Diplomado en inteligencia artificial para los negocios desde cero: Python, machine learning, IA generativa con Gemini y agentes con n8n
El Diplomado en Inteligencia Artificial para los Negocios es un programa 100% online, con clases en vivo, que funciona como un punto de entrada práctico a la IA aplicada en organizaciones públicas, privadas y emprendimientos. No necesitas saber programar: comienzas trabajando con Python apoyado por asistentes de IA generativa como Gemini, que te ayudan a crear, comprender y corregir código.
A medida que avanzas, aprendes a analizar datos, construir modelos predictivos con herramientas de bajo código, desarrollar asistentes, agentes y automatizaciones con n8n, y evaluar los desafíos éticos, jurídicos y organizacionales asociados al uso de la inteligencia artificial.
La ruta formativa avanza en cuatro etapas (comprender los datos, construir y evaluar modelos, generar y automatizar, y gobernar y comunicar resultados) y cada módulo cierra con una aplicación práctica sobre casos reales.
● Inicio: 10 de diciembre 2026 | ● Online | ● 100 Horas
Dirigido a
Profesionales y personas con formación técnica o universitaria que busquen aplicar la inteligencia artificial para resolver desafíos reales, mejorar procesos y apoyar la toma de decisiones en organizaciones públicas, privadas o emprendimientos.
Está especialmente orientado a quienes se desempeñan en administración, ingeniería, economía, finanzas, control de gestión, operaciones, marketing, analítica de datos, innovación, transformación digital y tecnologías de la información. También es pertinente para profesionales de compliance, gestión de riesgos, protección de datos, derecho y políticas públicas que necesiten evaluar o gobernar iniciativas de IA. No se requieren conocimientos previos de programación.
Perfil de Egreso
El egresado será capaz de integrar y aplicar herramientas de inteligencia artificial en entornos empresariales, alineando sus resultados con los objetivos estratégicos de la organización. Estará capacitado para liderar proyectos de análisis de datos e implementación de modelos de IA de forma ética, transparente y centrada en la toma de decisiones, e interactuar con equipos técnicos desde una perspectiva crítica e informada.
Elementos Diferenciadores
Desde cero, con IA como copiloto: aprendes Python en Google Colab con Gemini como asistente, sin conocimientos previos de programación y con herramientas de capa gratuita.
Agentes y automatización con n8n: conectas modelos de IA con correo, formularios, Google Sheets y bases de datos para automatizar procesos reales.
Un proyecto aplicado por módulo: análisis exploratorio, modelos de machine learning con datos reales, una solución con agentes y un caso de gobernanza.
Gobernanza y protección de datos: sesgos, regulación y controles, con matriz de riesgos, evaluación de impacto y políticas de uso responsable.
Formato
Modalidad online, con clases en vivo.
Bienvenida: 10 de diciembre 2026 a las 19:00 horas.
Clases sincrónicas: lunes, miércoles y viernes de 19:00 a 21:00 horas.
Duración: 100 horas cronológicas · 4 módulos · Término: 14 de junio 2027.
Plan de Estudio
Módulo I: Introducción a Python para análisis de datos
Fundamentos de Python potenciados por IA Variables, tipos de datos, estructuras de control y funciones; creación, explicación y corrección de código con asistentes de IA generativa en Google Colab, y validación de sus resultados.
Manejo y preparación de datos Carga y exploración de información con bibliotecas de Python; tratamiento de valores faltantes, duplicados y categorías inconsistentes, y procesos reproducibles de preparación.
Análisis exploratorio y visualización Preguntas de negocio, estadística descriptiva, identificación de patrones y anomalías, visualización de datos y comunicación de resultados.
Aplicación práctica Taller de análisis exploratorio en Google Colab con IA generativa como asistente de programación, comunicando conclusiones respaldadas por evidencia.
Módulo II: Fundamentos de machine learning y herramientas low code
Fundamentos de machine learning Aprendizaje supervisado y no supervisado; problemas de regresión, clasificación y segmentación; preparación de datos y separación entre entrenamiento y prueba.
Algoritmos y modelos Regresión lineal, K-Nearest Neighbors, árboles de decisión y K-means, y selección del algoritmo según el problema y los datos disponibles.
Evaluación e interpretación Métricas para modelos de regresión y clasificación, sobreajuste, comparación de modelos, y reconocimiento de errores, limitaciones y riesgos.
Herramientas de bajo código Construcción, entrenamiento y comparación de modelos sin programación avanzada, automatizando su preparación, selección y evaluación en problemas económicos y organizacionales.
