Curso online de Aplicaciones de Inteligencia Artificial en la Empresa bonificado

💻 Software

• Navegador moderno (Chrome, Firefox, Edge): suficiente para el 90% del curso. No necesitas instalar nada localmente.
• Google Colab (gratuito): ejecuta Python, TensorFlow y PyTorch en la nube sin instalar nada. Alternativa real y gratuita a entornos locales.
• ChatGPT (versión gratuita con GPT-5): para los módulos de NLP y casos de uso prácticos.
• Google AI Studio (gratuito): para explorar modelos Gemini aplicados a empresa.
• Alternativas gratuitas a plataformas cloud de pago: Google Colab cubre TensorFlow y PyTorch sin coste. Azure AI e IBM Watson tienen tiers gratuitos con créditos de prueba suficientes para este curso.

?️ Hardware

• RAM: 4 GB mínimo. Con 8 GB trabajarás más cómodamente si abres varias pestañas y Colab a la vez.
• Procesador: cualquier CPU de los últimos 6-7 años. No necesitas GPU: Google Colab te la presta gratis.
• Conexión a internet: estable para acceder a Colab y plataformas cloud.
• No necesitas SSD, GPU dedicada ni equipo de gama alta.

🔑 Cuentas necesarias

• Cuenta Google (gratuita): da acceso a Colab, AI Studio y Gemini.
• Cuenta OpenAI (gratuita): para explorar la API y ChatGPT.
• Cuenta Microsoft (gratuita): para Azure AI free tier.

📚 Conocimientos previos

• Manejo básico de Excel o cualquier hoja de cálculo.
• Saber qué es una base de datos (no hace falta administrarlas).
• Curiosidad por entender cómo funciona la tecnología en los negocios. No se requiere programar.

Cada proyecto reproduce una situación real de empresa que podrías encontrar en tu trabajo o presentar como caso práctico ante un equipo directivo.

1. Análisis de sentimiento en reseñas de clientes: usa una API de NLP (Google Natural Language o ChatGPT) para clasificar automáticamente reseñas de un producto como positivas, negativas o neutras. Caso de uso: departamento de atención al cliente que quiere priorizar quejas urgentes sin leerlas todas.
2. Sistema de recomendación sencillo para e-commerce: construye un modelo de filtrado colaborativo en Google Colab con un dataset público de compras. Caso de uso: tienda online que quiere sugerir productos relacionados y aumentar el ticket medio.
3. Clasificador de documentos internos con ML supervisado: entrena un modelo que separa correos o documentos por departamento (RRHH, legal, ventas). Caso de uso: empresa con alto volumen de documentación que necesita enrutamiento automático.
4. Detección de anomalías en datos financieros: aplica clustering (ML no supervisado) sobre un dataset de transacciones para identificar patrones inusuales. Caso de uso: equipo de auditoría interna o prevención de fraude.
5. Prototipo de chatbot de atención con NLP: diseña el flujo conversacional y los intents de un asistente virtual para una empresa de servicios usando Dialogflow free tier. Caso de uso: reducir carga del call center con respuestas automáticas a preguntas frecuentes.
6. Hoja de ruta de IA para un departamento real: aplica el marco de implementación del módulo 9 para identificar un proceso concreto de tu empresa, definir qué datos necesitas, qué tipo de modelo usarías y cómo medirías el éxito. Caso de uso: presentación ejecutiva para justificar inversión en IA.

Estos son los errores más frecuentes al aplicar IA en entornos empresariales, tanto al estudiar el tema como al intentar llevarlo a la práctica.

• Empezar por la tecnología, no por el problema: elegir una herramienta de IA «porque está de moda» sin tener claro qué problema de negocio concreto resuelve. Primero define el problema, luego busca la solución.
• Subestimar la importancia de los datos: creer que un buen modelo compensa datos de mala calidad, incompletos o sesgados. En la práctica, el 80% del trabajo en IA es limpiar y preparar datos.
• Confundir correlación con causalidad: un modelo que detecta que ciertos clientes compran paraguas cuando llueve no te dice por qué, ni te permite manipular esa relación para vender más.
• Ignorar el sesgo algorítmico: entrenar modelos con datos históricos que ya reflejan discriminación (en contratación, crédito, etc.) y asumir que el resultado es «objetivo» porque lo genera una máquina.
• No definir métricas de éxito antes de empezar: implementar un modelo y no saber cómo medir si funciona mejor que el proceso manual anterior (precisión, recall, ROI, tiempo ahorrado...).
• Asumir que los modelos son estáticos: desplegar un modelo y olvidarse de él. Los datos cambian, el comportamiento del cliente cambia, y el modelo se degrada con el tiempo si no se monitoriza y reentrena.
• Compartir datos confidenciales en herramientas públicas: pegar datos de clientes, contratos o empleados en ChatGPT o Google Colab público sin revisar las políticas de privacidad de cada plataforma.
• Esperar resultados inmediatos: los proyectos de IA bien implementados tardan meses en mostrar ROI real. Proyectos piloto mal dimensionados generan frustración y abandono prematuro.
• Saltarse la validación con usuarios finales: entregar un sistema de IA que técnicamente funciona pero que los empleados o clientes no entienden ni adoptan porque nadie los involucró en el diseño.

Recursos gratuitos y comunidades que te van a acompañar mucho más allá del curso.

?️ Herramientas gratuitas para practicar

• Google Colab (colab.research.google.com): ejecuta Python, TensorFlow y PyTorch en la nube con GPU gratuita. Imprescindible para los módulos de ML y Deep Learning.
• Google AI Studio (aistudio.google.com): prueba modelos Gemini y experimenta con prompts y APIs sin coste.
• Dialogflow ES (cloud.google.com/dialogflow): crea chatbots con NLP real en el tier gratuito. Ideal para el módulo de NLP aplicado.
• Teachable Machine (teachablemachine.withgoogle.com): entrena modelos de visión por computadora en el navegador, sin código, en minutos.

📖 Documentación y guías de referencia

• Machine Learning Crash Course de Google (developers.google.com/machine-learning/crash-course): fundamentos de ML con ejemplos prácticos, gratuito y en español parcialmente.
• Kaggle Learn (kaggle.com/learn): micro-cursos gratuitos de ML, pandas y deep learning con notebooks interactivos.
• Papers With Code (paperswithcode.com): casos de uso reales con código disponible, ordenados por área de aplicación.

📰 Newsletters para mantenerte al día

• The Rundown AI: resumen diario de novedades en IA empresarial y herramientas nuevas.
• Ben's Bites: enfocado en aplicaciones prácticas de IA para empresas y productividad.

👥 Comunidades activas

• r/MachineLearning y r/artificial en Reddit: debates técnicos y noticias del sector.
• Kaggle Forums: comunidad de data science donde puedes preguntar dudas sobre proyectos concretos y ver soluciones de otros.
• Hugging Face Community (huggingface.co): foros y modelos compartidos, especialmente útil para NLP y visión por computadora.

⌨️ Atajos y comandos útiles en Colab

• Ctrl + Enter: ejecuta la celda actual sin avanzar.
• Shift + Enter: ejecuta y pasa a la siguiente celda.
• !pip install nombre_librería: instala cualquier librería de Python directamente en Colab.
• Ctrl + M B: inserta una celda nueva debajo de la actual.