Diplomado en Transformación e innovación en entornos digitales (MTIG)

Diplomado

Online

$ 2.500.000 IVA inc.

Llama al centro

Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    96h

  • Inicio

    Fechas disponibles

Los estudiantes aprenderán a analizar los desafíos de la colaboración de las diversas áreas de una organización, sus procesos de transformación y las estrategias fundamentales para lograr avances en entornos de incertidumbre. Aplicar una mirada sistemática para identificar oportunidades y estableciendo las bases para la transformación digital de la organización. Así también, aprenderán a utilizar técnicas de análisis y mejoramiento de procesos, para facilitar la adopción de tecnologías digitales; y aprenderán técnicas de emprendimiento e innovación para facilitar la transformación organizacional.

El Diplomado en Transformación e innovación en entornos digitales permitirá a los estudiantes desarrollar las competencias requeridas para identificar y gestionar de manera exitosa los aspectos claves para la transformación digital de una organización; conocerán una metodología sistemática de análisis para mejorar los procesos organizacionales; y aprenderán a utilizar técnicas de emprendimiento e innovación aplicables en entornos digitales.

La metodología utilizada se basa en clases expositivas, análisis de casos, y actividades, talleres y proyectos prácticos. De esta manera, los estudiantes aprenderán los fundamentos de las disciplinas estudiadas y también cómo se aplican en la práctica.

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

A tener en cuenta

- Aplicar prácticas y metodologías clave para la construcción de una estrategia de transformación digital exitosa.
- Identificar problemas, necesidades, desafíos y oportunidades en entornos dinámicos.
- Analizar oportunidades de mejora a los procesos organizacionales.
- Valorar la importancia de las tecnologías emergentes de ciencia de datos y machine learning, como herramientas clave para la transformación digital de las organizaciones.

- Profesionales que deseen escalar y disrumpir en industrias completas, con el objetivo de impactar la toma de decisiones claves en sus negocios.
- Profesionales como Ingenieros, Economistas, y otros profesionales licenciados y/o con experiencia en áreas afines, que requieren conocimientos y habilidades en la materia.

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Materias

  • Liderazgo
  • Organización
  • Innovación
  • Proyectos
  • Gestión
  • Metodología

Temario

Contenidos:

1. Construyendo las bases: Distinciones y facetas de la transformación digital y de negocio

  • 1.1. Desmitificando la transformacional digital: aspectos estratégicos.
  • 1.2. Ejemplos de transformación digital en el mundo.
  • 1.3. Cómo aplica la transformación de negocio/digital a la realidad de la empresa en Chile, en base a ejemplos.
  • 1.4. Propósito y alineamiento para comenzar la transformación.


2. Aspectos claves que gobiernan el éxito y fracaso de una transformación digital

  • 2.1. Entendiendo cómo se genera una cultura para iniciar un proceso de transformación.
  • 2.2. Entendiendo cómo la interpretación de la realidad impacta en la transformación.
  • 2.3. Coordinando interpretaciones de colaboradores y equipos con el entendimiento compartido.
  • 2.4. Por qué los prototipos.
  • 2.5. Por qué alineamiento frecuente.
  • 2.6. Planteamiento de desafíos a ser implementados en la semana.
  • 2.7. Por qué el pensamiento visual, cómo y cuándo utilizarlo.


3. Descubriendo y aprendiendo los principios que activan una mentalidad ágil en líderes y equipos:

  • 3.1. Mitigación de riesgo en proyectos y gestión diaria.
  • 3.2. Impacto en la generación de nuevos productos y soluciones.
  • 3.3. Foco en entrega de valor inmediato.
  • 3.4. Optimización del trabajo para la entrega de valor.
  • 3.5. Colaboración efectiva para un mejor desempeño global de la organización.
  • 3.6. Relación de los principios fundamentales de la agilidad.


4. Gestionando la incertidumbre

  • 4.1. Por qué los procesos transformacionales son inherentemente inciertos.
  • 4.2. Herramientas para la mitigación de incertidumbre.
  • 4.3. Gestión de complejidad e incertidumbre de proyectos con Story maps.
  • 4.4. Formación y despliegue de equipos multidisciplinarios con Impact maps.
  • 4.5. Entendimiento profundo de problemáticas con Design Thinking.


5. Innovación e intra-emprendimiento en la organización

  • 5.1. Generación de negocios digitales.
  • 5.2. Validación de productos y servicios con valor inmediato usando Lean startup y UX.
  • 5.3. Gestión de flujo de trabajo y mejora continua con Kanban.
  • 5.4. Despliegue estratégico con metodologías Lean.
  • 5.5. Planteamiento de desafíos a ser implementados en la semana.


