Estudiante: Modalidad para estudiantes pre-grado universitarios o institutos. Adjuntar foto de carnet vigente o boleta de matrícula.
Estudiante: Modalidad para estudiantes pre-grado universitarios o institutos. Adjuntar foto de carnet vigente o boleta de matrícula.
Modalidad: Transmisión en vivo vía Microsoft Teams
En el diplomado, nuestros docentes ejecutivos te guiarán durante todas las clases y aprenderás a ver los procesos de manera integral en tu compañía. Además, lograrás:
Estudiantes de últimos ciclos, egresados y profesionales de Administración, Ingeniería Industrial, Ingeniería de Sistemas, Marketing, Comunicaciones, Finanzas y carreras afines que busquen desarrollar progresivamente competencias en inteligencia artificial aplicada.
Analistas, asistentes y coordinadores que necesiten mejorar su productividad, automatizar procesos recurrentes y desarrollar soluciones que puedan ser utilizadas por sus equipos.
Profesionales de Operaciones, Ventas, Atención al Cliente, Administración, Recursos Humanos, Finanzas y Proyectos que deseen transformar procesos manuales en flujos conectados, medibles y supervisados.
Profesionales de procesos, tecnología, datos, productos, innovación o transformación digital que busquen diseñar automatizaciones end-to-end y agentes conectados con conocimiento y sistemas corporativos.
Consultores, emprendedores, líderes de equipo y responsables de pequeñas empresas que deseen liderar iniciativas de adopción de inteligencia artificial con criterios de impacto, seguridad, gobierno y escalabilidad.
Docentes Gerentes y Ejecutivos con amplia experiencia en empresas líderes
Metodología de Aprendizaje Práctico con casos reales, talleres aplicativos y desarrollo de proyecto integrador
Desarrollo y Seguimiento de tu Proyecto Integrador en cada módulo por el Docente
Cursos online gratuitos con acceso ilimitado para complementar tu aprendizaje
- Introducción: Bizagi, Excel Intermedio, IA para la Productividad laboral, Power Point & Storytelling, Microsoft Word
- Aprendizaje Integral: Power Apps y Power Automate, Visio y Python
- Formación Profesional: Habilidades para el Empleo
Contamos con un respaldo oficial internacional por parte de la Florida Global University en Estados Unidos
Gerentes ejecutivos de empresas reconocidas a nivel LATAM

Machine Learning Engineer en INTERSEGURO
Especialista en Machine Learning, IA y Cloud Computing, con experiencia en modelos predictivos, automatización, NLP y LLMs. Ingeniero por UTEC, con maestría en IA en curso y diplomado en Procesamiento de Lenguaje Natural por la Universidad de Buenos Aires. Domina Python, Google Cloud y herramientas de Data Science, con experiencia en Interseguro, Alicorp, Ferreyros, FIMA y UTEC.
Senior Manager de AI Experience en BBVA
Especialista en transformación digital, inteligencia artificial y gestión de canales digitales. Licenciada en Administración y Emprendimiento con Máster en Innovación para el Desarrollo Empresarial por el Tecnológico de Monterrey, con experiencia liderando iniciativas digitales y proyectos estratégicos en el sector financiero.
Cuenta con sólida experiencia en IA, chatbots, voicebots, Product Ownership y experiencia de cliente, liderando la evolución de canales digitales y la implementación de soluciones orientadas a optimizar procesos y generar valor para el negocio. Ha desarrollado su trayectoria en organizaciones como BBVA y BCP, integrando estrategia, tecnología, datos y experiencia de usuario.
Subgerente Adj. Prog. Inteligencia Artificial en Credicorp
Licenciado en Economía por la UNMSM, especializado en estratégias de data. Cuenta con experiencia en aplicación de proyectos de Data Driven como la automatización de procesos con Power Platform. Cuenta con 5 años de experiencia en proyectos de transformación, automatización de procesos y Analytics en empresas del sector financiero, minería y energía como lo son ENEL Group, Minsur, Banco Falabella y Credicorp en la actualidad.
Ingeniero Machine Learning Senior en BCP
Especialista en inteligencia artificial, machine learning y desarrollo de sistemas autónomos de decisión. Ingeniero Electrónico por la Universidad de Ingeniería y Tecnología (UTEC) y Magíster en Data Science por la Pontificia Universidad Católica de Chile, con más de 6 años de experiencia diseñando e implementando soluciones de IA en producción para el sector financiero, industrial y tecnológico. Cuenta con sólida experiencia en arquitecturas de AI Agents, RAG, Decision Engines y MLOps, liderando equipos y desarrollando soluciones escalables con Python, LangChain, PyTorch, TensorFlow y plataformas cloud como Azure, GCP y AWS, en empresas como Banco de Crédito del Perú (BCP), NTT DATA, Ferreyros y Warden, además de experiencia en investigación de Computer Vision en Harvard.
AI & Automation Engineer Lead en PRESTAMYPE
Especialista en IA, Automatización e Ingeniería de Datos, con experiencia en arquitecturas RAG, orquestación de LLMs y soluciones Cloud. Ingeniero de Sistemas, certificado en Microsoft Azure AI, Power BI y Databricks. Ha liderado proyectos de innovación, gobierno de datos y pipelines ETL/ELT en Prestamype, NTT DATA y BLUETAB, utilizando Python, SQL, Azure y AWS.
a nombre de We Educación Ejecutiva con 30 horas académicas
A nombre de W|E Educación Ejecutiva con 30 horas académicas
A nombre de W|E Educación Ejecutiva con 30 horas académicas
A nombre de W|E Educación Ejecutiva con 30 horas académicas
Avalado por IBM® Partner World nombre de W|E Educación Ejecutiva con 30 horas académicas
a nombre de WE Educación Ejecutiva, por 150 horas académicas
a nombre del Centro Educativo Latinoamericano (CEL) por 150 horas académicas, avalado por la Florida Global University en EE.UU.
Sesión 1: Fundamentos de IA y Diagnóstico de Productividad
IA Generativa en el Trabajo: Capacidades, Alcances y Límites
Oportunidades de Productividad: Tareas, Esfuerzo y Frecuencia
Priorización de Casos de Uso: Valor, Viabilidad y Riesgo
Uso Responsable de la IA: Privacidad, Autoría y Criterio Humano
Caso: Adopción de IA sin Priorización: Uso Alto, Impacto Bajo
Taller: Mapa de Oportunidades: Diagnóstico, Priorización y Línea Base
Sesión 2: Prompting y Context Engineering para Mejores Resultados con IA
De Prompts Aislados a Sistemas de Contexto
Curación del Contexto: Relevancia, Calidad y Jerarquía de Fuentes
Arquitectura del Contexto: Objetivos, Instrucciones, Ejemplos y Restricciones
Evaluación e Iteración del Contexto: Calidad y Consistencia de Resultados
Caso: De Información Dispersa a un Informe Ejecutivo Consistente y Sustentado
Taller: Sistema de Contexto del Proyecto: Diseño, Pruebas y Mejora
Sesión 3: Gestión Documental y Comunicación Asistida con IA
Síntesis y Comparación de Múltiples Documentos
Extracción y Estructuración de Información: De Documentos a Datos Útiles
Comunicación Contextual: Plantillas, Audiencias y Criterios de Adaptación
Trazabilidad y Revisión Humana: Fuentes, Versiones y Aprobaciones
Caso: Consistencia Documental sin Perder Trazabilidad
Taller: Presentación Parcial del Proyecto: Prototipo, Control de Calidad y Retroalimentación
Sesión 4: Análisis y Comunicación Ejecutiva de Datos con IA
Preparación de Datos: De Información Desordenada a Base Utilizable
Análisis Asistido: Patrones, Tendencias y Escenarios
Validación del Análisis: Cálculos, Consistencia y Evidencia
Storytelling con Datos: Visualización para la Decisión Ejecutiva
Caso: De Datos Operativos Dispersos a una Recomendación Ejecutiva
