En un mundo digital en constante evolución, la creatividad y la automatización del marketing son esenciales para destacar. El Máster en IA Creativa y Automatización del Marketing de Atracción te prepara para enfrentar estos retos, enseñándote a integrar inteligencia artificial y estrategias de marketing digital de manera efectiva. Aprenderás a utilizar Big Data y Business Intelligence para tomar decisiones informadas, a la vez que desarrollas técnicas de Inbound Marketing y neuromarketing para captar y fidelizar clientes. Con la creciente demanda de profesionales en estos campos, adquirirás habilidades valiosas para posicionarte como un líder en el sector. Además, explorarás la ética en IA, asegurando que tus estrategias sean responsables y sostenibles. Este máster online te ofrece la flexibilidad de aprender a tu ritmo, permitiéndote alcanzar tus objetivos profesionales desde cualquier lugar. Prepárate para transformar el futuro del marketing y la inteligencia artificial.
El Máster en IA Creativa y Automatización del Marketing de Atracción está diseñado para profesionales y titulados en marketing, tecnología y negocios que buscan profundizar en innovación digital, data intelligence y IA. Ideal para quienes desean liderar transformaciones digitales, optimizar estrategias de marketing y aplicar tecnologías emergentes en entornos competitivos.
Objetivos
‘- Desarrollar estrategias de transformación digital aplicadas a nuevos mercados y clientes digitales. – Implementar técnicas de neuromarketing para optimizar la experiencia del cliente. – Utilizar big data para la toma de decisiones inteligentes en diferentes sectores. – Aplicar algoritmos de machine learning a proyectos de innovación tecnológica. – Crear contenido atractivo y optimizado para motores de búsqueda en campañas de inbound marketing. – Desarrollar chatbots avanzados con Chat GPT para mejorar la interacción con el usuario. – Integrar soluciones de IA en estrategias de automatización del marketing digital.
Salidas Profesionales
‘- Estratega de marketing digital con enfoque en IA – Consultor en transformación digital y automatización – Especialista en big data para la toma de decisiones – Desarrollador de chatbots y asistentes virtuales – Experto en neuromarketing y customer experience – Analista de inteligencia de negocio – Consultor en ética y gobernanza de IA – Gestor de proyectos de innovación tecnológica
Características del entorno ante el cambio tecnológico
Definición de estrategia tecnológica
Objetivo de una estrategia tecnológica
Tipos de estrategias tecnológicas
Gestión de la tecnología. Planes tecnológicos
La cooperación tecnológica entre organizaciones
Modalidades de cooperación
Fusiones, adquisiciones y conglomerados
Alianzas estratégicas tecnológicas
Vigilancia del entorno empresarial
Sistemas de vigilancia tecnológica
Herramientas básicas para la vigilancia tecnológica
Inteligencia competitiva
Conceptos básicos de proyectos de innovación
Herramientas para la gestión de proyectos
Ciclo de vida de un proyecto de innovación
Organización del proyecto
Dirección del proyecto
Evaluación del proyecto
Introducción a la transformación digital
Concepto de innovación
Concepto de tecnología
Tipología de la tecnología
Punto de vista de la ventaja competitiva
Según su disposición en la empresa
Desde el punto de vista de un proyecto
Otros tipos de tecnología
La innovación tecnológica
Competencias básicas de la innovación tecnológica
El proceso de innovación tecnológica
Herramientas para innovar
Competitividad e innovación
Community Manager
Chief Data Officer
Data Protection Officer
Data Scientist
Otros perfiles
Desarrollo de competencias informáticas
El Papel del CEO como líder en la transformación
Rediseñando el customer experience
La transformación de los canales de distribución: omnicanalidad
Plan de marketing digital
Buyer´s Journey
Growth Hacking: estrategia de crecimiento
El nuevo rol del marketing en el funnel de conversión
Oportunidades de innovación derivadas de la globalización
Como Inventar Mercados a través de la Innovación
Etapas de desarrollo y ciclos de vida
Incorporación al mercado
Metodologías de desarrollo
Diagnóstico de la madurez digital de la empresa
Análisis de la innovación en la empresa
Elaboración del roadmap
Provisión de financiación y recursos tecnológicos
Implementación del plan de transformación digital
Seguimiento del plan de transformación digital
Introducción al mercado
División del mercado
Ley de oferta y demanda
Estudios de mercado
Ámbitos de aplicación del estudio de mercados
Objetivos de la investigación de mercados
Tipos de diseño de la investigación de los mercados
Cartera de clientes
Planificación y marketing
Determinación de la cartera de productos
Gestión estratégica de precios
Canales de comercialización
Comunicación e imagen de negocio
Estrategias de fidelización y gestión de clientes
El plan de marketing digital
Análisis de la competencia
Análisis de la demanda
DAFO, la situación actual
Objetivos y estrategias del plan de marketing digital
Estrategias básicas: segmentación, posicionamiento, competitiva y de crecimiento
Posicionamiento e imagen de marca
Captación y fidelización de usuarios
Integración del plan de marketing digital en la estrategia de marketing en la empresa
¿Qué es el Inbound Marketing?
