Análisis de datos e inteligencia artificial en las operaciones

Pablo Aguirre Hörmann

Profesor de la Escuela de Administración UC. MBA, UC, Ingeniero Comercial, UC. Su área de interés abarca la gestión estratégica, el liderazgo organizacional, el marketing y la dirección de empresas. Cuenta con amplia experiencia ejecutiva en empresas de consumo masivo y retail, desempeñándose como consultor corporativo y docente en programas de pregrado, postgrado y educación ejecutiva de la UC.

En la era de la sobreinformación, la verdadera ventaja competitiva no está en tener los datos, sino en cómo los gestionamos. Este curso está diseñado para transformar a profesionales de operaciones en estrategas de datos, capaces de aplicar Inteligencia Artificial y Machine Learning para resolver problemas complejos. Aprenderás a transitar desde la analítica descriptiva (qué pasó) hacia la analítica predictiva y prescriptiva (qué pasará y qué debemos hacer), utilizando las herramientas líderes de la industria como Python, Power BI y Tableau.

El curso profundiza en los fundamentos del aprendizaje supervisado y no supervisado, aplicándolos directamente a los desafíos más críticos de la cadena de suministro y la producción. Podrás conocer modelos de predicción de demanda con alta precisión, que te ayudarán a formular estrategias de mantenimiento predictivo para reducir tiempos de inactividad y optimizar inventarios mediante algoritmos inteligentes. No solo analizaremos números; exploraremos casos de uso reales en distintos sectores, permitiéndote ver la IA en acción.

Un pilar fundamental de este curso es la automatización de decisiones operativas. Revisaremos el diseño de algoritmos que agilicen la planificación logística y la toma de decisiones en tiempo real. Además, abordaremos con rigor los aspectos éticos, la gobernanza de datos y la transparencia, asegurando que la implementación de IA sea responsable y libre de sesgos. 

La metodología contempla clases expositivas interactivas con la participación activa de los alumnos mediante Zoom, con lecturas, desarrollo, análisis y discusión de casos, tareas, entre otros, fomentando la generación de espacios de conversación e intercambio para el aprendizaje experiencial a través de la cooperación y el análisis de la realidad local y global.

Se sugiere:

• Grado académico de licenciado, título profesional o técnico en las áreas de administración, administración de operaciones u otra afín, con experiencia laboral de al menos 2 años en el área de administración de operaciones o en el manejo de empresas.

Resultado de aprendizaje general

• Fortalecer la eficiencia operativa y la toma de decisiones por medio de herramientas y modelos analíticos.

Resultados de aprendizaje específicos

• Aplicar herramientas de análisis de datos para evaluar y mejorar el desempeño de procesos operacionales.
• Diseñar e interpretar modelos predictivos basados en inteligencia artificial para apoyar la toma de decisiones en operaciones.
• Identificar oportunidades de automatización y optimización de procesos mediante el uso de técnicas avanzadas de analítica y aprendizaje automático.

• Análisis de casos.
• Resolución de problemas.
• Aprendizaje entre pares.
• Revisión bibliográfica.

• Introducción al análisis de datos en operaciones
• Tipos de datos operacionales y fuentes comunes
• Fundamentos de inteligencia artificial y machine learning
• Aprendizaje supervisado y no supervisado
• Modelos predictivos aplicados a operaciones
• Herramientas y plataformas para análisis de datos (Excel, Power BI, Python, Tableau, etc.)
• Aplicaciones de IA en operaciones: predicción de demanda, mantenimiento predictivo, optimización de inventarios y planificación logística
• Automatización de decisiones operativas con algoritmos
• Casos de uso en manufactura, retail, servicios y logística
• Aspectos éticos en el uso de IA
  • Sesgos
  • Transparencia
  • Gobernanza de datos
• Tendencias futuras
  • Inteligencia aumentada
  • Integración con IoT
  • Operaciones autónomas

• Control de lectura individual 40%
• Examen individual 60%

Para aprobar el curso los estudiantes deberán cumplir con nota mínima 4,0 en su promedio ponderado, en una escala de 1 a 7.

Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación digital otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile. Además, se entregará una insignia digital.

El alumno que no cumpla con estas exigencias se queda sin posibilidad de ningún tipo de certificación. 

Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación que se encuentra al costado derecho de esta página web y enviar los siguientes documentos al momento de la postulación o de manera posterior a la coordinación a cargo: 

• Fotocopia simple del carnet de identidad por ambos lados.
• Currículum vitae actualizado.

Con el objetivo de brindar las condiciones y asistencia adecuadas, invitamos a personas con discapacidad física, motriz, sensorial (visual o auditiva) u otra, a dar aviso de esto durante el proceso de postulación.

El postular no asegura el cupo, una vez inscrito o aceptado en el programa se debe pagar el valor completo de la actividad para estar matriculado.

No se tramitarán postulaciones incompletas.

Puedes revisar aquí más información importante sobre el proceso de admisión y matrícula.