Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada al Project Managment

UNICEPES-TEP INSTITUTE

Duración: 240 horas

Modalidad: En Línea

Alianza Estratégica UNICEPES México – TEP INSTITUTE España

Descripción

La gestión de proyectos ha entrado en una nueva era: la era de los datos, de la automatización y de la inteligencia aumentada. Ya no se trata solo de cumplir plazos, sino de anticipar riesgos, tomar decisiones en tiempo real y liderar equipos complejos en entornos cambiantes. En ese contexto, la inteligencia artificial se convierte en una aliada estratégica.

 

Este diplomado está diseñado para transformar la manera en que se planifican, ejecutan y controlan los proyectos. No se trata de añadir tecnología al proceso, sino de repensarlo desde su base: automatizando tareas clave, optimizando recursos con algoritmos inteligentes, evaluando escenarios con modelos predictivos y fortaleciendo la toma de decisiones con visualizaciones avanzadas y asistentes virtuales.

 

A lo largo del programa, el participante adquiere no solo competencias técnicas, sino también una visión crítica, ética y estratégica sobre cómo liderar proyectos en un mundo que ya es digital. Porque el futuro del project management no es simplemente hacer más con menos. Es hacer mejor, con inteligencia.

Objetivos

Objetivo General:

Capacitar a los profesionales del project management en la aplicación de la inteligencia artificial, optimizando la planificación, ejecución, monitoreo y toma de decisiones mediante el uso de herramientas avanzadas de IA, con el fin de mejorar la eficiencia, minimizar riesgos y potenciar la innovación en la gestión.

Objetivos Específicos:

  1. Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y su aplicación en la gestión de proyectos
  • Identificar los subcampos de la IA y su utilidad en entornos de planificación, ejecución y control de proyectos.
  • Aplicar técnicas de machine learning, deep learning e IA generativa en procesos clave del ciclo de vida de un proyecto.
  • Desarrollar habilidades de prompt engineering orientadas a la gestión ágil y documental de proyectos.

 

  1. Aplicar modelos predictivos e inteligencia artificial en la planificación y optimización de recursos
  • Estimar duración, costes y necesidades de recursos en proyectos complejos mediante modelos de predicción.
  • Diseñar cronogramas automatizados y simulaciones de escenarios utilizando IA generativa y gemelos digitales.
  • Integrar soluciones inteligentes con herramientas de gestión como Jira, Asana, MS Project o Notion.

 

  1. Utilizar IA para la gestión proactiva de riesgos y el control de ejecución
  • Implementar modelos de IA para la detección temprana de riesgos, desviaciones y puntos críticos del proyecto.
  • Aplicar aprendizaje automático al seguimiento de indicadores clave de rendimiento (KPIs) y anticipación de cuellos de botella.
  • Automatizar el seguimiento y control del proyecto mediante asistentes virtuales, dashboards predictivos y generación de informes.

 

  1. Potenciar la comunicación, el trabajo en equipo y la productividad mediante IA
  • Emplear PLN e IA conversacional para facilitar la coordinación en equipos híbridos o distribuidos.
  • Evaluar el clima de equipo, el engagement y los niveles de carga de trabajo mediante análisis de sentimiento.
  • Automatizar reuniones, reportes de estado y gestión documental a través de asistentes basados en IA.

 

  1. Aplicar IA a la toma de decisiones estratégicas y la gestión de portafolios de proyectos
  • Desarrollar modelos de simulación para la evaluación de escenarios y toma de decisiones bajo incertidumbre.
  • Optimizar la asignación de recursos y la priorización de proyectos con algoritmos inteligentes.
  • Diseñar tableros de control avanzados que integren datos de múltiples proyectos en tiempo real.

