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Presentación Temario Metodología Titulación
Presentación
En un mundo digital en constante evolución, la creatividad y la automatización del marketing son esenciales para destacar. El Máster en IA Creativa y Automatización del Marketing de Atracción te prepara para enfrentar estos retos, enseñándote a integrar inteligencia artificial y estrategias de marketing digital de manera efectiva. Aprenderás a utilizar Big Data y Business Intelligence para tomar decisiones informadas, a la vez que desarrollas técnicas de Inbound Marketing y neuromarketing para captar y fidelizar clientes. Con la creciente demanda de profesionales en estos campos, adquirirás habilidades valiosas para posicionarte como un líder en el sector. Además, explorarás la ética en IA, asegurando que tus estrategias sean responsables y sostenibles. Este máster online te ofrece la flexibilidad de aprender a tu ritmo, permitiéndote alcanzar tus objetivos profesionales desde cualquier lugar. Prepárate para transformar el futuro del marketing y la inteligencia artificial.
Para qué te prepara
Al completar el Máster en IA Creativa y Automatización del Marketing de Atracción, estarás preparado para integrar tecnologías de inteligencia artificial y big data en estrategias de marketing digital, optimizando la experiencia del cliente y potenciando la toma de decisiones. Podrás crear contenido atractivo, automatizar procesos de marketing y desarrollar chatbots eficientes. Además, comprenderás la ética y sostenibilidad en la IA, aplicando estos conocimientos en proyectos innovadores y transformadores dentro del ámbito digital.
Objetivos
  • '
  • Desarrollar estrategias de transformación digital aplicadas a nuevos mercados y clientes digitales.
  • Implementar técnicas de neuromarketing para optimizar la experiencia del cliente.
  • Utilizar big data para la toma de decisiones inteligentes en diferentes sectores.
  • Aplicar algoritmos de machine learning a proyectos de innovación tecnológica.
  • Crear contenido atractivo y optimizado para motores de búsqueda en campañas de inbound marketing.
  • Desarrollar chatbots avanzados con Chat GPT para mejorar la interacción con el usuario.
  • Integrar soluciones de IA en estrategias de automatización del marketing digital.
A quién va dirigido
El Máster en IA Creativa y Automatización del Marketing de Atracción está diseñado para profesionales y titulados en marketing, tecnología y negocios que buscan profundizar en innovación digital, data intelligence y IA. Ideal para quienes desean liderar transformaciones digitales, optimizar estrategias de marketing y aplicar tecnologías emergentes en entornos competitivos.
Salidas Profesionales
'- Estratega de marketing digital con enfoque en IA - Consultor en transformación digital y automatización - Especialista en big data para la toma de decisiones - Desarrollador de chatbots y asistentes virtuales - Experto en neuromarketing y customer experience - Analista de inteligencia de negocio - Consultor en ética y gobernanza de IA - Gestor de proyectos de innovación tecnológica
Metodología
Aprendizaje 100% online
Campus virtual
Equipo docente especializado
Centro del estudiante
Temario
  1. Conceptualización de la innovación tecnológica
  2. Competencias básicas de la innovación tecnológica
  3. Competitividad e innovación
  4. El proceso de innovación tecnológica
  1. Características del entorno ante el cambio tecnológico
  2. Definición de estrategia tecnológica
  3. Objetivo de una estrategia tecnológica
  4. Tipos de estrategias tecnológicas
  5. Gestión de la tecnología. Planes tecnológicos
  1. La cooperación tecnológica entre organizaciones
  2. Modalidades de cooperación
  3. Fusiones, adquisiciones y conglomerados
  4. Alianzas estratégicas tecnológicas
  1. Vigilancia del entorno empresarial
  2. Sistemas de vigilancia tecnológica
  3. Herramientas básicas para la vigilancia tecnológica
  4. Inteligencia competitiva
  1. Conceptos básicos de proyectos de innovación
  2. Herramientas para la gestión de proyectos
