Programa Ejecutivo en IA: Estrategia, ROI y Gobernanza

Al finalizar el programa, el participante será capaz de:

• Evaluar el papel de la IA generativa en la estrategia corporativa y delimitar con precisión sus capacidades y limitaciones para fundamentar decisiones de adopción.

• Definir una hoja de ruta de implantación de iniciativas de IA, articulando objetivos, ámbitos prioritarios, fases (piloto, medición y escalado) y palancas de adopción cultural.

• Liderar el cambio organizativo asociado a la adopción de la IA, gestionando la cultura, la alineación interfuncional y la incorporación de nuevas capacidades en los equipos.

• Identificar y evaluar los principales riesgos asociados al uso de IA —privacidad, seguridad, propiedad intelectual, sesgos, transparencia, trazabilidad y reputación— y traducirlos en medidas operativas de control.

• Participar en la definición de un marco de gobernanza de IA coherente con la actividad de la empresa, contemplando roles, responsabilidades, políticas de uso y procedimientos mínimos de supervisión.

• Comprender los elementos esenciales del marco regulatorio europeo aplicable a sistemas de IA y anticipar sus implicaciones prácticas para la organización (cumplimiento, control y preparación para auditoría interna).

• Estructurar el análisis de valor de una iniciativa de IA mediante la definición de casos de uso, líneas base, indicadores de seguimiento (KPIs) y un análisis coste-beneficio completo, incorporando costes directos, indirectos y de operación.

• Aplicar criterios de priorización financiera y mecanismos de decisión basados en evidencia (continuidad, ajuste o parada) para justificar y trazar iniciativas con rigor económico.

• Dialogar con eficacia con áreas técnicas para evaluar alternativas de implementación (soluciones internas, proveedores, plataformas cloud) y anticipar riesgos de escalabilidad, integración y dependencia tecnológica.

• Comprender el ciclo de vida de soluciones de IA —desarrollo, validación, monitorización y mejora continua— y los factores críticos para su despliegue sostenible (calidad de datos, seguridad e integración con sistemas existentes).

• Trasladar las posibilidades de la IA a contextos funcionales habituales —marketing y cliente, operaciones, finanzas y riesgo, recursos humanos, mejora de procesos— traduciéndolas en decisiones de negocio, requisitos de datos y planes de implantación por fases.

• Estructurar y comunicar de manera ejecutiva propuestas e iniciativas de IA ante órganos de dirección, defendiendo argumentos, evidencias y decisiones con claridad metodológica.