Diplomado en Gestión de análisis de Datos y Automatizaciones para el Manejo Operativo y Ejecutivo Impulsado por Inteligencia Artificial

“Transforma tu gestión ejecutiva: Datos, Automatización e IA.”

DESCRIPCIÓNCONTENIDOFACILITADORES DEL CURSO

Jornada:
martes y jueves 6:30 p.m. a 9:30 p.m.
Modalidad:
Virtual clase en vivo por Zoom 84 horas

PRESENTACIÓN DEL PROGRAMA:

El Diplomado en Análisis de Datos y Automatización Operativa con Impulso de Inteligencia Artificial para la Gestión Ejecutiva está diseñado para profesionales que buscan desarrollar habilidades avanzadas en la gestión de datos, la automatización de procesos y la implementación de tecnologías de inteligencia artificial (IA) para la toma de decisiones estratégicas en el entorno empresarial.

Este programa tiene como objetivo capacitar a los participantes para integrar tecnologías de vanguardia en sus operaciones diarias y mejorar la eficiencia y efectividad de la gestión ejecutiva.

OBJETIVOS DEL PROGRAMA:

Objetivo General:

Preparar a los participantes para liderar proyectos de análisis de datos y automatización operativa mediante el uso de herramientas como n8n, Power Automate y plataformas de inteligencia artificial, con el fin de mejorar la eficiencia organizacional y fortalecer la toma de decisiones.

Objetivos Específicos:
- Desarrollar conocimientos técnicos y prácticos en el uso de herramientas de automatización y análisis de datos.
- Capacitar a los participantes en la implementación de soluciones de automatización operativa aplicables a distintos procesos organizacionales.
- Fortalecer las competencias para la toma de decisiones basadas en datos mediante el uso de plataformas de inteligencia artificial.
- Fomentar la innovación tecnológica y la mejora continua en las organizaciones a través de proyectos de automatización y análisis de datos.

COMPETENCIAS QUE EL PARTICIPANTE VA A ADQUIRIR:

El participante será capaz de:

- Liderar proyectos de análisis de datos y automatización operativa utilizando herramientas especializadas como n8n, Power Automate y plataformas de inteligencia artificial.
- Integrar tecnologías de Inteligencia Artificial (como modelos predictivos, chatbots y asistentes virtuales) en procesos empresariales para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones estratégicas.
- Gestionar el ciclo de vida completo de los datos, aplicando técnicas de limpieza, transformación, visualización e interpretación para convertir información en inteligencia de negocios.
- Diseñar y ejecutar flujos de trabajo automatizados bajo enfoques No-Code y Low-Code, integrando sistemas y optimizando procesos operativos sin necesidad de programación avanzada.
- Aplicar principios de gobernanza y seguridad de la información, garantizando la calidad de los datos, el cumplimiento de normativas legales y la ética en el uso de algoritmos.
- Desarrollar tableros de control (dashboards) y reportes ejecutivos automatizados en tiempo real para el monitoreo de indicadores clave de desempeño (KPIs).
- Gestionar la transformación cultural y el cambio organizacional, liderando equipos interdisciplinarios y fomentando una cultura de innovación y adaptación tecnológica.