6. Importancia del liderazgo consciente para navegar la incertidumbre y llevar adelante procesos de transformación

  • 6.1. Niveles de consciencia de las organizaciones.
  • 6.2. Desarrollando propósito individual alineado con propósito organizacional.
  • 6.3. Liderazgo y nuevas tendencias.
  • 6.4. Integración de procesos humanos con la implementación de proyectos tecnológicos/digitales.


7. Tecnologías disruptivas, factores y estrategias a considerar para iniciar y desplegar un proceso de transformación de negocio

  • 7.1. Tendencias disruptivas y su impacto en esta nueva era: Blockchain, IoT, Machine Learning (AI), Big Data, entre otras.
  • 7.2. Seguridad psicológica.
  • 7.3. Sesgos cognitivos que habilitan o impiden la transformación.
  • 7.4. Equipo multidisciplinarios.
  • 7.5. Flujos de valor organizacional e integración con stakeholders.
  • 7.6. Reflexión final y recomendaciones.

Segundo Curso

  • 1. Procesos de negocio.
  • 2. Descubrimiento de procesos de negocio.
  • 3. Madurez de los procesos de negocio.
  • 4. Modelación de procesos de negocio.
  • 5. Métricas de procesos de negocio.
  • 6. Mejora de procesos de negocio.
  • 7. Minería de procesos de negocio.
  • 8. Habilidades del modelador.


Tercer curso

1. Innovación y emprendimiento

  • 1.1. Definiciones básicas de innovación y emprendimiento.
  • 1.2. Tipos de innovación y emprendimientos.
  • 1.3. El dilema del innovador.
  • 1.4. Ley de Gall.
  • 1.5. La naturaleza adaptativa en la gestión de la innovación y emprendimiento


2. Experiencias en Chile y el mundo (éxitos, fracasos y otros)

  • 2.1. Casos de innovación y emprendimiento en Chile.
  • 2.2. Casos de innovación y emprendimiento en el mundo.
  • 2.3. Principales lecciones y aprendizajes.


3. Herramientas para la exploración de ideas, problemas y oportunidades

  • 3.1. Lean startup.
  • 3.2. Customer development.
  • 3.3. Business model canvas.
  • 3.4. Customer Journey.
  • 3.5. Story maps.
  • 3.6. A3.
  • 3.7. Lean value tree.


4. Mindset del innovador y emprendedor

  • 4.1. Sesgos cognitivos.
  • 4.2. Heurísticas.
  • 4.3. Cómo lidiar con el éxito y el fracaso.
  • 4.4. Generando estados de ánimo.


5. Poniendo todo en práctica

  • 5.1. Desarrollo de emprendimiento e innovación por grupos.
  • 5.2. Reflexión conjunta de avances.
  • 5.3. Cierre del curso.


Cuarto Curso

1. Aprendizaje automático supervisado

  • 1.1. Modelos de ML, capacidades y características, así como ejemplos de aplicación.
  • 1.2. Metodología de desarrollo de modelos.
  • 1.3. Tratamiento y refinamiento de datos.


2. Aprendizaje profundo supervisado

  • 2.1. Conceptos esenciales y diferencias con ML más básico.
  • 2.2. Redes neuronales convolucionales y redes neuronales recurrentes.
  • 2.3. Análisis dimensional, entrenamiento, y tratamiento de grandes datos.


3. Aprendizaje automático no-supervisado

  • 3.1. Diferentes modelos como K-Means, HDBSCAN, Restricted Boltzmann Machines, entre otros.


4. Aplicaciones industriales

  • 4.1. Clasificación, predicción, y recomendación, en contextos industriales y retail.
  • 4.2. Procesamiento de lenguaje natural, en atención de clientes y ámbito legal.


5. El futuro inmediato en ML y DL

  • 5.1. Hacia el razonamiento artificial.


Quinto Curso

  • 1. La evolución de la ciencia de datos y el análisis predictivo para el apoyo a la toma de decisiones.
  • 2. Las características que definen a una organización data-driven.
  • 3. Cómo las empresas modernas están generando productos y servicios analíticos.
  • 4. Metodologías de análisis de datos y búsqueda de patrones.
  • 5. Generación de modelos descriptivos, análisis de casos reales y trabajo práctico.
  • 6. Generación de modelos predictivos y prescriptivos, análisis de casos reales y trabajo práctico.
  • 7. Cómo interpretar modelos analíticos para tomar mejores decisiones de negocio.

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