ESIC Business & Marketing School

Programa superior en inteligencia artificial aplicada a marketing y ventas [PSIAMV]

Una solución de conocimiento en aplicación de la inteligencia artificial y sus modelos más eficientes a marketing y ventas con la que podrás llevar tu estrategia al siguiente nivel.

Detalles del programa

Fecha de inicio: 06 de abril de 2027

Duración: 3 meses

Horario: Viernes de 16:00 a 20:00 h. y Sábado de 9:00 a 13:00 h.

Presentación del programa

La irrupción de los modelos de inteligencia artificial generativa han supuesto un revulsivo tecnológico y generado un cambio de paradigma en la inteligencia artificial sin precedentes. Es tal la adopción que se está utilizando para resolver todo tipo de cuestiones y se está aplicando a todo tipo de situaciones. Tras la liberación de modelos como GPT, Bard, Claude, Llama y otros modelos de lenguaje que hay detrás, los LLM han entrado en una carrera por lograr que sus modelos sean eficientes, lo que está provocando que el mercado de la inteligencia artificial vaya a una velocidad aún mayor.

Uno de los campos que más se ha visto afectado por el uso de la inteligencia artificial generativa es el de marketing y ventas. Son múltiples las tareas en las que se ven afectados estos departamentos, por lo que es imprescindible conocer bien la inteligencia artificial y sus subconjuntos (machine learning, deep learning y su aplicación como big data analytic, visión artificial o procesamiento del lenguaje), los modelos LLM (large language model) y cómo se pueden aplicar de forma eficiente, seleccionando el modelo concreto para cada tarea dentro de una estrategia de marketing y ventas.

¿A quién va dirigido?

Mandos intermedios de compañías, niveles C de medianas y grandes empresas, líderes o responsables de innovación, líderes o responsables de transformación digital, CIO, directores de departamentos y áreas relevantes de empresas, CEO de pequeñas y medianas empresas, y profesionales que forman parte de equipos en transformación o que van a incorporarse a retos de transformación usando inteligencia artificial.

Objetivos

Tener criterio para implementar modelos de inteligencia artificial en cualquier departamento o reto empresarial, pero haciendo foco en proyectos o estrategias de marketing y ventas y en todas sus facetas o ámbitos.

Conocer la eficiencia de cada uno de los modelos existentes en el mercado e incluso conocer cómo crear modelos propios aprovechando la infraestructura de modelos existentes, pero personalizando sus características a la idiosincrasia de tu proyecto, reto o necesidad de empresa, para lograr el mejor rendimiento con el menor consumo posible. Algo que hace único al programa teniendo en cuenta que está dirigido a perfiles de negocio y no a técnicos ni desarrolladores.

  1. Conocimiento y uso de los modelos más conocidos.
  2. Conocimiento de los modelos open source más eficientes.
  3. Conocimiento de cómo personalizar modelos de inteligencia artificial y cómo actualizarlos con entrenamiento con datos actuales.
  4. Conocer las técnicas de prompt más relevantes para sacar el mejor rendimiento y minorar riesgos en los entregables de la inteligencia artificial.
  5. Aplicación de los modelos y técnicas de prompt a diversas tareas y necesidades dentro de un plan de marketing y ventas sobre el caso de uso.
  6. Obtener el conocimiento y el criterio para escoger de forma adecuada el modelo necesario para tu proyecto y en el formato que mejor se adapte a él.

Salidas laborales

  • Área de transformación digital.
  • Área de innovación.
  • Departamento de marketing.
  • Departamento de comunicación.
  • Departamento comercial o ventas.
  • Consultoría en marketing o ventas.

¿Por qué estudiar el programa superior en inteligencia artificial aplicada a marketing y ventas?

Porque está diseñado por profesionales expertos en inteligencia artificial, en modelos LLM y en su aplicación práctica a situaciones de éxito empresarial.

Porque está enfocado a aquellos profesionales que en su día a día ven cada vez más necesaria la aplicación de la inteligencia artificial por la situación de mercado y precisan conocer qué es la inteligencia artificial, qué aplicaciones tiene, qué técnicas se usan para crear modelos de inteligencia artificial, qué hay detrás de los modelos largos de lenguaje y cómo se aplican sin riesgos y con certeza.

Y porque te permitirá conocer cuáles son los modelos más eficientes y con mejor resultado dependiendo del reto al que te toque enfrentarte.