CONTENIDO ACÁDEMICO

MÓDULO	TEMAS A DESARROLLAR	HORAS
Módulo 1: Introducción al Análisis de Datos y su Aplicación en la Gestión Empresarial Fecha: 21, 23, 28 abr	Principios y fundamentos del análisis de datos Tipos de datos: estructurados y no estructurados Herramientas básicas de análisis de datos Técnicas de limpieza, transformación y preparación de datos Visualización de datos: herramientas y buenas prácticas El ciclo de vida del dato: desde la recopilación hasta la interpretación Análisis descriptivo vs. análisis predictivo	David López 9 horas
Módulo 2: Herramientas y Técnicas de Automatización Operativa Fecha: 30 abr, 5 y 7 may	Introducción a la automatización de procesos Plataformas y herramientas de automatización Integración de sistemas y procesos operativos Análisis de procesos para identificar áreas de automatización Diseño e implementación de flujos automatizados Monitoreo y optimización de procesos automatizados Gestión de cambios y adaptación de la fuerza laboral	David López 9 horas
Módulo 3: Inteligencia Artificial: Conceptos Clave y Aplicaciones Empresariales Fecha: 12, 14, 19 mayo	Introducción a la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (Machine Learning) Tipos de algoritmos de IA: supervisados, no supervisados y reforzados Procesamiento de lenguaje natural (PLN) y sus aplicaciones Implementación de IA para la toma de decisiones empresariales Estudio de casos: cómo las empresas utilizan IA para optimizar operaciones Implementación de chatbots y asistentes virtuales en la automatización de procesos Herramientas y plataformas de IA	Leonardo Esqueda 9 horas
Módulo 4: Automatización de Tareas Ejecutivas a través de Inteligencia Artificial Fecha: 21, 26, 28 mayo	La IA aplicada a la gestión ejecutiva y la toma de decisiones Herramientas de análisis predictivo y prescriptivo en la estrategia empresarial Automatización de informes ejecutivos y dashboards en tiempo real Análisis de grandes volúmenes de datos: Big Data y su relación con la IA Optimización de decisiones con modelos predictivos Caso práctico: Implementación de IA en la planificación estratégica y financiera Cómo la IA puede mejorar la experiencia del cliente y los servicios de atención	Leonardo Esqueda 9 horas
Módulo 5: Gestión de la Calidad y Seguridad en los Datos Automatizados Fecha: 2, 4 junio	Estrategias para garantizar la calidad de los datos en proyectos de automatización Gobernanza de datos: políticas y buenas prácticas Seguridad de la información en sistemas automatizados Compliance y regulaciones internacionales en el manejo de datos Evaluación de riesgos de seguridad en sistemas automatizados y con IA Prevención de sesgos en algoritmos de IA y análisis de datos Gestión de crisis: Respuesta ante vulnerabilidades y brechas de seguridad	Tomas Gutierrez 6 horas
Módulo 6: Aplicaciones Prácticas en la Gestión Operativa y Ejecutiva Fecha: 9, 11 junio	Creación de proyectos de automatización y análisis de datos dentro de una organización Estudio de casos empresariales reales: Implementación de IA en empresas de diferentes sectores Análisis de impacto: Cómo la automatización e IA afectan la eficiencia operativa y la toma de decisiones ejecutivas Diseño de indicadores clave de desempeño (KPIs) con datos automatizados Planificación y ejecución de proyectos de IA en el ámbito operativo y ejecutivo Gestión del cambio: Adaptación cultural y organizacional en la era digital Presentación y visualización de resultados para la alta dirección	Leonardo Esqueda 6 horas
Módulo 7: Laboratorio: Soluciones Integradas Fecha: 16, 18 junio	Definición y análisis de un caso práctico dentro de una organización Planificación y diseño de una solución integral que involucre análisis de datos, automatización e inteligencia artificial Implementación de la solución: desde la recolección de datos hasta la automatización de procesos Evaluación del impacto de la solución en la operación y gestión ejecutiva Presentación del proyecto a un panel de expertos y retroalimentación	– Leonardo Esqueda – David López – Tomás Gutierrez 6 horas
Módulo 8: Liderazgo y Gestión del Cambio Digital Fecha: 23, 25 junio	El rol del líder en la era digital: cómo gestionar la transformación tecnológica en las organizaciones Fomentando una cultura de innovación y adaptación continua Gestión de equipos interdisciplinarios en proyectos de automatización e IA Comunicación efectiva de resultados e impacto en la alta dirección Cómo superar resistencias al cambio en la adopción de nuevas tecnologías Estrategias para la capacitación continua en datos, automatización e IA	David López 6 horas
Módulo 9: Seguridad de Datos e Información Fecha: 30 junio, 2 julio	Introducción a la Seguridad de los Datos y la Información y principios básicos de la seguridad de la información. Confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos Gobernanza de datos en entornos digitales. Protección de Datos en la Automatización Seguridad en plataformas de automatización (RPA), Conexiones entre Fuentes de Datos, Protocolos de transmisión segura de datos (SSL/TLS, VPNs). Integración segura de sistemas y plataformas. Riesgos de la transferencia de datos entre la nube y sistemas locales.	Tomas Gutierrez 6 horas
Módulo 10: Taller No-Code y Low-Code Fecha: 7, 9 julio	Introducción al enfoque no-code y low-code Uso de herramientas destacadas. Integración con herramientas de IA Conexión de APIs y flujos automatizados simples. Casos prácticos: automatización de tareas comerciales, soporte, gestión de datos.	Tomas Gutierrez 6 horas
Módulo 11: Aspectos Legales y Éticos de la IA Fecha: 14, 16 julio	¿Qué significa una IA ética? Principios clave Transparencia, explicabilidad y responsabilidad algorítmica Prejuicios, sesgos y consecuencias no deseadas en modelos de IA Marcos legales internacionales (GDPR, IA Act de la UE, CCPA) Regulaciones específicas para sectores (finanzas, salud, educación) Gobernanza organizacional de soluciones IA: comité ético y roles	Leonardo Esqueda 6 horas
Módulo 12: Desarrollo de Proyecto Fecha: 21, 23 julio	Guía para la estructuración del proyecto final Aplicación práctica de lo aprendido Trabajo colaborativo y aprendizaje entre pares Apoyo en la estructuración de mensajes clave, resultados esperados y beneficios estratégicos. Enfoque en una comunicación clara para públicos ejecutivos o directivos Retroalimentación constructiva en un entorno de aprendizaje colaborativo. Proyección de los conocimientos adquiridos hacia nuevos retos profesionales.	-Leonardo Esqueda – David López – Tomás Gutierrez 6 horas