Taller: Evidencia del Proyecto: Indicadores, Visualización y Recomendación Ejecutiva
Sesión 5: Estandarización de Procesos de Trabajo con IA
Tareas Compuestas: Etapas, Dependencias y Entregables
Secuencias de Trabajo Asistidas: Entradas, Salidas y Criterios de Paso
Protocolo Operativo: Roles, Controles y Evidencias
Supervisión Humana y Contingencias: Privacidad, Aprobaciones y Manejo de Errores
Caso: Entregable Sensible sin Controles: Errores y Riesgos de Confidencialidad
Taller Protocolo Operativo del Proyecto: Secuencia, Controles y Contingencias
Sesión 6: Medición de Impacto y Gestión de la Adopción
KPIs de Productividad con IA: Tiempo, Calidad, Costo y Errores
Viabilidad Operativa: Costos, Acceso y Contingencias
Gestión del Cambio: Adopción, Cultura y Escalabilidad
Caso: Solución de Alto Potencial y Baja Adopción: Barreras para Escalar
Taller: Presentación del Proyecto Integrador y Retroalimentación del Docente
Sesión 1: Diagnóstico de Procesos Documentales y Fuentes de información
ChatGPT para Texto, Datos e Investigación
Trabajo con Archivos y Fuentes de Información
Creación y Edición de Imágenes
Privacidad, Verificación y Uso Responsable
Caso Práctico: IA Multimodal en el Trabajo Profesional
Caso Real: Resolución de una Tarea con Texto, Archivos e Imágenes
Taller: Definición del Reto y Pregunta de Decisión
Sesión 2: Investigación y Deep Research con ChatGPT
Preguntas de Negocio y Planes de Investigación
Búsqueda Web y Deep Research
Selección y Validación de Fuentes
Comparación y Síntesis de Evidencias
Caso Práctico: Investigación Multifuente para una Decisión Empresarial
Caso Real: Comparación de Fuentes Contradictorias
Taller: Mapa de Fuentes y Evidencias
Sesión 3: Análisis de Datos y Excel con ChatGPT
Preparación y Revisión de Datos
Indicadores, Tendencias y Comparaciones
Visualización e Identificación de Hallazgos
Validación de Cálculos y Resultados
Caso Práctico: De Datos Operativos a Insights de Negocio
Caso Real: Análisis de una Base de Datos Empresarial
Taller: Presentación Parcial: Datos y Hallazgos
Sesión 4: Escenarios y Toma de Decisiones con ChatGPT
Análisis y Descomposición de Problemas
Comparación de Alternativas
Escenarios y Supuestos
Riesgos y Criterios de Decisión
Caso Práctico: Evaluación de Alternativas Empresariales
Caso Real: Comparación de Escenarios de Negocio
Taller: Escenarios y Criterios de Decisión
Sesión 5: De la Investigación a la Recomendación
Integración de Fuentes, Archivos y Datos
Contraste de Evidencias
Insights y Recomendaciones
Supuestos y Limitaciones del Análisis
Caso Práctico: De Información Dispersa a una Recomendación
Caso Real: Recomendación con Evidencia Interna y Externa
Taller: Recomendación Ejecutiva Sustentada
Sesión 6: Proyecto de Investigación y Análisis con ChatGPT
Validación de Fuentes, Datos y Supuestos
Síntesis de Hallazgos
Comunicación de Recomendaciones
Caso Práctico: IA y Criterio Profesional en la Toma de Decisiones
Caso Real: Sustentación de la Recomendación Final
Taller: Presentación del Proyecto Integrador y Retroalimentación del Docente
Sesión 1: Claude para Archivos, Documentos y Trabajo Profesional
Claude para Documentos y Producción Profesional
Trabajo con Archivos, PDF, Imágenes y Datos
Espacios de Trabajo y Conocimiento
Claude y ChatGPT: Usos y Diferencias
Caso real: IA para Trabajar con Información Profesional
Caso práctico: Comparación de una Tarea en Claude y ChatGPT
Taller: Selección del Caso y Mapa de Información