  3. Ciclo de vida de un proyecto de innovación
  4. Organización del proyecto
  5. Dirección del proyecto
  6. Evaluación del proyecto
  1. Introducción a la transformación digital
  2. Concepto de innovación
  3. Concepto de tecnología
  4. Tipología de la tecnología
  5. Punto de vista de la ventaja competitiva
  6. Según su disposición en la empresa
  7. Desde el punto de vista de un proyecto
  8. Otros tipos de tecnología
  9. La innovación tecnológica
  10. Competencias básicas de la innovación tecnológica
  11. El proceso de innovación tecnológica
  12. Herramientas para innovar
  13. Competitividad e innovación
  1. Community Manager
  2. Chief Data Officer
  3. Data Protection Officer
  4. Data Scientist
  5. Otros perfiles
  6. Desarrollo de competencias informáticas
  7. El Papel del CEO como líder en la transformación
  1. Rediseñando el customer experience
  2. La transformación de los canales de distribución: omnicanalidad
  3. Plan de marketing digital
  4. Buyer´s Journey
  5. Growth Hacking: estrategia de crecimiento
  6. El nuevo rol del marketing en el funnel de conversión
  1. Oportunidades de innovación derivadas de la globalización
  2. Como Inventar Mercados a través de la Innovación
  3. Etapas de desarrollo y ciclos de vida
  4. Incorporación al mercado
  5. Metodologías de desarrollo
  1. Diagnóstico de la madurez digital de la empresa
  2. Análisis de la innovación en la empresa
  3. Elaboración del roadmap
  4. Provisión de financiación y recursos tecnológicos
  5. Implementación del plan de transformación digital
  6. Seguimiento del plan de transformación digital
  1. Introducción al mercado
  2. División del mercado
  3. Ley de oferta y demanda
  4. Estudios de mercado
  5. Ámbitos de aplicación del estudio de mercados
  6. Objetivos de la investigación de mercados
  7. Tipos de diseño de la investigación de los mercados
  8. Cartera de clientes
  1. Planificación y marketing
  2. Determinación de la cartera de productos
  3. Gestión estratégica de precios
  4. Canales de comercialización
  5. Comunicación e imagen de negocio
  6. Estrategias de fidelización y gestión de clientes
  1. El plan de marketing digital
  2. Análisis de la competencia
  3. Análisis de la demanda
  4. DAFO, la situación actual
  5. Objetivos y estrategias del plan de marketing digital
  6. Estrategias básicas: segmentación, posicionamiento, competitiva y de crecimiento
  7. Posicionamiento e imagen de marca
  8. Captación y fidelización de usuarios
  9. Integración del plan de marketing digital en la estrategia de marketing en la empresa
  1. ¿Qué es el Inbound Marketing?
  2. Marketing de Contenidos
  3. Marketing viral
  4. Video Marketing
  5. Reputación online
  1. Las 4 Ps en el neuromarketing
  2. Fundamentos y metodología de la neuroventa
  3. La neurocomunicación en la venta
  4. Estrategias producto servicio
  5. Packaging y neuromarketing
  6. Factor precio en neuromarketing
  1. Previsión y utilidad
  2. Análisis geográfico de la zona de ventas
  3. Marcar objetivos
  4. Diferencia entre objetivos y previsiones
  5. Cuotas de actividad
  6. Cuotas de participación
  7. Cuotas económicas y financieras
  8. Estacionalidad
  9. El plan de ventas
  1. Venta directa
  2. Venta a distancia
  3. Venta multinivel
  4. Venta personal
  5. Otros tipos de venta
  1. Análisis de la sensibilidad del precio
  2. Discriminación de precios
  3. Estrategias de precio
  4. Políticas de descuento
  1. Cómo monitorizar la experiencia del cliente
  2. Métricas de satisfacción y experiencia del cliente
  3. Generando valor añadido a cada cliente
  4. Neuromarketing
  1. Contextualización
  2. Fases del proceso de un CRM
  3. Beneficios y ventajas
  4. Implementación
  5. ¿Está preparada tu empresa?
  6. Errores más frecuentes
  7. CRM para solucionar problemas de la empresa
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. ¿Y Thick Data? ¿Cuál es el matiz para diferenciar ambos términos?
  3. El gran auge del big data
  4. La importancia de almacenar y extraer información
  5. ¿Cual es el papel de las fuentes de datos?
