IA aplicada al crecimiento de negocio

1.  Promoción

• Introducción al impacto de la IA en la comunicación estratégica y el marketing digital.
• Herramientas de IA generativa para la creación de contenidos adaptados a distintos canales (emailing, redes, blogs, etc.).
• Sistemas de segmentación inteligente y personalización dinámica de mensajes.
• Automatización de campañas publicitarias: planificación, activación y optimización.
• Análisis de sentimiento y escucha activa en redes sociales mediante procesamiento del lenguaje natural.
• Técnicas de predicción de comportamiento del consumidor y customer journey asistido.
• Evaluación de impacto de campañas con herramientas de visualización y atribución automatizada.
• Talleres de diseño de estrategias de comunicación apoyadas por herramientas de IA de fácil implementación.

2. Producto (Diseño, desarrollo, mejora)

• Rol de la IA en la innovación y gestión del ciclo de vida del producto o servicio.
• Generación de ideas y validación temprana mediante asistentes creativos y análisis de tendencias.
• Análisis de necesidades y feedback del cliente utilizando IA conversacional y analítica.
• Diseño asistido de funcionalidades, experiencias de usuario y flujos de interacción.
• Herramientas para prototipado rápido, pruebas virtuales y simulaciones automatizadas.
• Personalización de productos y servicios a escala con modelos generativos y predictivos.
• Evaluación continua de producto: detección de patrones de uso, quejas recurrentes y oportunidades de mejora.
• Buenas prácticas para integrar IA en entornos ágiles de desarrollo e iteración constante.

3. Previsión

• Fundamentos del uso de IA en la toma de decisiones económicas y estratégicas.
• Herramientas de predicción de demanda, ventas, costes y márgenes con modelos generativos y estadísticos.
• Simulación de escenarios financieros para la toma de decisiones bajo incertidumbre.
• Aplicación de IA en la elaboración y ajuste de presupuestos dinámicos.
• Modelos de pricing inteligente: análisis de elasticidad, segmentación de clientes y optimización de ingresos.
• Integración de herramientas de IA con hojas de cálculo, dashboards y sistemas de gestión existentes (ERP).
• Visualización y comunicación de datos para facilitar decisiones colaborativas y basadas en evidencia.
• Talleres de previsión con casos aplicados y datos simulados o reales del entorno de los participantes.