analítica predictiva y prescriptiva (qué pasará y qué debemos hacer), utilizando las herramientas líderes de la industria como Python, Power BI y Tableau.
El curso profundiza en los fundamentos del aprendizaje supervisado y no supervisado, aplicándolos directamente a los desafíos más críticos de la cadena de suministro y la producción. Podrás conocer modelos de predicción de demanda con alta precisión, que te ayudarán a formular estrategias de mantenimiento predictivo para reducir tiempos de inactividad y optimizar inventarios mediante algoritmos inteligentes. No solo analizaremos números; exploraremos casos de uso reales en distintos sectores, permitiéndote ver la IA en acción.
Un pilar fundamental de este curso es la automatización de decisiones operativas. Revisaremos el diseño de algoritmos que agilicen la planificación logística y la toma de decisiones en tiempo real. Además, abordaremos con rigor los aspectos éticos, la gobernanza de datos y la transparencia, asegurando que la implementación de IA sea responsable y libre de sesgos.
La metodología contempla clases expositivas interactivas con la participación activa de los alumnos mediante Zoom, con lecturas, desarrollo, análisis y discusión de casos, tareas, entre otros, fomentando la generación de espacios de conversación e intercambio para el aprendizaje experiencial a través de la cooperación y el análisis de la realidad local y global.
Requisitos de Ingreso
keyboard_arrow_downSe sugiere:
- Grado académico de licenciado, título profesional o técnico en las áreas de administración, administración de operaciones u otra afín, con experiencia laboral de al menos 2 años en el área de administración de operaciones o en el manejo de empresas.
Objetivos de Aprendizaje
keyboard_arrow_downRESULTADO DE APRENDIZAJE GENERAL:
Fortalecer la eficiencia operativa y la toma de decisiones por medio de herramientas y modelos analíticos.
RESULTADOS DE APRENDIZAJE ESPECÍFICOS:
- Aplicar herramientas de análisis de datos para evaluar y mejorar el desempeño de procesos operacionales.
- Diseñar e interpretar modelos predictivos basados en inteligencia artificial para apoyar la toma de decisiones en operaciones.
- Identificar oportunidades de automatización y optimización de procesos mediante el uso de técnicas avanzadas de analítica y aprendizaje automático.
Metodología
keyboard_arrow_down- Análisis de casos.
- Resolución de problemas.
- Aprendizaje entre pares.
- Revisión bibliográfica.
Desglose de cursos
keyboard_arrow_downCONTENIDOS:
- Introducción al análisis de datos en operaciones
- Tipos de datos operacionales y fuentes comunes
- Fundamentos de inteligencia artificial y machine learning
- Aprendizaje supervisado y no supervisado
- Modelos predictivos aplicados a operaciones
- Herramientas y plataformas para análisis de datos (Excel, Power BI, Python, Tableau, etc.)
- Aplicaciones de IA en operaciones: predicción de demanda, mantenimiento predictivo, optimización de inventarios y planificación logística
- Automatización de decisiones operativas con algoritmos
- Casos de uso en manufactura, retail, servicios y logística
- Aspectos éticos en el uso de IA: sesgos, transparencia y gobernanza de datos
- Tendencias futuras: inteligencia aumentada, integración con IoT, operaciones autónomas
Evaluación
keyboard_arrow_down- Control de lectura individual 40%
- Examen individual 60%
Requisitos Aprobación
keyboard_arrow_downPara aprobar el curso los estudiantes deberán cumplir con:
- Requisitos académicos: Se cumple aprobando con nota mínima 4,0 en su promedio ponderado, en una escala de 1 a 7.
Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación digital otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile. Además, se entregará una insignia digital.
El alumno que no cumpla con estas exigencias se queda sin posibilidad de ningún tipo de certificación.
Proceso de Admisión
keyboard_arrow_downLas personas interesadas deberán completar la ficha de postulación que se encuentra al costado derecho de esta página web y enviar los siguientes documentos al momento de la postulación o de manera posterior a la coordinación a cargo:
- Fotocopia simple del carnet de identidad por ambos lados.
- Currículum vitae actualizado.
Con el objetivo de brindar las condiciones y asistencia adecuadas, invitamos a personas con discapacidad física, motriz, sensorial (visual o auditiva) u otra, a dar aviso de esto durante el proceso de postulación.
El postular no asegura el cupo, una vez inscrito o aceptado en el programa se debe pagar el valor completo de la actividad para estar matriculado.
No se tramitarán postulaciones incompletas.
Puedes revisar aquí más información importante sobre el proceso de admisión y matrícula.
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