 

  1. Integrar la IA en la innovación, la transformación digital y la sostenibilidad de los proyectos
  • Aplicar IA en metodologías ágiles, híbridas y enfoques de innovación continua.
  • Evaluar el impacto ético, social y ambiental de la inteligencia artificial aplicada a la gestión de proyectos.
  • Liderar procesos de cambio apoyados en tecnología, impulsando una cultura digital y de mejora continua.
Dirigido

A quién va dirigido

  • Profesionales certificados en gestión de proyectos (como PMP por el PMI) que buscan actualizar y ampliar sus conocimientos en nuevas metodologías y tecnologías emergentes, especialmente en la aplicación de la Inteligencia Artificial a la gestión de proyectos.
  • Gerentes y líderes de proyectos que desean integrar prácticas ágiles y herramientas digitales en sus equipos para mejorar la eficiencia y la adaptabilidad.
  • Profesionales de áreas relacionadas como ingeniería, informática, administración y negocios que quieren especializarse en gestión de proyectos con un enfoque innovador y orientado a la transformación digital.
  • Consultores y especialistas en transformación digital interesados en comprender cómo la IA y las nuevas metodologías pueden optimizar la gestión y ejecución de proyectos. En especial scruma masters o agile coaches.
  • Profesionales de operaciones y responsables de los oficinas de gestión de proyectos: encargados de estandarizar, escalar y mejorar la eficiencia del portafolio de proyectos, que pueden beneficiarse de modelos de IA para la priorización, el control de riesgos y la optimización de recursos.
  • Responsables de sostenibilidad y compliance. Profesionales que lideran proyectos con impacto regulatorio o ambiental, interesados en cómo la IA puede ayudar en el seguimiento de indicadores ESG, auditorías automáticas o gestión de riesgos normativos.

Perfil de Egreso

Al finalizar el diplomado, el egresado será capaz de integrar la inteligencia artificial en la gestión de proyectos, automatizando procesos, anticipando riesgos, optimizando recursos y fortaleciendo la toma de decisiones con base en datos. Estará preparado para liderar proyectos complejos en entornos dinámicos, aplicar IA en metodologías ágiles o tradicionales, e impulsar la transformación digital de la organización desde una visión estratégica y sostenible.

Entre otros podra desarrollarse profesionales a través de los siguientes perfiles:

  • Responsable de automatización de la gestión de proyectos
  • Responsable de oficinas de gestión de proyectos (PMO)
  • Gestor predictivo del riesgo
  • Gestor de portafolio y programas
  • Responsable de calidad, areas de compliance, ESG y gestión de riesgos
  • Evaludador del desempeño y gestor de equipos
Plan de Estudio

Programa de Estudios:

Módulo 01: Fundamentos de la Inteligencia Artificial

  1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial
  • Clases o subcampos de la IA
  • Estadística básica
  • Fundamentos de programación
  1. Machine Learning: Aprendizaje supervisado y no supervisado
  • Algoritmos comunes: regresión, clustering, árboles de decisión.
  1. Inteligencia Artificial Generativa
  • Aprendizaje profundo generativo
  • Teoría y uso de LLMS
  1. Prompting para la Logística

Módulo 02: Campos de la Inteligencia Artificial

  1. Deep Learning
    • Redes Neuronales
    • Deep Reinforcement Learning
  2. Procesamiento del lenguaje natural (NPL)
    • Modelos del Procesamiento del Lenguaje Natural
  3. Recopilación y análisis exploratorio de datos
    • Base de los modelos de IA
    • CRISD DM
    • Entender el problema y definir objetivos
    • Datos temporales y geoespaciales.
  4. Preprocesamiento de datos
    • Limpieza de datos, detección de errores, valores atípicos y faltantes
    • Técnicas, herramientas y librerías

Módulo 3. Inteligencia Artificial para la Optimización de Proyectos

  1. IA en la Planificación y Asignación de Recursos
  • Modelos predictivos para estimar tiempos y costos en proyectos complejos.
  • Algoritmos de optimización para la asignación eficiente de recursos humanos y materiales.
  • Simulación de escenarios para evaluar riesgos.
  1. IA para la Gestión de Riesgos en Proyectos
  • Machine learning para sistemas de detección temprana de riesgos.
  • Análisis de datos históricos para predecir fallos y problemas recurrentes.
  • Datos en tiempo real para la mitigación de riesgos.
  1. IA en la Automatización del Seguimiento y Control de Proyectos
  • Actualización automática de cronogramas y tareas.
  • Monitorizar el desempeño aplicando aprendizaje automático.
  • Anticipación de cuellos de botella y optimización de procesos.
  1. IA en la Comunicación y Colaboración en Equipos de Proyecto
  • Asistentes virtuales para gestión de tareas y reuniones automatizadas.
  • Comunicación en equipos multiculturales a través de análisis de lenguaje natural (PLN).
  • Gestión documental y generación automática de reportes.

