Innovación con IA Generativa: De la Idea al Prototipo Funcional

El problema que resuelve este curso

Casi todas las organizaciones tienen hoy una lista larga de posibles casos de uso de IA generativa, alimentada por benchmarks de industria, artículos y demos ajenas. El problema no es la falta de ideas: es la falta de un método para separar el ruido del valor real, y de una forma accesible de llevar la mejor idea a un prototipo funcional que demuestre ese valor.

Esto genera un patrón común:

• Muchas ideas de IA, sin un criterio claro para decidir cuáles priorizar.
• Casos de uso genéricos ("automatizar con IA") que nunca se conectan con un problema de negocio específico.
• Prototipos que dependen de un equipo de desarrollo escaso, con semanas de espera solo para validar si la idea tiene sentido.
• Pruebas de concepto que impresionan en una demo pero no tienen caso de negocio ni plan de escalamiento detrás.

Este curso resuelve exactamente ese cuello de botella: lleva a los participantes desde identificar y priorizar casos de uso reales hasta construir, con sus propias manos y en lenguaje natural, un prototipo funcional que demuestra valor de negocio tangible.

A quién está dirigido

No requiere conocimientos de programación. Está diseñado para quienes lideran la innovación con IA, no necesariamente para quienes la codifican.

• Líderes e innovadores que impulsan la transformación con IA en su organización.
• Gerentes y directores de innovación, transformación digital o tecnología.
• Product Managers y Product Owners.
• Consultores estratégicos en innovación y tecnología.
• Emprendedores que desarrollan productos con IA.
• Ingenieros (sistemas, industrial, software) que lideran proyectos de IA sin ser ellos quienes programan.

Prerrequisitos

• Experiencia en liderazgo de proyectos o equipos.
• Conocimiento básico de IA generativa (uso de ChatGPT u otra herramienta).
• Visión estratégica de negocio o tecnología.
• No se requiere programación avanzada ni formación técnica en ciencias de la computación.

Qué se lleva el participante

• Una estrategia de adopción de IA con roles y responsabilidades mapeados para su organización.
• Un repositorio de al menos 10 casos de uso identificados, evaluados y priorizados, con el top 3 justificado.
• Un documento de diseño de producto para el caso seleccionado: user stories, arquitectura, flujos y criterios de éxito.
• Un PoC funcional propio, construido en lenguaje natural, listo para mostrar a stakeholders.
• El caso de negocio (ROI) y la presentación ejecutiva de ese PoC.
• Un roadmap de implementación y escalamiento.

Objetivos de aprendizaje

Al finalizar el curso, los participantes estarán en capacidad de:

1. Aplicar estrategias de adopción organizacional de IA generativa, identificando roles clave (Executive Sponsor, Senior Management, Innovadores) y sus responsabilidades.
2. Identificar, evaluar y priorizar casos de uso de IA generativa usando frameworks estructurados de viabilidad, impacto y recursos.
3. Aplicar metodologías de product development y creative thinking para diseñar prototipos que resuelvan problemas reales de negocio.
4. Implementar PoCs funcionales usando herramientas de lenguaje natural (ChatGPT, Google AI Studio, Cursor), sin conocimientos avanzados de programación.
5. Desarrollar roadmaps de adopción y escalamiento considerando aspectos organizacionales, técnicos y de gobernanza.
6. Presentar propuestas de valor y casos de negocio para proyectos de IA generativa a stakeholders ejecutivos y técnicos.

Contenido del curso

1. Fundamentos de IA y adopción organizacional

   Panorama de IA generativa y de las herramientas del curso. Introduce los roles clave en la adopción estratégica (Executive Sponsor, Senior Management, Innovadores) y las estrategias para escalar de piloto a producción. Cierra con el mapa de roles y el borrador de estrategia de adopción para la organización del participante.

2. Identificación, evaluación y priorización de casos de uso

   Metodología para detectar oportunidades por proceso y área funcional, y un framework de evaluación en viabilidad técnica, impacto de negocio, recursos necesarios y riesgos. Incluye la construcción de una matriz de priorización (impacto vs. esfuerzo) y del value proposition del caso seleccionado. Cierra con al menos 10 casos de uso identificados y el top 3 priorizado con justificación.

3. Diseño de prototipo con metodología de producto

   Aplica design thinking y creative thinking al diseño de un PoC de IA: definición de MVP, user stories, arquitectura del flujo, fuentes de datos y criterios de éxito. Traduce todo esto a especificaciones técnicas en lenguaje natural, listas para construir. Cierra con el diseño completo del PoC del caso priorizado.

4. Implementación del PoC en lenguaje natural

   Construcción paso a paso del PoC usando ChatGPT, Google AI Studio y Cursor como herramientas de desarrollo asistido en lenguaje natural. Incluye documentación técnica y de negocio, preparación de la presentación ejecutiva (demo, caso de negocio, ROI) y plan de escalamiento. Cierra con el PoC funcional implementado y presentado ante el grupo.

Metodología

Duración y modalidad

• Duración: 24 horas.
• Formato sugerido: sesiones virtuales sincrónicas, por ejemplo 12 sesiones de 2 horas o 4 sesiones de 6 horas.
• Modalidad: virtual, por videoconferencia.
• Herramientas: ChatGPT, Google AI Studio y Cursor — capa gratuita como base, sin requerir suscripciones pagas.

Sobre el instructor

Jorge Domínguez es Ingeniero de Sistemas con más de 18 años de experiencia en desarrollo de software, arquitectura de soluciones e innovación tecnológica. Tiene una Maestría en Administración de Empresas (MBA) de la Universidad de Leipzig, Alemania, con enfoque en innovación y adopción tecnológica. Es graduado del programa ejecutivo del MIT xPRO "Diseño y Desarrollo de Productos y Servicios de Inteligencia Artificial" (2025), certificado en "Generative AI Fundamentals" por Databricks y en "Teaching the AI Fluency Framework" por Anthropic.

Ha liderado el diseño curricular y la entrega de formación especializada en IA desde la Universidad de los Andes, y ha capacitado a más de 60 empresas e instituciones —incluyendo Bancolombia, Comfandi y la Universidad de los Andes— en los tres niveles de adopción organizacional. Se especializa en adopción estratégica de IA, desarrollo de aplicaciones de IA generativa y desarrollo de software asistido por IA.

Según el alcance del programa, el curso puede entregarse con el apoyo de co-instructores especializados en casos técnicos o de datos.

Siguiente paso

Si aún no has definido el mandato y la gobernanza, empieza por Gobernanza de IA — Framework 4Ds. Si el prototipo debe convertirse en un sistema productivo, el Sprint de Adopción y Gobernanza de IA cubre la arquitectura, los controles y la hoja de ruta de implementación.