Aplicación práctica Proyecto con datos reales: construir y comparar modelos, interpretar sus resultados y formular una recomendación para una decisión organizacional.
Módulo III: Introducción a la IA generativa y multimodal
Fundamentos de IA generativa Modelos de lenguaje, diseño de prompts, control del contenido y formato, uso de modelos como Gemini mediante APIs, respuestas estructuradas y reconocimiento de alucinaciones y limitaciones.
IA multimodal Integración de texto, imágenes y otros tipos de información, generación y análisis de contenido visual, y aplicaciones para la productividad y la comunicación.
Asistentes y recuperación documental (RAG) Asistentes que consultan documentos y recuperan información relevante para generar respuestas contextualizadas, con validación y trazabilidad de fuentes.
Agentes de IA Arquitectura de agentes con instrucciones, memoria y herramientas, capaces de interpretar solicitudes, consultar documentos, planillas y bases de datos, y ejecutar acciones con reglas y validaciones.
Automatización con n8n Flujos que conectan modelos de IA con correo electrónico, formularios, Google Sheets y bases de datos para clasificar solicitudes, responder, actualizar registros, generar informes y enviar alertas, con puntos de revisión humana.
Aplicación práctica Diseño de una solución basada en agentes con n8n que recibe una solicitud, la interpreta con IA, consulta información, ejecuta acciones y registra sus resultados con trazabilidad y validación humana.
Módulo IV: Ética, gobernanza y comunicación de resultados con IA
Ética y sesgos algorítmicos Dilemas éticos, tipos y fuentes de sesgos, posibles efectos discriminatorios e impacto de la IA sobre las personas y las organizaciones.
Protección de datos y marco regulatorio Principios y obligaciones en el tratamiento de datos personales, regulación aplicable a la IA, tendencias nacionales e internacionales (como el AI Act de la Unión Europea), transparencia y rendición de cuentas.
Gobernanza de la IA Riesgos éticos, jurídicos y organizacionales, roles y responsabilidades, políticas y controles, con herramientas como matriz de riesgos, evaluación de impacto y políticas de uso responsable.
Comunicación responsable de resultados Presentación de supuestos, limitaciones y riesgos, distinción entre evidencia, predicción y recomendación, y adaptación a públicos técnicos y no técnicos.
Aplicación práctica Análisis jurídico y ético de un caso de uso de IA, proponiendo un modelo de gobernanza, controles y responsabilidades comunicado de forma clara a las partes involucradas.
(*) Los programas de Diplomados UST recibirán su diploma en formato digital.
Magíster en Ciencia de Datos, PUC. Especialista en machine learning y MLOps; Ingeniero de I+D+i en Movizzon.
Preguntas frecuentes sobre el Diplomado en Inteligencia Artificial para los Negocios
+Ver las 6 preguntas
¿Necesito saber programar para ingresar al diplomado?
No. El programa parte desde los fundamentos de Python y usa asistentes de IA generativa para ayudarte a crear, comprender y corregir código, avanzando de forma progresiva.
¿Qué herramientas voy a utilizar?
Python en Google Colab (funciona desde el navegador), Gemini como asistente y modelo de IA generativa, herramientas de bajo código para machine learning y n8n para construir agentes y automatizaciones. Todas cuentan con versiones gratuitas, y el programa actualiza las herramientas a medida que surgen mejores alternativas.
¿Qué proyectos desarrollaré durante el programa?
Uno por módulo: un análisis exploratorio de datos, un proyecto de machine learning con datos reales, una solución basada en agentes con n8n y el análisis ético y jurídico de un caso de uso de IA.
¿Qué requisitos se necesitan para postular?
Título profesional o técnico de nivel superior. Está orientado a profesionales de administración, ingeniería, economía, finanzas, marketing, tecnología, derecho y áreas afines.
¿El diplomado es online?
Sí, es 100% online, con clases en vivo los lunes, miércoles y viernes de 19:00 a 21:00 horas, compatible con actividades laborales.
¿Qué es un agente de IA y para qué sirve en una empresa?
Un agente de IA es un sistema que combina un modelo de lenguaje con instrucciones, memoria y herramientas para interpretar una solicitud, consultar información (documentos, planillas o bases de datos) y ejecutar acciones por sí mismo. En una empresa permite, por ejemplo, clasificar y responder correos, actualizar registros o generar informes de forma automática, con puntos de revisión humana. En el Módulo III construyes uno con n8n.
