Ver todos los webinars del 1 ciclo de conferencias.<\/a><\/p>\n\n\n\nTema:\u00a0El futuro del liderazgo corporativo: IA para la toma de decisiones<\/strong>\u00a0\u2013 22 de Abril 2025 \u2013 9 a 11am y 13 de Mayo 2025 – 3 a 5pm<\/p>\n\n\n\nTemas abordados durante esta sesi\u00f3n:<\/h2>\n\n\n\n1. Enfoque general<\/h2>\n\n\n\n\n- Idea central<\/strong> \u2014 c\u00f3mo la IA<\/strong> est\u00e1 transformando la toma de decisiones<\/strong> y el liderazgo corporativo<\/strong>, pasando de apoyar tareas puntuales a integrarse en operaciones cr\u00edticas.<\/li>\n\n\n\n
- Estructura<\/strong> \u2014 recorre fundamentos<\/strong>, casos de negocio<\/strong>, riesgos\/\u00e9tica<\/strong>, privacidad y regulaci\u00f3n<\/strong>, y cierra con estrategia de implementaci\u00f3n<\/strong> y Q&A<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
2. La IA y el futuro de los negocios<\/h2>\n\n\n\n\n- Tipos de IA<\/strong> \u2014 distingue IA predictiva<\/strong>, IA generativa<\/strong> e IA estrecha<\/strong>, con ejemplos de qu\u00e9 hace cada una.<\/li>\n\n\n\n
- Por qu\u00e9 aporta valor<\/strong> \u2014 enfatiza velocidad<\/strong>, precisi\u00f3n<\/strong>, aprendizaje continuo<\/strong> y escalabilidad<\/strong> como ventajas clave.<\/li>\n\n\n\n
- C\u00f3mo act\u00faa como aliada<\/strong> \u2014 destaca usos como an\u00e1lisis avanzado de datos<\/strong>, generaci\u00f3n de comunicaciones<\/strong> e impulso a I+D<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n
- Modelos tipo LLM<\/strong> \u2014 explica que el poder de modelos como GPT-4<\/strong> viene del volumen de datos<\/strong> y la complejidad<\/strong> del modelo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
3. Casos de uso empresariales (ejemplos)<\/h2>\n\n\n\n\n- Atenci\u00f3n al cliente 24\/7<\/strong> \u2014 ejemplo: H&M<\/strong> con chatbots y escalamiento a humano.<\/li>\n\n\n\n
- Experiencia de compra y pagos<\/strong> \u2014 ejemplo: Carrefour (FR)<\/strong> con carritos inteligentes para escaneo\/pago.<\/li>\n\n\n\n
- Operaci\u00f3n en tienda<\/strong> \u2014 ejemplo: Walmart<\/strong> con robots para inventario y estantes.<\/li>\n\n\n\n
- Personalizaci\u00f3n\/experiencia<\/strong> \u2014 ejemplo: Zara<\/strong> con probadores virtuales.<\/li>\n\n\n\n
- Industria<\/strong> \u2014 caso General Electric<\/strong> con mantenimiento predictivo<\/strong> y resultados: menos downtime<\/strong>, mantenimiento optimizado<\/strong>, eficiencia<\/strong>, seguridad<\/strong> y nuevos modelos de negocio<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
4. Desaf\u00edos, riesgos y \u00e9tica<\/h2>\n\n\n\n\n- Riesgos \u00e9ticos<\/strong> \u2014 sesgos, decisiones injustas y la pregunta de responsabilidad<\/strong> sobre resultados de la IA.<\/li>\n\n\n\n
- Privacidad<\/strong> \u2014 preocupaci\u00f3n por el uso de datos personales<\/strong> a gran escala.<\/li>\n\n\n\n
- Cumplimiento<\/strong> \u2014 marco regulatorio cambiante<\/strong> y necesidad de adaptaci\u00f3n constante.<\/li>\n\n\n\n
- Amenazas de seguridad<\/strong> \u2014 brechas<\/strong>, acceso no autorizado<\/strong>, uso malicioso<\/strong> y p\u00e9rdida\/corrupci\u00f3n de datos<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n
- Uso inapropiado<\/strong> \u2014 decisiones sesgadas<\/strong>, vigilancia intrusiva<\/strong>, divulgaci\u00f3n accidental<\/strong> y perfilado sin consentimiento<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
5. IA p\u00fablica vs IA privada<\/h2>\n\n\n\n\n- IA p\u00fablica<\/strong> \u2014 accesible sin garant\u00edas fuertes; riesgos de seguridad\/privacidad<\/strong>, menor control<\/strong>, dependencia del proveedor<\/strong> y cumplimiento<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n
- IA privada<\/strong> \u2014 acceso restringido y m\u00e1s control; trade-offs de inversi\u00f3n<\/strong>, complejidad\/tiempos<\/strong> y mantenimiento<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
6. Normativa, privacidad y ciberseguridad<\/h2>\n\n\n\n\n- Panorama normativo<\/strong> \u2014 incluye regulaci\u00f3n general de datos (GDPR\/CCPA\/LGPD<\/strong>), ciberseguridad, propiedad intelectual y legislaci\u00f3n laboral.<\/li>\n\n\n\n
- Normas y gu\u00edas espec\u00edficas<\/strong> \u2014 menciona RIPD<\/strong>, AI Act (UE)<\/strong>, enfoques por pa\u00eds y gu\u00edas de OCDE\/UNESCO<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n
- RIPD (recomendaciones)<\/strong> \u2014 privacidad\/\u00e9tica\/seguridad \u201cpor dise\u00f1o\u201d, gobernanza<\/strong>, calidad de datos<\/strong>, anonimizaci\u00f3n<\/strong> y responsabilidad demostrable.<\/li>\n\n\n\n
- AI Act (UE)<\/strong> \u2014 clasificaci\u00f3n por niveles de riesgo (m\u00ednimo\/limitado\/inaceptable<\/strong>) y obligaciones para desarrolladores\/implementadores.<\/li>\n\n\n\n
- Ciberseguridad<\/strong> \u2014 referencia a marcos como NIS<\/strong>, ISO 27001<\/strong> y NIST<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n
- Implicaciones para IA<\/strong> \u2014 refuerza gobernanza de datos<\/strong>, seguridad<\/strong>, transparencia<\/strong>, formaci\u00f3n<\/strong> y auditor\u00eda<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n
- Pol\u00edticas de privacidad<\/strong> \u2014 qu\u00e9 se recopila, para qu\u00e9, c\u00f3mo se usa, d\u00f3nde se guarda, c\u00f3mo se protege y derechos del usuario<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n
- Buenas pr\u00e1cticas<\/strong> \u2014 minimizaci\u00f3n<\/strong>, anonimizaci\u00f3n\/seudonimizaci\u00f3n<\/strong>, control de acceso por roles<\/strong> y registro de auditor\u00eda<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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