Formación en IA para la Transformación de los Seguros

COMPRENDER → POTENCIAR → PREDECIR → ORQUESTAR

01 · Construir criterio COMPRENDER: Fundamentos de IA, inteligencia generativa, prompting, casos de aplicación y uso responsable.

02 · Aumentar capacidades POTENCIAR: Herramientas digitales, productividad, investigación, gestión del conocimiento y nuevas formas de trabajo.

03 · Convertir datos PREDECIR: Machine Learning, Deep Learning, modelos predictivos, interpretación, experimentación y analítica inteligente.

04 · Diseñar operación ORQUESTAR: Agentic AI, agentes inteligentes, automatización, diseño de workflows y construcción de soluciones.

Inteligencia Artificial para la Gestión y el Sector Asegurador

8 horas · Comprender

Objetivo: Construir una comprensión sólida de la inteligencia artificial y desarrollar las capacidades necesarias para utilizarla con criterio en contextos profesionales, administrativos y estratégicos.

• Inteligencia artificial y nueva generación de capacidades digitales. Evolución de la IA, inteligencia generativa, modelos multimodales y transformación de la relación entre personas, información y tecnología.
• Prompting estratégico. Construcción de contexto, objetivos, restricciones, criterios y secuencias de trabajo para obtener resultados de mayor precisión y utilidad.
• Del problema al caso de aplicación. Identificación de necesidades organizacionales y estructuración de oportunidades de IA alrededor de productividad, análisis, conocimiento, riesgo y operación.
• Criterio, validación y uso responsable. Calidad de resultados, sesgos, privacidad, confidencialidad, trazabilidad, validación de información y supervisión humana.

Productividad Aumentada y Nuevas Formas de Trabajo

8 horas · Potenciar
Objetivo: Integrar herramientas de inteligencia artificial en actividades profesionales para aumentar la capacidad de analizar información, producir conocimiento, desarrollar entregables y rediseñar tareas.

• Document Intelligence y gestión de información. Análisis, síntesis, comparación, clasificación y extracción de información relevante a partir de documentos e informes extensos.
• Productividad profesional aumentada. Aplicación de IA en informes, presentaciones, comunicaciones, investigación, planeación, análisis y estructuración de información.
• Ecosistema de herramientas digitales. Experimentación con soluciones para investigación, reuniones, gestión del conocimiento, creación, visualización y apoyo profesional.
• Rediseño inteligente del trabajo. Identificación de actividades susceptibles de simplificación, asistencia o automatización y evaluación de su impacto.

Insurance Intelligence: Machine Learning, Deep Learning & Predictive Analytics

12 horas · Predecir

Objetivo: Comprender y aplicar los fundamentos de Machine Learning y Deep Learning para transformar datos en capacidad analítica y predictiva, desarrollando criterio para interpretar modelos y utilizar sus resultados.

• Del dato al modelo. Calidad y preparación de información, variables, entrenamiento, validación y comprensión del ciclo que conecta datos, modelos, resultados y decisiones.
• Machine Learning aplicado al negocio. Clasificación, regresión, clustering, segmentación, scoring, detección de anomalías y modelos predictivos.
• Deep Learning e información no estructurada. Fundamentos de redes neuronales y capacidades avanzadas para procesar texto, documentos, imágenes y grandes volúmenes de información.
• Interpretación y evaluación de modelos. Métricas, probabilidades, niveles de confianza, desempeño, explicabilidad y criterios de uso.

Agentic Insurance: Agentes de IA y Automatización Inteligente

12 horas · Orquestar

Objetivo: Comprender el funcionamiento de los agentes inteligentes y desarrollar capacidades para estructurar soluciones que integren información, decisiones, acciones, herramientas y supervisión humana.

• De los asistentes a los agentes inteligentes. Evolución hacia sistemas capaces de gestionar objetivos, utilizar información y ejecutar secuencias estructuradas de trabajo.
• Diseño de Agentic Workflows. Construcción de flujos con entradas, contexto, reglas, decisiones, acciones, validaciones, excepciones, resultados e intervención humana.
• Agentes conectados al negocio. Soluciones capaces de consultar información, analizar documentos, generar entregables, interactuar con herramientas y coordinar actividades.
• Agentic Insurance Lab. Diseño de una oportunidad aplicada al ecosistema asegurador definiendo problema, usuarios, información, acciones, controles, participación humana, indicadores e impacto.

Metodología 70 · 20 · 10

Aprender haciendo. Analizar experimentando. Transferir resolviendo.

El programa se desarrollará bajo el modelo 70:20:10, con una orientación eminentemente práctica y diseñada para que cada concepto se convierta rápidamente en experiencia.

El 70% del aprendizaje estará concentrado en la aplicación mediante laboratorios, ejercicios guiados, experimentación con herramientas, análisis de información, construcción de modelos, resolución de retos y diseño de soluciones. El 20% estará orientado al aprendizaje colaborativo mediante análisis de casos, discusión de resultados y trabajo entre participantes. El 10% corresponderá a conceptualización estratégica, proporcionando los fundamentos necesarios para comprender posibilidades, limitaciones y condiciones de uso.

La metodología recorrerá transversalmente un principio: cada tecnología debe entenderse desde su capacidad para resolver problemas y mejorar decisiones, no desde la herramienta en sí misma.

La metodología recorrerá transversalmente un principio: cada tecnología debe entenderse desde su capacidad para resolver problemas y mejorar decisiones, no desde la herramienta en sí misma.