IA PARA PYMES:
TRANSFORMA TU
NEGOCIO CON
INTELIGENCIA ARTIFICIAL

• Definición de IA: Explicación de qué es la inteligencia artificial y cómo emula la inteligencia humana.
• Tipos de IA: IA débil y fuerte, aprendizaje automático (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning).
• Aplicaciones clave en pymes: Cómo la IA optimiza procesos, reduce costos y mejora la toma de decisiones.
• Beneficios para pymes: Incremento en la eficiencia operativa, mejor experiencia del cliente, reducción de errores humanos.
• Retos para la adopción de IA: Barreras tecnológicas, resistencia al cambio y carencia de habilidades especializadas.

Herramientas de IA (3 horas)

• Herramientas de machine learning: Google Cloud AI, Microsoft Azure AI y Amazon SageMaker.
• Herramientas de procesamiento de lenguaje natural (NLP): COPILOT, IBM Watson, GPT-4.
• Análisis predictivo: RapidMiner, DataRobot para predecir tendencias y comportamientos del cliente.
• Automatización de procesos (RPA): UiPath, Automation Anywhere.
• Chatbots y asistentes virtuales: Tidio, Dialogflow para mejorar la atención al cliente.
• Plataformas de análisis de datos: Tableau, Power BI, Google Analytics para generar insights y tomar decisiones basadas en datos.

• Segmentación de clientes: Uso de IA para agrupar clientes por comportamiento y preferencias.
• Personalización de ofertas: Adaptación de ofertas y productos a las necesidades específicas de los clientes.
• Optimización de campañas: Herramientas de IA para ajustar campañas en tiempo real y maximizar el ROI.
• Chatbots en marketing: Uso de chatbots para interactuar con clientes y captar leads.
• Análisis de sentimiento: Medición de la percepción de los clientes y ajuste de estrategias de marketing.

• Gestión de la cadena de suministro: IA para predecir demanda, ajustar inventarios y reducir costos operativos.
• Optimización de la producción: IA en la planificación de la producción para minimizar tiempos de inactividad y desperdicios.
• Mantenimiento predictivo: Anticipar fallos en equipos mediante IA para reducir paradas no planificadas.
• Automatización de procesos repetitivos: Uso de RPA para tareas administrativas como facturación y gestión de pedidos.

• Introducción al análisis predictivo: Uso de datos históricos para predecir comportamientos futuros y demandas del mercado.
• Modelos predictivos: Algoritmos como regresión, árboles de decisión y redes neuronales.
• Herramientas de análisis predictivo: Google Analytics, Power BI, ejemplos de plataformas accesibles para pymes.
• Análisis en tiempo real: IA para procesar datos en tiempo real y ajustar estrategias rápidamente.
• Casos prácticos: Pymes que han utilizado análisis predictivo para mejorar sus decisiones estratégicas.

• Chatbots para atención al cliente: Implementación de chatbots que respondan automáticamente a las consultas más frecuentes.
• Automatización de servicios: IA para gestionar quejas, solicitudes y otros servicios en tiempo real.
• Integración de chatbots: Herramientas como Tidio, HubSpot y Chatfuel para integrar chatbots en sitios web y redes sociales.
• Asistentes virtuales: Implementación de asistentes para ayudar a los clientes en compras, resolución de problemas y otros servicios.
• Medición de satisfacción del cliente: Uso de IA para analizar la satisfacción del cliente y ajustar servicios según los resultados.

Metodología:
Las sesiones combinan formación presencial, asesoramiento online y eventos interactivos con especialistas. Además, cada participante recibirá una tablet con acceso a la plataforma de formación y materiales exclusivos.

Programación: