Cada vez son más los trabajadores que la incorporan en sus tareas diarias para potenciar procesos y crear valor. La brecha ya no es más tecnológica, sino de capacitación.
Nuestra Diplomatura en Inteligencia Aritificial Aplicada responde a las necesidades del nuevo paradigma laboral.
Está diseñada para aquellos profesionales que quieran potenciar su carrera dominando las herramientas de IA para aplicarlas con eficiencia en sus trabajos. Hoy el mercado exige profesionales con visión de futuro, redefinite con la Inteligencia Artificial y no te quedes atrás.
Una experiencia «Hands on» que te permitirá desarrollar habilidades prácticas para solucionar problemáticas reales.
Doctor en Ciencias de la Computación de la Universidad de Buenos Aires.
Recibió el premio International Engineering Professional Award 2018 por su contribución a impulsar la adopción y desarrollo de herramientas de AI y ML en la industria de las telecomunicaciones (SCTE). Es miembro del Grupo de Trabajo en AI del TM Forum.
Magíster en Explotación de Datos y Gestión del Conocimiento de la Universidad Austral.
Gerente de Data & Analytics de Nación Servicios (Tarjeta SUBE). Miembro del comité del Simposio Argentino de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos (ASAID-JAIIO)
La Universidad Austral fue reconocida nuevamente como la primera universidad de la Argentina en el Times Higher Education World University Rankings 2026 (THE WUR 2026), una de las evaluaciones más prestigiosas y exhaustivas del mundo académico. Es el segundo año consecutivo que la Austral lidera entre las universidades argentinas en este ranking global.
Orientada a profesionales de distintos ámbitos y a ejecutivos y líderes de organizaciones que buscan incorporar herramientas de inteligencia artificial en su ambito laboral. En ambos casos el objetivo es optimizar flujos de trabajo, automatizar tareas y tomar decisiones estratégicas basadas en datos.
• Directores, C-Level y Gerentes: Que buscan entender el impacto estratégico de la IA y adoptarla de manera eficiente para optimizar la toma de decisiones en sus empresas u organizaciones.
• Jefes y Mandos Medios: Enfocados en automatizar flujos de trabajo, mejorar la productividad operacional de sus equipos e implementar soluciones de IA en sus procesos.
• Especialistas y Consultores: Que necesitan sumar competencias en IA para elevar la propuesta de valor hacia sus clientes y diferenciarse en el mercado.
• Ciencias Económicas y Negocios: Contadores, Lic. en Administración, MBA y consultores de negocios que buscan automatizar la gestión y hacer análisis de datos y proyecciones.
• Sector Legal y Normativo: Abogados, escribanos y profesionales del derecho enfocados en investigación jurídica, redacción y LegalTech.
• Tecnología e Ingeniería: Ingenieros e informáticos que buscan conectar desarrollos tecnológicos con la estrategia comercial.
• Salud y Medicina: Médicos, profesionales de la salud y gestores de instituciones que exploran la IA en diagnóstico, análisis documental y gestión de pacientes.
• Comunicación, Marketing y Recursos Humanos: Especialistas que buscan potenciar la creación de contenidos, gestión del talento y análisis de comportamiento de audiencias.
• Ciencias Sociales, Políticas y Otras Disciplinas: Arquitectos, politólogos, profesionales del turismo y del sector inmobiliario, entre otros, que aplican la IA en investigación, diseño de proyectos y/o atención a clientes.
Conceptos, Historia y Estrategia de IA
Introducción al impacto transformador de la Inteligencia Artificial en los modelos de negocio y la sociedad. Se trabajan conceptos fundamentales, evolución tecnológica y enfoques estratégicos para su integración en organizaciones, utilizando frameworks para analizar oportunidades y escenarios reales.
Método de evaluación: Análisis de caso de estudio.
Fundamentos de Machine Learning y Deep Learning
Comprensión de los principios que permiten a las máquinas aprender a partir de datos. Se exploran técnicas de modelado predictivo mediante herramientas automáticas, interpretando resultados y evaluando su aplicabilidad a desafíos concretos del sector productivo y de servicios.
Método de evaluación: Ejercicio práctico de modelo predictivo.
Visión Artificial e Imágenes Generativas
Aplicación de IA para el reconocimiento de patrones visuales y la creación de contenido digital. Se trabaja con modelos de clasificación de imágenes y herramientas generativas de vanguardia para diseñar soluciones innovadoras en sectores como seguridad, retail, salud, diseño y comunicación.
Método de evaluación: Taller de clasificación y generación de imágenes.
Procesamiento de Lenguaje Natural e IA Conversacional
Exploración de tecnologías que permiten a las máquinas comprender y generar lenguaje humano. Se abordan análisis de texto, detección de emociones, clasificación semántica y construcción de chatbots para nuevas formas de interacción y automatización con usuarios y clientes.