Marketing de Contenidos
Marketing viral
Video Marketing
Reputación online
Las 4 Ps en el neuromarketing
Fundamentos y metodología de la neuroventa
La neurocomunicación en la venta
Estrategias producto servicio
Packaging y neuromarketing
Factor precio en neuromarketing
Previsión y utilidad
Análisis geográfico de la zona de ventas
Marcar objetivos
Diferencia entre objetivos y previsiones
Cuotas de actividad
Cuotas de participación
Cuotas económicas y financieras
Estacionalidad
El plan de ventas
Venta directa
Venta a distancia
Venta multinivel
Venta personal
Otros tipos de venta
Análisis de la sensibilidad del precio
Discriminación de precios
Estrategias de precio
Políticas de descuento
Cómo monitorizar la experiencia del cliente
Métricas de satisfacción y experiencia del cliente
Generando valor añadido a cada cliente
Neuromarketing
Contextualización
Fases del proceso de un CRM
Beneficios y ventajas
Implementación
¿Está preparada tu empresa?
Errores más frecuentes
CRM para solucionar problemas de la empresa
¿Qué es Big Data?
¿Y Thick Data? ¿Cuál es el matiz para diferenciar ambos términos?
El gran auge del big data
La importancia de almacenar y extraer información
¿Cual es el papel de las fuentes de datos?
Soluciones novedosas gracias a la selección de datos
Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
Thick Data, el valor de lo cualitativo. Entender emociones humanas, intenciones y sentimientos
Fases en un proyecto de Big Data
Big Data enfocado a los negocios
Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
Toma de decisiones operativas
Marketing estratégico y Big Data
Open data
Ejemplo de uso de Open Data
IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
Relación entre inteligencia artificial y big data
IA y Big Data combinados
El papel del Big Data en IA
Big Data en salud
Necesidad de Big Data en la asistencia sanitaria
Retos del big data en salud
Big Data y People Analytics en RRHH
Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
Arquitectura de una solución Business Intelligence
Business Intelligence en los departamentos de la empresa
Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
Cuadros de Mando Integrales (CMI)
Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
Proceso KDD
Modelos y Técnicas de Data Mining
Áreas de aplicación
Minería de Textos y Web Mining
Data mining y marketing
Aproximación al concepto de DataMart
Bases de datos OLTP
Bases de Datos OLAP
MOLAP, ROLAP & HOLAP
Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
Estructura y Construcción
Fases de implantación
Características
Data Warehouse en la nube
Contexto Internet de las Cosas (IoT)
¿Qué es IoT?
Elementos que componen el ecosistema IoT
Arquitectura IoT
Dispositivos y elementos empleados
Ejemplos de uso
Retos y líneas de trabajo futuras
¿Qué es el Data Storytelling?
Elementos clave del Data Storytelling
¿Por qué es importante el Data Storytelling?
¿Cómo hacer Data Storytelling?
¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
Sistema de archivos HDFS
MapReduce con Hadoop
Apache Hive
Apache Hue
Apache Spark
Concepto, evolución y aplicaciones de la inteligencia artificial
Principales enfoques de la IA: simbólica, conexionista y basada en datos
Sistemas expertos y evolución hacia la IA moderna
Tipos y capacidades de los sistemas de inteligencia artificial
IA generativa y nuevos paradigmas de inteligencia artificial
Aplicaciones, oportunidades y limitaciones de la IA
Fundamentos del machine learning
Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
Datos de entrenamiento, validación y prueba
Preparación y transformación de datos
Selección y construcción de variables (features)
Algoritmos de aprendizaje automático y criterios de selección
Regresión y predicción
Clasificación y principales algoritmos
Árboles de decisión y métodos ensemble
Máquinas de vectores soporte (SVM)
Clustering: K-means, jerárquico y DBSCAN
Reducción de dimensionalidad: PCA y t-SNE
Detección de anomalías
Fundamentos del aprendizaje por refuerzo: agente, entorno, recompensa y política
Métodos de aprendizaje por refuerzo: de Q-learning a los métodos basados en política
Exploración frente a explotación y principales retos del aprendizaje por refuerzo
Aplicaciones del aprendizaje por refuerzo: juegos, robótica y sistemas de recomendación
Entrenamiento y evaluación de modelos
Métricas de evaluación y selección según el problema
Validación cruzada y partición de los datos
Sobreajuste, infraajuste y regularización
Optimización e hiperparámetros
Interpretación y comparación de modelos
Fundamentos de las redes neuronales artificiales
Perceptrón y redes neuronales multicapa
Funciones de activación y arquitectura de una red
