Programa Superior de IA Generativa aplicada al Marketing y ventas

Descubre el nuevo programa de ESIC Corporate Education que se adentrará en todas las implicaciones y posibilidades que ya está ofreciendo la Inteligencia Artificial para el mundo del Marketing y las estrategias de ventas de las compañías. Descubre un futuro que ya está sucediendo. 

OBJETIVOS DEL PROGRAMA

1 – Dominar la IA en marketing y ventas >>   

Aprenderás los fundamentos y las aplicaciones avanzadas de la Inteligencia Artificial en estrategias de marketing y ventas, incluyendo análisis predictivo, automatización de marketing y personalización de experiencias. 

 2 – Aplicar conceptos en proyectos prácticos >>  

Desarrollarás habilidades prácticas a través de proyectos y casos reales, lo que te permitirá aplicar los conocimientos adquiridos en situaciones del mundo real. 

 3 – Liderar la innovación >>  

Estarás preparado para liderar iniciativas de IA en marketing y ventas dentro de tu organización o como emprendedor, impulsando la innovación y el crecimiento empresarial. 

 4 – Análisis de datos avanzado >>  

Adquirirás competencias en análisis de datos avanzado, lo que te permitirá tomar decisiones informadas basadas en datos y obtener una ventaja competitiva. 

 5 – Desarrollo de estrategias de marketing IA-driven >> 

Aprenderás a crear estrategias de marketing y ventas altamente efectivas, aprovechando las capacidades de la IA para segmentar audiencias, personalizar mensajes y optimizar campañas. 

 6 – Networking y colaboración >>  

Construirás una red de contactos al interactuar con compañeros de clase y profesionales de la industria, lo que te ayudará a abrir puertas y oportunidades en el mundo del marketing y las ventas. 

UN PROGRAMA DE GRAN PROYECCIÓN DIRIGIDO A: 

 Diseñado para profesionales y aspirantes en el campo del marketing y las ventas que desean adquirir habilidades avanzadas en inteligencia artificial: 

1 – Profesionales de marketing >> 

Gerentes de marketing, especialistas en marketing digital, analistas de datos y profesionales de marketing en general que buscan mejorar sus habilidades en la aplicación de la IA en sus estrategias. 

 2 – Profesionales de ventas >> 

Representantes de ventas, gerentes de ventas y líderes de equipos de ventas que desean utilizar la IA para mejorar la efectividad de sus operaciones en ventas. 

3 – Emprendedores >> 

Personas que desean crear y hacer crecer sus propios negocios en el ámbito del marketing y las ventas, y buscan una ventaja competitiva a través de la IA. 

 4 – Estudiantes y graduados universitarios >> 

Personas que están interesadas en ingresar al campo del marketing y las ventas, y desean comenzar con un conjunto de habilidades avanzadas en inteligencia artificial. 

ESTRUCTURA DEL PROGRAMA 

 BLOQUE 1 – INTELIGENCIA ARTIFICIAL. PARADIGMA 

 – Paradigma de la inteligencia artificial. Fundamentos, estrategia y retos. >> 

• Inteligencia artificial. Definición y usos. 
• Estado del arte e IA roadmap 2024. 
• Subconjuntos de la IA. 
• Machine learning. 
• Tipos de aprendizaje automático y modelos de entrenamiento. Casos de suso. 
• Deep learning. Tipos de redes enuronales y aplicaciones. 

 – Inteligencia artificial y los datos. 

– Plataformas y enfoques para desarrollar proyectos de IA. 

– La importancia de los datos. >> 

• Modelización. Arquitectura, modelos y herramientas. 
• Fuentes de datos. IoT. Plataformas de sensórica y escalado de datos. 
• Visualización de datos. Modelos, técnicas y librerías. 
• Infraestructura, modelos para el despliegue de una IA eficiente adaptada a tu realidad. 
• Data platforms Azure, AWS, Google. 
• Un approach a data driven companies. 
• Approach GDPR y Compliance. 