Programa académico

Bloque 1: Inteligencia artificial. Paradigma

Sesión 1. Fundamentos, estrategia y retos

  • Inteligencia artificial: Definición y usos
  • Estado del arte e inteligencia artificial roadmap
  • Subconjuntos de la inteligencia artificial
  • Machine learning
  • Mapa de algoritmos de inteligencia artificial
  • Deep learning: Tipos de redes neuronales y aplicaciones
  • MLOps

Sesión 2. Aplicaciones y modelos

  • Inteligencia del dato y de negocio
  • Modelización: Arquitectura, infraestructura y herramientas
  • Analítica de datos: Preparación, limpieza, enriquecimiento, estructuración de datos
  • Visualización de datos: Modelos, técnicas y librerías
  • Infraestructura y modelos para el despliegue de una inteligencia artificial eficiente adaptada a tu realidad
  • Business intelligence, augmented analytic y big data analytic
  • Frameworks, herramientas, aplicaciones prácticas y casos de uso
  • Aplicaciones relevantes a sectores

Sesión 3. Visión por computación

  • Frameworks, herramientas, aplicaciones prácticas y casos de uso
  • Aplicaciones relevantes a sectores
  • Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
  • Modelos: Del Word2Vec a los Transformers
  • Frameworks, herramientas, aplicaciones prácticas y casos de uso
  • Ecosistemas NLP / NLG (Hugging Face, LangChain...)
  • Aplicaciones relevantes a negocio

Sesión 4. Ecosistema de inteligencia artificial

  • Data platforms Azure, AWS, Google
  • Ecosistema inteligencia artificial no code
  • Librerías, modelos preentrenados, plataformas
  • Modelos de AutoML
  • Fuentes de datos, IoT, plataformas de sensórica y escalado de datos
  • Inteligencia artificial aplicada a sociedad: Dispositivos, movilidad, industria, smart cities, buildings and tourism
  • Marketing, publicidad, ventas y desarrollo de negocio, logística, operaciones, industria 4.0 y 5.0, propiedad intelectual y legal
  • Approach GDPR y compliance

Sesión 5. Taller práctico

Bloque 2: Inteligencia artificial generativa y su ecosistema

Sesión 1. Grandes modelos lingüísticos

  • ¿Qué es la inteligencia artificial generativa?
  • De la arquitectura deep learning transformer a los LLM
  • Concepto y funcionamiento de los grandes modelos lingüísticos (LLM)
  • Capas de un LLM y tipos de entrenamiento
  • La importancia de los parámetros en un LLM
  • Tokenización
  • RAG: Generación mejorada por recuperación
  • Las bases de datos vectoriales, construcción de embeddings y consulta para el cálculo probabilístico del output
  • El peligro de las alucinaciones
  • Modelos de optimización: HyDE (Hypothetical Document Embeddings)
  • LLMOps: Infraestructura para customizar y parametrizar la inteligencia artificial generativa
  • Los pequeños modelos de lenguaje (SLM)

Sesión 2. Modelos LLM (Large Language Models)

  • Mapa de modelos LLM por rendimiento y parámetros
  • Diferencia entre los modelos y sus capacidades
  • Cómo seleccionar el modelo idóneo para tareas u operaciones específicas
  • Tipos de inteligencia artificial generativa: Texto, imagen y difusión models, animación, vídeo, 3D, voz y música
  • Modelos de inteligencia artificial as a service y open source
  • Modelos de clases y agregadores
  • Cómo utilizar los LLM como ayudantes para construir y personalizar otros LLM

Bloque 3: Marketing automation: Inteligencia artificial aplicada a automatización e inteligencia en procesos y datos

Sesión 1. Inteligencia artificial y marketing

  • Redefiniendo la arquitectura de marketing en un negocio
  • Business intelligence artificial frente a consumer intelligence artificial: Insight de consumo y adopción del consumidor
  • Inteligencia artificial y branding: Disciplinas y tecnologías aplicadas al marketing y research multiplataforma
  • Creación de personas para tu plan de marketing
  • Creación de datos sintéticos sobre la actividad de las personas virtuales
  • Análisis DAFO de competidores, mercado, proyectos e ideas de negocio
  • Omnichannel intelligence artificial marketing
  • Inteligencia artificial customer journey map
  • Segmentación de la experiencia: Convertir el conocimiento en acción con mapas del recorrido del cliente
  • Hiperpersonalización
  • Chatbots y asistencia al cliente