Módulo 4: Aplicaciones Avanzadas de Inteligencia Artificial en la Dirección de Proyectos

  1. IA para la Toma de Decisiones Estratégicas en Proyectos
  2. Decisiones basadas en datos.
  3. Modelos de simulación para evaluar escenarios.
  4. Optimización de portafolios.
  5. Gestión Financiera de Proyectos aplicando herramientas de IA
  • Machine learning para la reducción de sobrecostos y desviaciones financieras.
  • Optimización del flujo de caja en proyectos mediante modelos de IA.
  • Evaluación de impacto económico de escenarios.
  1. IA en la Evaluación del Desempeño y Productividad del Equipo
  • Sistemas de evaluación basados en IA para medir la productividad y el engagement del equipo.
  • Automatización de retroalimentación y personalización del desarrollo profesional en equipos de proyecto.
  1. IA en la Innovación y Transformación Digital en la Gestión de Proyectos
  • Digitalización y automatización de procesos.
  • Integración de la IA con metodologías ágiles y marcos de trabajo híbridos

Módulo 5: Implementación de proyectos de IA

  1. Riesgos, ética, reglamentación y sostenibilidad
  • Implicaciones éticas, legales y sociales. Cumplimiento regulatorio.
  • Sostenibilidad y responsabilidad social
  • Interacción Humano e IA
  1. Elección y Entrenamiento del Modelo
  • Selección del Algoritmo de Machine Learning
  • Entrenamiento de Modelos de Machine Learning
  • Ajuste de Parámetros
  1. Evaluación y Ajuste de Hiperparámetros
  • Evaluación de Modelos
  • Métricas para modelos de clasificación
  • Ajuste de Hiperparámetros
  • Estrategias de Optimización del Modelo
  1. Desarrollo, Monitoreo y Mantenimiento
  • Despliegue de Modelos
  • Monitoreo del Rendimiento del Modelo
  • Ajustes y Optimización de Modelos
  • Mantenimiento y Evolución de Modelos
Duración

El programa del Diplomado tiene una duración de 240 horas (20 semanas).

Curso / MóduloDuraciónHoras
Fundamentos de Inteligencia Artificial48 horas·         Clase Magistral: 8

·         Tutoría síncrona: 4

·         Trabajo Práctico Autónomo: 36

Campos de la Inteligencia Artificial48 horas·         Clase Magistral: 8

·         Tutoría síncrona: 4

·         Trabajo Práctico Autónomo: 36

Inteligencia Artificial para la Optimización de Proyectos48 horas·         Clase Magistral: 8

·         Tutoría síncrona: 4

·         Trabajo Práctico Autónomo: 36

Aplicaciones Avanzadas de Inteligencia Artificial en la Dirección de Proyectos48 horas·         Clase Magistral: 8

·         Tutoría síncrona: 4

·         Trabajo Práctico Autónomo: 36

Implementación de Proyectos de Inteligencia Artificial48 horas·         Clase Magistral: 8

·         Tutoría síncrona: 4

·         Trabajo Práctico Autónomo: 36

Requisitos

Mexicanos

  • INE
  • Solicitud de Inscripción
  • Realizar pago de inscripción y definir el plan de pagos


Extranjeros

  • Cedula de Ciudadanía / DNI
  • Solicitud de Inscripción
  • Realizar pago de inscripción y definir el plan de pagos
Formulario de Registro

Contáctanos

Registra tus datos aquí y en breve nos comunicaremos contigo

🔒 Tus datos están protegidos y solo se usarán para contactarte

Comunícate con nosotros

Sin compromiso

Descarga el Dossier

Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada al Project Managment

PHP Code Snippets Powered By : XYZScripts.com