Sesión 2: Projects y Bases de Conocimiento con Claude
Projects como Espacios de Trabajo
Documentos y Fuentes de Conocimiento
Instrucciones y Contexto Compartido
Versiones, Vigencia y Protección de Información
Caso real: Centralización de Conocimiento para Equipos
Caso práctico: Organización de Documentos y Versiones
Taller: Construcción del Project y Base de Conocimiento
Sesión 3: Análisis de Documentos y PDF con Claude
Análisis de Documentos Extensos
Extracción de Información Clave
Comparación de Documentos y Versiones
Síntesis y Validación de Hallazgos
Caso real: Revisión de Documentación Técnica y Empresarial
Caso práctico: Análisis de Documentos con Información Contradictoria
Taller: Presentación Parcial: Hallazgos y Fuentes Clave
Sesión 4: Documentos y Reportes en Word con Claude
Creación y Edición de Documentos
Reportes Ejecutivos y Documentos de Trabajo
PDF, Plantillas y Formatos Profesionales
Revisión y Control de Versiones
Caso real: Producción de Documentos con Estándares Organizacionales
Caso práctico: De Información Dispersa a un Reporte Profesional
Taller: Creación del Documento o Reporte Profesional
Sesión 5: Excel y PowerPoint con Claude
Creación y Edición de Hojas de Cálculo
Tablas y Visualizaciones para Entregables
Creación y Edición de Presentaciones
Consistencia entre Datos, Reportes y Presentaciones
Caso real: De Información Empresarial a Reportes y Presentaciones
Caso práctico: Un Mismo Contenido en Diferentes Formatos
Taller: Paquete de Entregables: Hoja de Cálculo y Presentación
Sesión 6: Herramientas y Recursos Reutilizables con Claude
Artifacts para Recursos Interactivos
Skills para Tareas Reutilizables
Procesos Repetibles con Archivos y Fuentes
Caso real: Estandarización de Tareas Recurrentes con IA
Taller: Presentación del Proyecto Integrador y Retroalimentación del Docente
Sesión 1: Qué Procesos Automatizar
Qué Procesos Conviene Automatizar
Del Proceso Actual al Proceso Automatizado
Priorización de Oportunidades de Automatización
Métricas, Excepciones y Control Humano
Caso práctico: Evaluación de un Proceso para Automatizar
Caso real: De un Proceso Manual a una Operación Trazable
Taller: Selección y Diagnóstico del Proceso a Automatizar
Sesión 2: Creación de Workflows
Cómo Funciona un Workflow
Preparación y Transformación de Datos
Reglas y Decisiones dentro del Workflow
Pruebas y Validación del Workflow
Caso práctico: Diseño de un Workflow con Rutas Alternativas
Caso real: El Impacto de Automatizar un Proceso Defectuoso
Taller: Prototipo del Workflow Principal
Sesión 3: Conexión de Aplicaciones y Datos en n8n
Integración con WhatsApp y Aplicaciones en n8n
APIs y Datos para Integraciones
Webhooks para Automatizaciones en Tiempo Real
Accesos y Credenciales para Integraciones
Caso práctico: Integración de Solicitudes de WhatsApp con Sistemas Empresariales
Caso real: Del Doble Registro a la Integración de Datos
Taller: Presentación Parcial: Workflow Conectado
Sesión 4: Automatizaciones con IA en n8n
Cuando Usar Reglas y Cuándo IA
Clasificación, Extracción y Generación con IA
Validación de Resultados
Aprobación Humana y Manejo de Excepciones
Caso práctico: Clasificación de Solicitudes con IA y Supervisión Humana
Caso real: Procesamiento Documental con IA Supervisada
Taller: Automatización con IA y Aprobación Humana
Sesión 5: Control y Monitoreo de Automatizaciones
Monitoreo de Ejecuciones y Errores
Reintentos y Recuperación de Automatizaciones
Protección de Datos y Accesos
Alertas y Control de Cambios
