Introducción

Capítulo 1. La organización de hoy
1.1. La innovación en la organización de hoy
1.2. Principales características de las organizaciones actuales
1.3. Principales desafíos de las organizaciones de la actualidad
1.4. Principales estrategias de las organizaciones para prosperar
1.5. Beneficios de la IA para las PYMEs

Capítulo 2. IA y negocios: competitividad, transformación y oportunidades en la era global
2.1. El valor de la IA para la competitividad organizacional y la globalización
2.2. El impacto de la IA en las empresas: oportunidades, desafíos y transformación organizacional
2.3. El impacto de la IA en el trabajo: transformaciones, desafíos y oportunidades
2.4. Desarrollo organizacional mediante la IA
2.5. Tendencias emergentes en la creación de negocios con IA

Capítulo 3. Fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA)
3.1. Orígenes y evolución histórica
3.2. Conceptos básicos y terminología
3.3. Aprendizaje supervisado y no supervisado
3.4. Algoritmos de clasificación y regresión
3.5. Redes neuronales: estructura y funcionamiento
3.5.1. Perceptrones
3.5.2. Redes neuronales profundas (Deep Learning)
3.6. Herramientas y tecnologías comunes
3.6.1. Frameworks y bibliotecas de aprendizaje automático
3.6.2. Herramientas para procesamiento de Datos
3.6.3. Plataformas de IA en la Nube
3.6.4. Herramientas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
3.6.5. Herramientas de visión por computadora
3.6.6. Plataformas de Gestión de Modelos (MLOps)
3.6.7. Herramientas para desarrollo y simulación
3.6.8. Hardware especializado

Capítulo 4. Inteligencia Artificial en los modelos de negocio
4.1. Evolución de la Inteligencia artificial aplicada a los negocios
4.2. Fundamentos de la IA en los negocios
4.3. Identificación de oportunidades y desafíos
4.4. Oportunidades de mejora en el contexto administrativo debido a la IA
4.5. Análisis y estrategias para abordar desafíos
4.6. Herramientas de IA aplicadas en procesos de la organización

Capítulo 5. Aplicaciones prácticas de la IA
5.1. Análisis de datos y Business Intelligence (BI)
5.2. Business Intelligence: de los datos a la acción estratégica
5.3. Ventajas competitivas: innovación, tecnología y adaptabilidad
5.3.1. ¿Qué es la ventaja competitiva?
5.3.2. Factores clave para obtener ventajas competitivas
5.3.3. El rol de la IA en las ventajas competitivas
5.3.4. Desafíos para mantener ventajas competitivas
5.3.5. Estrategias para construir y sostener ventajas competitivas
5.3.6. El papel de la IA en el análisis de datos y BI
5.3.7. La convergencia de la IA y BI
5.3.8. Aplicaciones de la IA en el análisis de datos y BI
5.3.9. Ventajas de integrar IA en BI y análisis de datos
5.3.10. Desafíos de la IA en el análisis de datos y BI
5.3.11. Casos de empleo destacados
5.3.12. El futuro de la IA en BI
5.4. Machine Learning, Deep Learning, procesamiento de lenguaje natural
5.4.1. Machine Learning: El núcleo del aprendizaje automatizado
5.4.1.1. Tipos de Machine Learning
5.4.1.2. Impacto de Machine Learning
5.4.2. Deep Learning: Modelando la complejidad de los datos
5.4.2.1. Características principales
5.4.2.2. Aplicaciones de Deep Learning
5.4.2.3. Ventajas de Deep Learning
5.4.3. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Entendiendo y generando lenguaje humano
5.4.3.1. Componentes clave de NLP
5.4.3.2. Aplicaciones de NLP
5.4.4. El papel de modelos avanzados como GPT y BERT
5.4.5. Sinergia entre Machine Learning, Deep Learning y NLP
5.4.5.1. Ejemplo práctico
5.4.6. Impacto en las organizaciones
5.4.7. Desafíos y consideraciones éticas

Capítulo 6. Estrategias de implementación de la IA
6.1. Identificación de áreas potenciales para la implementación
6.1.1. Gestión de recursos humanos
6.1.1.1. Reclutamiento y selección de personal
6.1.1.2. Capacitación y desarrollo
6.1.1.3. Evaluación del desempeño
6.1.1.4. Retención de talento
6.1.1.5. Planificación de la fuerza laboral
6.1.1.6. Automatización de tareas administrativas
6.1.1.7. Inclusión y diversidad
6.1.1.8. Beneficios de implementar IA en recursos humanos
6.1.2. Marketing y ventas
6.1.2.1. Segmentación de clientes
6.1.2.2. Personalización de experiencias
6.1.2.3. Automatización del marketing
6.1.2.4. Análisis predictivo
6.1.2.5. Asistentes virtuales y chatbots
6.1.2.6. Optimización de estrategias publicitarias
6.1.2.7. Gestión de relaciones con el cliente (CRM)
6.1.2.8. Ventas predictivas
6.1.2.9. Estrategias omnicanal
6.1.2.10. Beneficios de la implementación de IA en marketing y ventas
6.1.3. Operaciones y logística
( continúa con todos los puntos hasta 6.1.9.10. Beneficios de la IA en la evaluación y mitigación de riesgos)

Capítulo 7. Preparación organizacional para la IA
7.1. Construcción de equipos y capacidades
7.2. Transformación cultural hacia la digitalización
7.3. Pensamiento crítico para el entorno tecnológico
7.4. Habilidades clave del pensamiento crítico
7.5. Desarrollo del pensamiento crítico en la organización
7.6. Ejemplos de aplicación
7.7. ¿Qué es la automatización inteligente?
7.8. Beneficios de la automatización con IA
7.9. Áreas clave para automatización
7.10. Tecnologías impulsoras
7.11. Desafíos de la automatización con IA
7.12. Futuro de la automatización
7.13. IA en la gestión humana

Capítulo 8. Ética y responsabilidad en la IA
8.1. Ética y responsabilidad en la IA
8.2. Identificación de problemas éticos
8.3. Desarrollo de pautas éticas y políticas internas
8.4. Establecimiento de un código ético
8.5. Supervisión continua

Referencias bibliográficas