Microcredencial Desarrollo de proyectos innovadores y nuevas líneas de negocio con IA

1. Dotar a los participantes de un enfoque innovador que combine metodologías emprendedoras con la IA.

2. Desarrollar habilidades prácticas para identificar oportunidades, validar ideas y optimizar modelos de negocio mediante el uso de la IA.

3. Fomentar el aprendizaje activo mediante ejercicios individuales, estudios de caso y retos prácticos que permitan la aplicación inmediata de conceptos.

Personas entre 25-64 años de edad empleado y directivo de empresas de cualquier sector con necesidad de adquirir conocimientos, métodos y herramientas para lanzar nuevos productos o servicios, alcanzar nuevos mercados o desarrollar nuevas iniciativas.

MÓDULO 1: Método Innovador y Emprendedor con IA

1.1. Transformación digital: Cómo la IA revoluciona la productividad y procesos en distintos sectores.

1.2. Beneficios y desafíos: Identificar oportunidades y barreras (culturales, éticas, legales) de la adopción de IA.

1.3. Metodologías: Introducción a Effectuation, Lean Startup y Design Thinking.

1.4. Integración de la IA: Cómo la IA impulsa la validación de ideas, las iteraciones rápidas y la creatividad en el desarrollo de productos.

1.5. IA generativa: Aplicaciones prácticas (Prompt Engineering, LLMs, GPTs, automatización de procesos, etc.).

1.6. Ejemplos y Aplicaciones. Startups que han utilizado IA para optimizar su proceso de ideación y validación (por ejemplo, fintech o healthtech).

MÓDULO 2: Identificación y desarrollo de oportunidades con IA

2.1. De la idea al proyecto.

2.2. Identificación de oportunidades: Cómo detectar tendencias y nichos a partir de datos generados por IA.

2.3. Plataformas de exploración de tendencias: Uso de Google Trends, SEMrush y análisis en redes sociales.

2.4. Escalabilidad: Estrategias para expansión y diversificación de mercados con IA.

2.5. Ejemplos y Aplicaciones: Casos de startups que han descubierto nichos de mercado analizando datos (e-commerce, salud digital, etc.).

MÓDULO 3: Desarrollo de Clientes con IA

3.1. Segmentación de clientes: Algoritmos y análisis de datos para agrupar y entender mejor a los clientes.

3.2. Análisis de comportamientos y necesidades del cliente: Uso de IA para procesar feedback y datos de clientes.

3.3. Estrategias de adquisición y retención: Creación de campañas personalizadas con análisis predictivo.

3.4. Ejemplos y Aplicaciones: Empresas que han mejorado marketing y retención mediante segmentación avanzada (machine learning, etc.).

MÓDULO 4: Creación de Valor con IA

4.1. Propuesta de valor: Cómo construir y diferenciar una oferta de valor a través de la hiperpersonalización y análisis de alternativas con IA.

4.2. La curva de valor: en busca de la diferenciación.

4.3. Innovación en productos y servicios: Uso de la IA para reinventar y enriquecer la oferta del negocio (la IA Audiovisual, avatares digitales, el marketing y la inteligencia artificial, análisis de mercado, SEO, SEM, Redes Sociales, email marketing,…).

4.4. Casos de éxito: Ejemplos de empresas que han transformado su propuesta de valor (por ejemplo, servicios financieros personalizados o productos digitales adaptados a preferencias individuales).

MÓDULO 5: Modelado de Negocio con IA

5.1. De la idea al modelo de negocio: Integración de herramientas y frameworks para estructurar un negocio.

5.2. Business Model Canvas con IA: Adaptación del Canvas tradicional incorporando análisis y simulaciones basados en IA.

5.3. Optimización de costos e ingresos: Cómo la IA puede facilitar la identificación de oportunidades de mejora en el modelo económico.

5.4. Ejemplos y Casos Reales: Startups que han pivotado su modelo de negocio utilizando insights de IA para maximizar la eficiencia y generar ingresos.

MÓDULO 6: Producto Mínimo Viable (MVP) con IA

6.1. Concepto y relevancia del prototipo: Importancia del prototipado rápido en el desarrollo de productos digitales.

6.2. Herramientas de prototipado: Uso de herramientas de IA (como generadores de contenido, asistentes de diseño o plataformas de MVP) para acelerar la creación de soluciones.

6.3. Del prototipo al MVP.

6.4. Casos de éxito: Ejemplos de prototipos desarrollados con apoyo de IA, que hayan logrado validar ideas de negocio.

MÓDULO 7: Validación de Mercado con IA

7.1. Concepto de experimentación: Cómo definir y ejecutar pruebas de mercado utilizando la inteligencia artificial.

7.2. Herramientas de validación: Plataformas para realizar experimentos A/B, análisis de feedback y análisis de datos de usuarios.

7.3. Toma de decisiones basada en datos: Uso de análisis predictivo y big data para ajustar estrategias antes de la escalada.

7.4. Ejemplos y Casos Reales: Empresas que han validado sus ideas de negocio a través de pruebas piloto con herramientas de IA, optimizando su propuesta antes de invertir en escalabilidad.

Competencias

Nivel de cualificación: Nivel MEC 5

En la siguiente tabla se presenta la relación entre los MECES (Marco Español de Cualificaciones para la Educación Superior) y MEC (Marco Europeo de Cualificaciones).