Caso práctico: Recuperación de una Automatización Fallida
Caso real: El Costo de una Automatización sin Controles
Taller: Pruebas de Confiabilidad y Recuperación
Sesión 6: Resultados y Escalamiento de Automatizaciones
Medición del Impacto de la Automatización
Costos, Retorno y Escalamiento
Adopción y Transferencia de la Solución
Caso práctico: Evaluación del Impacto y Decisión de Escalamiento
Taller: Presentación del Proyecto Integrador y Retroalimentación del Docente
Sesión 1: Creación de Agentes IA
Workflow, Asistente o Agente IA: Cuándo Usar Cada Uno
Componentes de un Agente IA
Autonomía, Objetivos y Límites del Agente
Control Humano y Escalamiento
Caso práctico: Elección entre Workflow, Asistente o Agente IA
Caso real: Límites de Autonomía en una Operación Empresarial
Taller: Diseño del Primer Agente IA
Sesión 2: Agentes IA con Documentos y Conocimiento
Fuentes de Información y Acceso del Agente
Preparación de Documentos para la Base de Conocimiento
Búsqueda y Recuperación de Información
Respuestas con Fuentes y Validación
Caso práctico: Validación de Respuestas con Documentos Corporativos
Caso real: Riesgos de Fuentes Contradictorias y Desactualizadas
Taller: Base de Conocimiento del Agente
Sesión 3: Memoria y Conversaciones con Agentes IA
Contexto y Memoria del Agente
Continuidad en Conversaciones Multietapa
Privacidad y Gestión de Información
Derivación a una Persona y Continuidad de Atención
Caso práctico: Continuidad en una Conversación Multietapa
Caso real: Riesgos de Memoria y Mezcla de Información
Taller: Memoria, Contexto y Escalamiento Humano
Sesión 4: Agentes IA Conectados a Herramientas
Conexión del Agente con Herramientas y Canales
Selección de Herramientas y Acciones
Acciones según su Nivel de Riesgo
Aprobaciones y Manejo de Excepciones
Caso práctico: Agente de Atención por WhatsApp Conectado a Sistemas Empresariales
Caso real: Acciones Empresariales con Aprobación Humana
Taller: Agente Conectado a Herramientas y Aprobaciones
Sesión 5: Pruebas y Seguridad de Agentes IA
Calidad y Pruebas del Agente
Protección ante Instrucciones Maliciosas y Fuga de Datos
Controles y Permisos de Seguridad
Desempeño, Costos y Tiempo de Respuesta
Caso práctico: Evaluación de Calidad y Seguridad de un Agente
Caso real: Instrucciones Maliciosas desde Fuentes Externas
Taller: Pruebas de Calidad y Seguridad del Agente
Sesión 6: Sistemas Multiagente para Negocios
Agente Único vs. Sistema Multiagente
Coordinación de Agentes, Roles y Herramientas
Monitoreo y Control del Sistema Multiagente
Caso de éxito: Escalamiento de un Agente a un Sistema Multiagente
Taller 6: Presentación Final del Sistema de Agentes
En este Diplomado, iniciarás optimizando rutinas laborales con inteligencia artificial para mejorar el tiempo, la calidad y la consistencia del trabajo; luego, desarrollarás recomendaciones ejecutivas con ChatGPT mediante el análisis de fuentes, datos y escenarios; avanzarás hacia la transformación de documentos con Claude para crear reportes, hojas de cálculo y presentaciones consistentes; posteriormente, automatizarás procesos con n8n integrando aplicaciones, datos e IA con validación humana; y culminarás diseñando y validando soluciones agenticas capaces de consultar conocimiento y ejecutar acciones, evaluando su calidad, seguridad, valor y viabilidad operativa.

Llevamos capacitando a más de 100.000 alumnos en 25 países. El 85% de nuestros egresados logra conseguir su primer empleo o ascenso profesional.

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