 – Paradigma de la inteligencia artificial. Fundamentos, estrategia y retos. >> 

• Aplicaciones y modelos. 
• Inteligencia del dato y de negocio. 
• Augmented analytic y bigdata analytic. 
• Frameworks, herramientas, aplicaciones prácticas y casos de uso. 
• Aplicaciones relevantes a sectores. 
• Visión por computación. 

 – Ecosistema de inteligencia artificial. >> 

• Ecosistema IA No Code. 
• Librerías, modelos pre-entrenados, herramientas de AutoML. 
• Procesamiento de lenguaje natural (NPL). 
• Modelos: Del word2Vec a los Transformers.  
• Frameworks, Herramientas, aplicaciones prácticas y casos de uso.  
• Ecosistema Hugging face para NLP / NLG 
• Aplicaciones relevantes a sectores. Markerting, publicidad, ventas y desarrollo de negocio, propiedad intelectual y legal. 
• Práctica basada en caso de uso utilizando una herramienta de IA. 

BLOQUE 2 – INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA Y SU ECOSISTEMA 

 – Paradigma generative IA 

– Modelos LLM (large language models). >> 

• Concepto y funcionamiento  
• Infraestructura para customizar y parametrizar la IA generativa y desplegarlos ad hoc con Azure GPT, AWS. 
• Modelos referencia: Open AI y GPT – ¿cómo funcionan? 
• Tokenización, embeddings, sampling y predicciones. 
• GPT 3 y GPT4. Sus diferencias. 
• API y cómo customizar parámetros. 
• Ejemplo de adaptación del modelo a un caso. 
• Mejores prácticas. 

 – Uso de la IA generativa. >> 

• ChatGPT. Usos en contenido. 
• Mejores prácticas. 
• Usos de ambos modelos. 

 – Uso de la IA generativa. Prompt engineering. >> 

• Fundamentos de LLM y sus cajas negras. 
• Los modelos de lenguaje basados en la distribución de probabilidad sobre secuencia de tokens y cómo hacer prompts eficientes. 
• Contextualizar solicitudes (Prompts). 
• Guía de mejores prompts. 
• Casos de uso. 
• Práctica basada en modelos de texto. 
• Práctica basada en modelos de imagen. 

 – Paradigma generative AI. Ecosistema >> 

• Google: Lamda y Bard. 
• Otros modelos de IA generativa: Claude, Falcon, Flan UL2… 
• Modelos para desarrolladores: AWS Bedrock y Facebook Llama2. 
• Open LLM: Modelo de IA generativa por clase de LLM. 
• Modelos agregador: Poe. 
• El uso correcto: Los Copilots. 
• Práctica uso modelos IA generativa. 

 – Paradigma generative AI. Ecosistema de imagen >> 

• Modelos para la generación de imágenes. 
• Midjourney, Stable diffusion y sus aplicaciones. 
• Adobe Firefly. 
• Microsoft designer. 
• Promting aplicado a imágenes. 
• Guía de mejores prompts. 
• Modelos 3D: Dreamfusion3D. 
• Exposición de casos de uso. 
• Práctica en generación de imagen. 

 – Paradigma generative AI. Práctica en prompting >> 

• Parte 1 – Prácticas de generación de contenidos contextuales. 
• Parte 2 – Prácticas de generación de contenidos de imagen. 

Nota: se imparte como demo de un experto y luego práctica a realizar por los alumnos. 

BLOQUE 3 – MARKETING AUTOMATION: IA APLICADA A AUTOMATIZACIÓN E INTELIGENCIA EN PROCESOS Y DATOS 

 – Paradigma IA generativa. Aplicación a la creatividad y la innovación. >> 

• El uso del aprendizaje automático y computer vision para la creación de marcas creativas. 
• Arte, creatividad e inteligencia artificial. ¿Co-crear con Inteligencia artificial? 
• Nueva era de creatividad aumentada y publicidad sintética. 
• Inteligencia artificial & Innovación. Casos más innovadores y tendencias que marcarán el futuro. 
• IA Growth Hacking. 
• Exposición de casos de uso. 
• Redefiniendo la arquitectura de marketing en un negocio. 
• Business IA frente a Consumer IA. Insight de consumo y adopción del consumidor.   
• AI & Branding ¿Cuáles son las disciplinas y tecnologías de IA aplicadas al marketing y al Omnichannel AI marketing? 
• Research multiplataforma mediante el uso de IA Tools.  
• Escucha social. Augmentation AI Social noise.  
• Inbound marketing con IA generativa.  
• Hubspot. Herramientas de IA para generación de contenidos y recursos de marketing. 
• Power automate Microsoft. 
• Adobe experience cloud. Sensei.  