  6. Soluciones novedosas gracias a la selección de datos
  7. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Thick Data, el valor de lo cualitativo. Entender emociones humanas, intenciones y sentimientos
  2. Fases en un proyecto de Big Data
  3. Big Data enfocado a los negocios
  4. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  5. Toma de decisiones operativas
  1. Marketing estratégico y Big Data
  2. Open data
  3. Ejemplo de uso de Open Data
  4. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Big Data en salud
  5. Necesidad de Big Data en la asistencia sanitaria
  6. Retos del big data en salud
  7. Big Data y People Analytics en RRHH
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de Textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. ¿Qué es el Data Storytelling?
  2. Elementos clave del Data Storytelling
  3. ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
  4. ¿Cómo hacer Data Storytelling?
  1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
  2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
  3. Sistema de archivos HDFS
  4. MapReduce con Hadoop
  5. Apache Hive
  6. Apache Hue
  7. Apache Spark
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
  1. Tipos de inteligencia artificial
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades
  1. Futuro de la inteligencia artificial
  2. Impacto de la IA en la industria
  3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Algoritmos
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Componentes
  2. Aprendizaje
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python
  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa
  1. Ética normativa y ética aplicada
  2. Historia y caracteres de la ética de la inteligencia artificial
  3. Ética realista y ética ficción
  4. Inteligencia artificial como objeto y sujeto
  5. Singularidad tecnológica y futuro de la especie humana
  6. Machine ethics. Nuevos entes autónomos y estatus moral
  7. Controversias éticas de la aplicación de la inteligencia artificial
  8. Bioética e inteligencia artificial
  9. Democracia e inteligencia artificial
  1. Gobernanza como sistema de prevención y control de riesgos en la inteligencia artificial
  2. Papel de la UE en la gobernanza de la inteligencia artificial
  3. Evaluaciones de impacto social, ético y legal de inteligencia artificial de alto riesgo
  4. Elaboración de un plan de gobernanza
  1. Principios de la inteligencia artificial responsable
  2. Aspectos de diseño éticos para Machine Learning
  3. Inteligencia artificial explicable (XAI). Hacia la IA responsable
  4. Imparcialidad de Datos (Fairness). Control del sesgo en los modelos
  5. Escenarios con modelos de IA de alto riesgo
  6. Auditabilidad en los sistemas de inteligencia artificial
  7. Sandbox normativo piloto del futuro reglamentario de IA en España
  8. Transparencia en modelos de Machine Learning
  9. Análisis de herramientas software para medir la imparcialidad
  1. Metodología de la ética en la inteligencia artificial
  2. Agentes artificiales morales
  3. Moralidad artificial desde un enfoque funcionalista
  4. Objeciones acerca de agencias morales artificiales
  5. Responsabilidad y Derechos de los robots
  1. Introducción a la filosofía política de la inteligencia artificial
  2. Empleo e inteligencia artificial
  3. Relaciones humanas e inteligencia artificial
  4. Funciones de los Estados e inteligencia artificial
  5. Educación e inteligencia artificial
  6. Salud e inteligencia artificial
  7. Movilidad e inteligencia artificial
  8. Articulación entre ética y política sobre la inteligencia artificial
  9. Globalización e inteligencia artificial
  1. Digitalización al servicio de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)
  2. Estrategia Europea de transición hacia una economía sostenible
  3. Cambio climático global
  4. Mejora de eficiencia en procesos organizativos con IA
  5. Mejora de eficiencia en prácticas individuales con IA
  6. Ética ambiental e inteligencia artificial
  1. Armas autónomas
  2. Intervenciones militares teledirigidas
  3. Ética de la guerra
  1. El metaverso
  2. Gemelos digitales humanos
  3. Creación de universos paralelos en 3D
  1. Sistemas autónomos en el ámbito laboral
  2. Inteligencia artificial para la mejora de calidad de vida en ciudades. Mejora del impacto medioambiental
  3. Combinación de smart cities, internet de las cosas y big data
  4. Inteligencia artificial y cuidado personal y sexual
  5. Análisis ético de la incorporación de la robótica en la vida humana
  1. Inteligencia artificial para restaurar funciones físicas y cognitivas deterioradas
  2. Optimizar las capacidades humanas con inteligencia artificial
  3. Debate académico sobre transhumanismo y poshumanismo
  1. Introducción al customer journey
  2. Fases de la experiencia de cliente
  3. Propuestas de mejora
  4. Herramientas para crear un Customer Journey
  5. Tendencias
  6. Introducción al Buyer persona
  7. Cómo crear tu Buyer Persona
  8. Herramientas
  1. Definición de Experiencia de Usuario
  2. Principios de la Experiencia de Usuario
  3. El papel del diseñador UX en el proceso de creación
  4. Etapas del diseño UX
  5. Técnicas para el diseño UX
  6. Herramientas UX
  1. Desarrollo y aplicación de soluciones de I.A. en la gestión de contenidos digitales:
  2. Identificación de herramientas comunicativas y asistenciales en el marketing digital:
  3. Análisis del comportamiento del usuario on-line en el ámbito e-commerce:
  1. Análisis de la disciplina estratégica Customer Experience:
  2. Generalización de la metodología de marketing digital Funnel de conversión:
  3. Implantación de la I.A. en una estrategia de Marketing de Automatización integral:
  4. Demostración en la plataforma eCommerce Wordpress
  1. ¿Qué es PLN?