Sesión 2. Inteligencia artificial y automatización

  • Posicionamiento y búsqueda aumentada
  • Posicionamiento digital asistido por inteligencia artificial
  • Nuevo paradigma SEO
  • Principales tecnologías y algoritmos de inteligencia artificial aplicados al SEO
  • Herramientas de inteligencia artificial para SEO: Las mejores opciones del mercado
  • Uso de la inteligencia artificial para crear REGEX
  • Machine learning e inteligencia artificial generativa aplicado a buscadores
  • Búsqueda aumentada con inteligencia artificial
  • Google Search
  • Google FLOC (Federated Learning of Cohorts)
  • Microsoft Bing
  • Escucha social: Augmentation intelligence artificial social noise
  • Herramientas de escucha en plataformas sociales, conversacionales y transaccionales

Sesión 3. Inteligencia artificial y automatización: Medios y analítica

  • La analítica predictiva
  • Analítica aumentada con inteligencia artificial
  • Inteligencia artificial y la analítica en campañas digitales
  • Google y Smart Compose
  • Adobe Experience Cloud y Sensei
  • Construcción de patrones basados en datos
  • Detección y prevención de fraudes en publicidad digital
  • Email marketing potenciado con inteligencia artificial
  • Inbound marketing con inteligencia artificial generativa
  • Creación de contenido para social media, blog, web e email marketing con inteligencia artificial generativa
  • HubSpot: Herramientas de inteligencia artificial para generación de contenidos y recursos de marketing
  • Estrategia de medios digitales: Campañas basadas en modelos machine learning
  • Uso de la inteligencia artificial generativa en campañas y medios
  • Herramientas de automatización de gestión de audiencias
  • First party data | Third party data
  • Marketing programático y la automatización
  • Herramientas para la publicidad digital
  • Data driven marketing

Sesión 4. Inteligencia artificial y automatización de tareas y procesos

  • Automatización de roles y bots
  • AgentGPT
  • Power Automate Microsoft
  • Open Assistant (Laion)
  • Autocode
  • Copilot 365
  • Otras aplicaciones
  • Marketing de voz: Presente y futuro

Sesión 5. Taller

  • Caso de uso 1: Automatización analítica medios y planificación con inteligencia artificial
  • Caso de uso 2: Automatización estrategia inteligencia artificial social noise aumentado
  • Caso de uso 3: Automatización estrategia inteligencia artificial inbound marketing aumentado

Bloque 4: Digital sales: Inteligencia artificial aplicada a eCommerce y ventas

Sesión 1. Estrategia de inteligencia artificial en el negocio

  • ¿Cómo nacen las estrategias de éxito? Definir, crear e implementar una estrategia de inteligencia artificial desde las empresas aplicada a tu plan de negocio
  • Propuesta de valor y generación de prospectos con inteligencia artificial
  • Funnel inteligencia artificial
  • Inteligencia artificial lead generation
  • 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

Sesión 2. Automatización eCommerce

  • eCommerce e inteligencia artificial
  • Soluciones eCommerce
  • Inside sales con inteligencia artificial: Ecosistema de plugins y algoritmos
  • Analítica aumentada de eCommerce automatizada con inteligencia artificial
  • Plugins para analítica UX
  • Mapas de calor
  • Construcción de patrones, detección de anomalías y predicciones
  • Atención al cliente en tiempo real
  • Práctica: Caso de uso de funnel social selling y nurturing automatizado

Sesión 3. Automatización CRM

  • Industria ERP y CRM
  • Solución Salesforce: Einstein GPT
  • Ejemplos de uso reales
  • Soluciones Microsoft Copilot
  • Ejemplos de uso reales
  • Otros CRM de inteligencia artificial: C3 AI CRM, Node INC
  • Ecosistema de herramientas y productos para un departamento de ventas

Sesión 4. Taller práctico

Bloque 5: Impacto de la inteligencia artificial en la gestión de marketing

Sesión 1. Impacto de la inteligencia artificial en la gestión de marketing

  • Cómo afecta la inteligencia artificial a los departamentos de marketing y comunicación
  • Tipos de inteligencia artificial especializadas para departamentos de marketing, comunicación y ventas
  • Perfil del marketer 2025 - 2030
  • Arquitectura y roles
  • Herramientas de inteligencia artificial para la investigación, planificación, ejecución, analítica y retrospectiva
  • Casos de uso en función del departamento o las tareas a realizar

Bloque 6: Ética en la inteligencia artificial y gobernanza

Sesión 1. Ética en la inteligencia artificial y gobernanza

  • Inteligencia artificial constitucional
  • Normativa europea: EU AI Act
  • Buenas prácticas
  • Los enfoques de Microsoft, IBM, Google y otros
  • La inteligencia artificial vista desde los lingüistas

Sesión final

  • Presentación de proyectos