Entrenamiento, descenso de gradiente y retropropagación
Sobreajuste y técnicas de regularización en redes profundas
Fundamentos y aplicaciones del deep learning
Redes neuronales convolucionales (CNN)
Redes recurrentes y modelos para datos secuenciales (RNN y LSTM)
Transformers frente a las arquitecturas secuenciales anteriores
Arquitecturas generativas: autoencoders y redes generativas antagónicas (GAN)
Aplicaciones del deep learning en visión artificial
Aplicaciones del deep learning en procesamiento del lenguaje natural
Transferencia de aprendizaje y modelos preentrenados
Sistemas de recomendación y soporte a la decisión
Casos de uso de IA en diferentes sectores
Sesgos, explicabilidad y transparencia
Privacidad, seguridad, ética y gobernanza de la IA
Impacto económico y social de la inteligencia artificial
Ética normativa y ética aplicada
Historia y caracteres de la ética de la inteligencia artificial
Ética realista y ética ficción
Inteligencia artificial como objeto y sujeto
Singularidad tecnológica y futuro de la especie humana
Machine ethics. Nuevos entes autónomos y estatus moral
Controversias éticas de la aplicación de la inteligencia artificial
Bioética e inteligencia artificial
Democracia e inteligencia artificial
Gobernanza como sistema de prevención y control de riesgos en la inteligencia artificial
Papel de la UE en la gobernanza de la inteligencia artificial
Evaluaciones de impacto social, ético y legal de inteligencia artificial de alto riesgo
Elaboración de un plan de gobernanza
Principios de la inteligencia artificial responsable
Aspectos de diseño éticos para Machine Learning
Inteligencia artificial explicable (XAI). Hacia la IA responsable
Imparcialidad de Datos (Fairness). Control del sesgo en los modelos
Escenarios con modelos de IA de alto riesgo
Auditabilidad en los sistemas de inteligencia artificial
Sandbox normativo piloto del futuro reglamentario de IA en España
Transparencia en modelos de Machine Learning
Análisis de herramientas software para medir la imparcialidad
Metodología de la ética en la inteligencia artificial
Agentes artificiales morales
Moralidad artificial desde un enfoque funcionalista
Objeciones acerca de agencias morales artificiales
Responsabilidad y Derechos de los robots
Introducción a la filosofía política de la inteligencia artificial
Empleo e inteligencia artificial
Relaciones humanas e inteligencia artificial
Funciones de los Estados e inteligencia artificial
Educación e inteligencia artificial
Salud e inteligencia artificial
Movilidad e inteligencia artificial
Articulación entre ética y política sobre la inteligencia artificial
Globalización e inteligencia artificial
Digitalización al servicio de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)
Estrategia Europea de transición hacia una economía sostenible
Cambio climático global
Mejora de eficiencia en procesos organizativos con IA
Mejora de eficiencia en prácticas individuales con IA
Ética ambiental e inteligencia artificial
Armas autónomas
Intervenciones militares teledirigidas
Ética de la guerra
El metaverso
Gemelos digitales humanos
Creación de universos paralelos en 3D
Sistemas autónomos en el ámbito laboral
Inteligencia artificial para la mejora de calidad de vida en ciudades. Mejora del impacto medioambiental
Combinación de smart cities, internet de las cosas y big data
Inteligencia artificial y cuidado personal y sexual
Análisis ético de la incorporación de la robótica en la vida humana
Inteligencia artificial para restaurar funciones físicas y cognitivas deterioradas
Optimizar las capacidades humanas con inteligencia artificial
Debate académico sobre transhumanismo y poshumanismo
Introducción al customer journey
Fases de la experiencia de cliente
Propuestas de mejora
Herramientas para crear un Customer Journey
Tendencias
Introducción al Buyer persona
Cómo crear tu Buyer Persona
Herramientas
Definición de Experiencia de Usuario
Principios de la Experiencia de Usuario
El papel del diseñador UX en el proceso de creación
Etapas del diseño UX
Técnicas para el diseño UX
Herramientas UX
Desarrollo y aplicación de soluciones de I.A. en la gestión de contenidos digitales:
Identificación de herramientas comunicativas y asistenciales en el marketing digital:
Análisis del comportamiento del usuario on-line en el ámbito e-commerce:
Análisis de la disciplina estratégica Customer Experience:
Generalización de la metodología de marketing digital Funnel de conversión:
Implantación de la I.A. en una estrategia de Marketing de Automatización integral:
Demostración en la plataforma eCommerce Wordpress
Concepto, evolución y aplicaciones del PLN
Principales tareas del procesamiento del lenguaje