Leonardo Esqueda

Cuenta con estudios de Máster en Gerencia de Sistemas y certificaciones internacionales como Auditor Interno en ISO 27001 e ISO 9001, Consultor en Gestión de Riesgos ISO 31000 y Scrum Master SFPC. Con más de 8 años de experiencia en Seguridad Informática, desempeñándose en cargos de liderazgo, consultoría y docencia a nivel nacional.

Ha trabajado como implementador y consultor de sistemas de seguridad e información en diversas empresas públicas y privadas a nivel nacional, donde ha liderado proyectos relacionados con la calidad y el tratamiento de riesgos. Además, posee experiencia como docente en Inteligencia Artificial para la Universidad Interamericana de Panamá (UIP).

Actualmente se desempeña como Fundador y CEO de la empresa Cytlas Technology Labs, colaborando como consultor tecnológico de herramientas de IA basadas en GenAI y AI Exchange de OWASP.

David López

Cuenta con estudios de Máster en Data Science y Big Data, y un Máster en Administración de Negocios y Gerencia Estratégica. Con amplia experiencia en el sector de tecnología y datos, desempeñándose en cargos de consultoría especializada y administración de bases de datos a nivel internacional.

Ha trabajado con diferentes marcas de renombre internacional, donde ha liderado proyectos relacionados con la administración de bases de datos (MsSQL y Oracle) y Business Intelligence. Además, posee amplia experiencia como Oficial de Datos enfocado en la gestión, optimización y aseguramiento de la calidad de los datos.

Actualmente se desempeña como Consultor de Business Intelligence y Data Platform, colaborando en el desarrollo de soluciones para la toma de decisiones basada en datos y la automatización de procesos.

Tomás Gutiérrez

Cuenta con estudios de Ingeniería en Sistemas Computacionales y certificaciones como Auditor Interno en ISO 27001 e ISO 9001, Gestión de Riesgos ISO 31000 y Scrum Master SFPC. Con experiencia en el área de seguridad informática, desempeñándose en cargos de consultoría y gestión de seguridad TI en el sector privado.

Ha trabajado como consultor de seguridad informática en diferentes empresas privadas a nivel nacional, donde ha liderado proyectos relacionados con el tratamiento y gestión de riesgos tecnológicos.

Actualmente se desempeña como Encargado de Seguridad TI (CSO) en la filial Panamá de la empresa IT GAP CONTROL, colaborando en la gestión y protección de activos de información empresarial ..

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