 – IA y automatización. Nuevo paradigma en el posicionamiento. >> 

• SEO y SEM.  
• Nuevo paradigma Seo. 
• Machine Learning e IA generative aplicado a buscadores. 
• Estrategia en medios digitales. 
• Analítica aumentada con IA. 
• Google Search. 
• Microsoft Bing. 

 – IA y automatización. Medios y analítica. >> 

• I Analítica de medios aumentada. 
• Estrategia de medios digitales. Campañas basadas en modelos ML.  
• Uso de la IA generativa en campañas y medios. 
• IA y la analítica en campañas digitales. 

 – Reto. >> 

• Definición del caso. 
• Descripción de recursos a usar. 
• Equipos. 
• Práctica. 
• Caso de uso 1 – Automatización analítica medios y planificación con IA. 
• Caso 2 – Automatización estrategia IA social noise aumentado. 
• Caso 3 – Automatización estrategia IA inbound marketing aumentado. 

 – IA y automatización. Data driven. >> 

• First party data / Third party data.  
• Mk programático y la automatización. 
• Data driven marketing. 
• Práctica: Demo AI tools. 

BLOQUE 4 – DIGITAL SALES: IA APLICADO A ECOMMERCE Y VENTAS. 

 – IA y negocio digital. >> 

• Estrategia de IA en el negocio.  
• ¿Cómo nacen las estrategias de éxito? Definir, crear e implementar una estrategia de IA desde las empresas aplicada a tu plan de negocio. 
• Propuesta de valor y generación de prospectos con IA. 
• Funnel IA. 
• IA Lead generation. 

 – Automatización comercial. >> 

• SPA (Smart process automation).  
• Construye tu equipo de ventas virtual con AgentGPT y multiplica tu equipo y tu funnel. 
• Social selling augmentation.  
• Intelligent Nurturing automation. 

 – Automatización CRM. >> 

• Industria ERP y CRM. 
• Einstein GPT de Salesforce. 
• Ejemplos de uso reales. 
• Microsoft Sales copilot. 
• Microsoft cloud. 
• Ejemplos de uso reales. 
• Práctica de uso CRM. 

 – Automatización eCommerce. >> 

• ECommerce e IA. 
• Soluciones e-commerce. 
• Desarrollo de ecommerce con Microsoft GPT Autocode. 

 – Automatización eCommerce. Inside sales >> 

• Inside sales con IA. Ecosistema de plugins y algoritmos. 
• Analítica aumentada de eCommerce automatizada con IA.  
• Plugins para analítica UX. 
• Mapas de calor. 
• Construcción de patrones, detección de anomalías, predicciones. 
• Atención al cliente en tiempo real. 
• Práctica: Caso de uso 1 Funnel social selling y nurturing automatizado. 
• Práctica – Creación de un eCommerce. 

 BLOQUE 5 – IMPACTO EN LA GESTIÓN DE MARKETING. 

 BLOQUE 6 – ÉTICA EN LA IA. 

 – Ética en la IA. >> 

• Ética e IA. 
• Buenas prácticas. 
• Directrices éticas de la UE para una IA fiable. 
• Principios éticos. 
• Los cuatro valores fundamentales de la Unesco. 
• Enfoque de la IA basado en los derechos humanos. 
• IA y sostenibilidad en la industria 5.0.  
• Propiedad intelectual. 
• IA constitucional. 
• Gobernanza: Directrices mundiales, autorregulación y marco regulador.  

SESIONES ESPECIALES. 

 – Customizar GPT en Azure y en Open AI para tu negocio. 

 – Azure para crear proyectos y gestión de DevOPs. 

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