Del PLN basado en reglas a los modelos basados en aprendizaje automático
Representación del lenguaje: tokens, vectores y embeddings
PLN multilingüe y retos del lenguaje natural
Aplicaciones actuales del PLN
Concepto y evolución de los modelos de lenguaje
De las redes neuronales recurrentes a los Transformers en el procesamiento del lenguaje
Modelos preentrenados y modelos fundacionales de PLN: BERT, GPT y otras familias
Grandes modelos de lenguaje (LLM) aplicados al procesamiento del lenguaje
Adaptación de modelos de lenguaje a tareas específicas de PLN: fine-tuning y transfer learning
Criterios de selección de un modelo de lenguaje según la tarea de PLN
Procesamiento y preparación de textos
Clasificación y análisis de textos
Extracción de información y reconocimiento de entidades
Análisis de sentimientos y opiniones
Generación, resumen y traducción automática
Búsqueda semántica y recuperación de información
Evolución de los sistemas conversacionales
Concepto y arquitectura de un chatbot
Chatbots basados en reglas, intención y modelos de lenguaje
LLM como motor de sistemas conversacionales
Contexto, memoria y gestión del diálogo
Voicebots y asistentes conversacionales
Limitaciones y retos de los sistemas conversacionales
Diseño de experiencias conversacionales
Definición de objetivos, usuarios y casos de uso
Prompting y diseño de instrucciones
Integración de modelos de lenguaje mediante API
Embeddings y bases de datos vectoriales
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Evaluación y mejora de sistemas conversacionales
Frameworks de desarrollo: Rasa, Microsoft Bot Framework y Dialogflow
Orquestación de aplicaciones con LLM: LangChain y LlamaIndex
Plataformas no-code y low-code para chatbots
Despliegue e integración en canales: web, WhatsApp y redes sociales
Pruebas, monitorización y mantenimiento de un chatbot en producción
Concepto y evolución de los agentes de IA
Agentes basados en modelos de lenguaje
Uso de herramientas y conexión con sistemas externos
Memoria, planificación y ejecución de tareas
Sistemas multimodales: texto, voz, imagen y vídeo
Aplicaciones empresariales de agentes y asistentes de IA
Matriz de riesgo por caso de uso: dónde la seguridad y la ética del PLN son críticas
Alucinaciones y limitaciones de los modelos de lenguaje
Sesgos, privacidad y protección de datos
Seguridad de los sistemas conversacionales
Evaluación, supervisión y control de sistemas de IA
Diseño responsable de experiencias conversacionales
Tendencias y evolución de la IA conversacional
¿Qué es ChatGPT?
Cómo afecta la inteligencia artificial en ChatGPT?
Versiones de ChatGPT y funcionalidades
Usos de ChatGPT
Beneficios de la IA y ChatGPT
¿Cómo funciona ChatGPT?
Diferencias entre ChatGPT y otros chatbots
Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
Aprendizaje por transferencia
Cómo entrenar un modelo de ChatGPT
Elección de la plataforma de desarrollo
Configuración del entorno de desarrollo
Preparación de los datos de entrenamiento
Entrenamiento del modelo de ChatGPT
Integración del modelo en el chatbot
Pruebas y mejora del modelo
Análisis de la conversación con el usuario
Personalización de la conversación
Uso de emojis y respuestas con imágenes
Integración de voz y audio
Respuestas multilingües
Integración del chatbot en una página web
Integración del chatbot en una aplicación móvil
Personalización del aspecto del chatbot
Gestión de la seguridad y privacidad del usuario
Modelos de negocio para chatbots
Monetización a través de publicidad
Monetización a través de suscripciones
Monetización a través de compras in-app
Análisis del rendimiento y la rentabilidad
Aspectos éticos y responsabilidad en la IA
Sesgos en la IA y cómo evitarlos
Derechos y privacidad del usuario
Regulaciones y normativas sobre chatbots
Responsabilidad social y ambiental
Chatbots para atención al cliente
Chatbots para servicios financieros
Chatbots para servicios de salud
Chatbots para educación
Chatbots para entretenimiento y ocio
Plataformas de desarrollo de Chatbots
Librerías y frameworks para el desarrollo de IA
Bases de datos y almacenamiento
Recursos de formación y aprendizaje
Comunidades y grupos de apoyo para desarrolladores
Desarrollo de un Chatbot avanzado
Caso de estudio en atención al cliente
Caso de estudio en educación
Caso de estudio en salud
Caso de estudio en ocio
Titulación
Titulación de Máster en IA Creativa y Automatización del Marketing de Atracción con 1500 horas expedida por EDUCA BUSINESS SCHOOL como Escuela de Negocios Acreditada para la Impartición de Formación Superior de Postgrado, con Validez Profesional a Nivel Internacional
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