  2. ¿Qué incluye el PLN?
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del PLN
  1. PLN en Python con la librería NLTK
  2. Otras herramientas para PLN
  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)
  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático
  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
  1. Aspectos introductorios
  2. ¿Qué es un chatbot?
  3. ¿Cómo funciona un chatbot?
  4. VoiceBots
  5. Desafios para los Chatbots
  1. Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
  2. Usos y beneficios de los chatbots
  3. Diferencia entre bots, chatbots e IA
  1. Áreas de aplicación de Chatbots
  2. Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
  3. Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel
  1. ¿Qué es Chat GPT?
  2. Cómo afecta la inteligencia artificial en Chat GPT?
  3. Versiones de Chat GPT y funcionalidades
  4. Usos de Chat GPT
  5. Beneficios de la IA y Chat GPT
  1. ¿Cómo funciona Chat GPT?
  2. Diferencias entre Chat GPT y otros chatbots
  3. Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
  4. Aprendizaje por transferencia
  5. Cómo entrenar un modelo de Chat GPT
  1. Elección de la plataforma de desarrollo
  2. Configuración del entorno de desarrollo
  3. Preparación de los datos de entrenamiento
  4. Entrenamiento del modelo de Chat GPT
  5. Integración del modelo en el chatbot
  6. Pruebas y mejora del modelo
  1. Análisis de la conversación con el usuario
  2. Personalización de la conversación
  3. Uso de emojis y respuestas con imágenes
  4. Integración de voz y audio
  5. Respuestas multilingües
  1. Integración del chatbot en una página web
  2. Integración del chatbot en una aplicación móvil
  3. Personalización del aspecto del chatbot
  4. Gestión de la seguridad y privacidad del usuario
  1. Modelos de negocio para chatbots
  2. Monetización a través de publicidad
  3. Monetización a través de suscripciones
  4. Monetización a través de compras in-app
  5. Análisis del rendimiento y la rentabilidad
  1. Aspectos éticos y responsabilidad en la IA
  2. Sesgos en la IA y cómo evitarlos
  3. Derechos y privacidad del usuario
  4. Regulaciones y normativas sobre chatbots
  5. Responsabilidad social y ambiental
  1. Chatbots para atención al cliente
  2. Chatbots para servicios financieros
  3. Chatbots para servicios de salud
  4. Chatbots para educación
  5. Chatbots para entretenimiento y ocio
  1. Plataformas de desarrollo de Chatbots
  2. Librerías y frameworks para el desarrollo de IA
  3. Bases de datos y almacenamiento
  4. Recursos de formación y aprendizaje
  5. Comunidades y grupos de apoyo para desarrolladores
  1. Desarrollo de un Chatbot avanzado
  2. Caso de estudio en atención al cliente
  3. Caso de estudio en educación
  4. Caso de estudio en salud
  5. Caso de estudio en ocio
Titulación
Titulación de Máster en IA Creativa y Automatización del Marketing de Atracción con 1500 horas expedida por EDUCA BUSINESS SCHOOL como Escuela de Negocios Acreditada para la Impartición de Formación Superior de Postgrado, con Validez Profesional a Nivel Internacional
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