Método de evaluación: Taller de análisis de sentimiento y creación de chatbot.
Aplicación Profesional de la IA Generativa
Profundización en modelos generativos avanzados aplicables al ámbito corporativo. Los participantes diseñarán automatizaciones, flujos de trabajo inteligentes y soluciones creativas utilizando plataformas líderes. Se entrenan competencias de prompt engineering, integración de servicios y prototipado funcional.
Método de evaluación: Ejercicios de ingeniería de prompts, mini-proyecto de automatización.
IA Responsable y Ética
Reflexión crítica y aplicación de principios éticos en el desarrollo y uso de inteligencia artificial. Se analizan riesgos, sesgos algorítmicos, marcos regulatorios y estrategias de mitigación para promover decisiones responsables que garanticen transparencia, seguridad e inclusión social.
Método de evaluación: Simulación de auditoría ética.
Trabajo Final – Solución de IA Aplicada
Proyecto integrador orientado a generar impacto real. Los estudiantes diseñarán un prototipo o piloto funcional que responda a una necesidad específica de una organización, aplicando herramientas, metodologías y criterios desarrollados durante toda la diplomatura.
Destacado profesional con un Doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad de Buenos Aires. Ha ocupado cargos importantes como Chief Scientist en Telecom Argentina y Jefe Científico en Cablevisión – Fibertel. Además, tiene una amplia experiencia académica como profesor y director en la Universidad Austral y la Universidad de Buenos Aires, donde ha dirigido más de 35 tesis de grado y posgrado. Recibió el premio International Engineering Professional Award 2018 por su contribución a impulsar la adopción y desarrollo de herramientas de AI y ML en la industria de las telecomunicaciones (SCTE). Es miembro del Grupo de Trabajo en AI del TM Forum.
Magíster en Explotación de Datos y Gestión del Conocimiento de la Universidad Austral. Actualmente ocupa el cargo de Gerente de Data & Analytics de Nación Servicios (Tarjeta SUBE). En el ámbito académico, se desempeñó como docente en la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires y en la UADE. Miembro del comité del Simposio Argentino de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos (ASAID-JAIIO) desde 2021. Disertante en eventos relacionados a Inteligencia Artificial y su aplicación, incluyendo el ámbito del fútbol.
Magister en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento de la Universidad de Buenos Aires. Magister (candidato) en Estadística de la FCEN UBA. Es Especialista en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático en Allied Group. Ha ocupado roles destacados como, Lead Data Scientist y AI-ML Engineer en Telecom Argentina, y Data Scientist en la Organización de Estados Iberoamericanos. Además, tiene experiencia como Analista de Data Mining en el Banco Credicoop y como Analista Estadístico en CEOP Market Research. En el ámbito académico, se desempeña como profesor de Estadística Aplicada en la Universidad de la Defensa Nacional.
Profesional con una sólida formación académica, incluyendo un Magister (candidato) en Explotación de Datos y Descubrimiento de Conocimiento de la UBA. Ha ocupado roles destacados en empresas como Telecom Argentina, donde se desempeñó como Data Science Manager/Tech Scientist, respectivamente. Actualmente Director de Ciencia de Datos Latinoamérica – MetLife Argentina. Además, tiene experiencia académica como profesor en Ciencia de Datos en CoderHouse y como ayudante en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires.
La Facultad de Ingeniería de la Universidad Austral extenderá el Certificado Académico de aprobación de la “Diplomatura en Inteligencia Artificial Aplicada” a quienes cumplan con el régimen de promoción.
Online | lunes y miércoles + 2 encuentros presenciales optativos para potenciar el networking y la experiencia de aprendizaje.
Diplomatura en Inteligencia Artificial (enfoque técnico)
Objetivos
Brindar a los estudiantes los marcos teóricos y prácticos vinculados a la Inteligencia Artificial. Permitirá a los participantes comprender los conceptos fundamentales de la IA, aprender aplicaciones en diferentes dominios.
A saber:
– Profundizar en el conocimiento de los principios fundamentales de la Inteligencia Artificial.
– Conocer y profundizar en las técnicas y herramientas de la Inteligencia Artificial (Entre ellas Machine Learning , Deep Learning e Inteligencia Artificial Generativa).
– Adquirir conocimientos en las diferentes aplicaciones transversales que tiene la Inteligencia Artificial en todos los campos.
Consulta aquí más información sobre el posgrado.
DESCUENTOS Y BENEFICIOS
Importante: Los descuentos no son acumulativos y están sujetos a cupo.
PLANES DE PAGO
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CONVENIOS
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