Acerca del programa:
El Diplomado en Automatización e inteligencia de procesos de negocio proporciona a los estudiantes las competencias necesarias para optimizar y automatizar procesos empresariales mediante el uso de tecnologías avanzadas como inteligencia artificial, minería de procesos y robótica. Aprenderán a diseñar, implementar y supervisar soluciones de hiper automatización que mejoren la eficiencia y competitividad de las organizaciones.

Dirigido a:
El Diplomado está orientado principalmente a gerentes, ejecutivos y profesionales vinculados a la gestión, mejoramiento, optimización y automatización de procesos en cualquier tipo de empresa u organización.
Jefe de Programa

Francisco Valenzuela
Equipo Docente
keyboard_arrow_downMarcos Sepúlveda
Profesor Asociado del Departamento de Ciencia de la Computación, Escuela de Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile; Licenciado en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile; Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile; Doctorado en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile.
Juan José Zamur
VP LATAM Operations en Doctums Global. Ingeniero Civil Industrial con Diploma en Tecnologías de Información de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Profesor Educación Profesional, Escuela de Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile.
César Muñoz
Ingeniero Civil en Informática, Universidad Técnica Federico Santa María. Technical Lead en GUX Technologies. Ha liderado por casi una década el desarrollo de numerosos proyectos y productos con automatización, con herramientas de primer nivel, así como con desarrollos ad-hoc para empresas chilenas y extranjeras.
Rodrigo Sandoval
Master of Science e Ingeniero Civil (mención Ciencias de la Computación), UC. Profesor de Ciencias de la Computación de la Escuela de Ingeniería UC, en las áreas de Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial, en pregrado y postgrado. CEO y fundador de R: Solver.
David Siriany
Senior Manager Supply Chain & Operations en EY. Ingeniero Civil Industrial de la Universidad Diego Portales. Magister en Tecnologías de la Información y Gestión de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Especialización en Lean Service y Certificación Black Belt Six Sigma. Profesor Gestión de Procesos de Negocio, Quality Leadership University, Panamá. Profesor Master in Entrepreneurial Management, ESE Business School.
* EP (Educación Profesional) de la Escuela de Ingeniería se reserva el derecho de reemplazar, en caso de fuerza mayor, a él o los profesores indicados en este programa; y de asignar al docente que dicta el programa según disponibilidad de los profesores.
Descripción
keyboard_arrow_downEl propósito de este diplomado es capacitar a los estudiantes en la optimización y automatización de procesos empresariales utilizando tecnologías avanzadas. Los participantes adquirirán conocimientos en inteligencia de procesos, minería de procesos, robótica para la automatización, e inteligencia artificial para la hiper automatización. Aprenderán a identificar, modelar y mejorar procesos de negocio, implementando soluciones tecnológicas que aumenten la eficiencia operativa y la toma informada de decisiones.
Este Diplomado es altamente pertinente para profesionales que buscan mejorar sus habilidades en la gestión de procesos de negocio y desean aplicar soluciones de automatización en sus organizaciones. Los conocimientos adquiridos permitirán a los participantes implementar proyectos de transformación digital, mejorando la productividad y competitividad empresarial a través de la automatización inteligente de tareas y procesos.
El programa se desarrollará en modalidad online con clases en vivo a través de una plataforma streaming, combinando exposiciones teóricas y prácticas. Se realizarán talleres interactivos, laboratorios virtuales y estudios de caso que permitirán a los estudiantes aplicar las técnicas aprendidas en entornos simulados y reales. La metodología incluye el uso de herramientas de minería de procesos, programación de robots y modelos de inteligencia artificial, garantizando una experiencia de aprendizaje integral y aplicada.
Requisitos de Ingreso
keyboard_arrow_downLos postulantes deben contar con un grado académico o un título profesional universitario en áreas relacionadas con la ingeniería, informática, tecnologías de la información, administración de empresas, o campos afines.
Se recomienda a responsabilidad del estudiante:
- Comprensión básica de los conceptos y técnicas de gestión de procesos de negocios.
- 2 años de experiencia profesional idealmente vinculada al trabajo práctico con procesos de negocio (gestión, optimización, o automatización de procesos)
- Conocimiento básico en lenguajes de scripting como R o Python, y manejo de matemáticas y lógica.
- Nivel de lectura en inglés que les permita comprender la literatura técnica y académica en el área.
Objetivos de Aprendizaje
keyboard_arrow_down- Implementar soluciones avanzadas de automatización y optimización de procesos de negocio, considerando inteligencia artificial, minería de procesos y robótica, para la mejora de la eficiencia operativa y la toma de decisiones en sus organizaciones.
Desglose de cursos
keyboard_arrow_downCurso 1: Taller de fundamentos para la gestión de procesos de negocio
keyboard_arrow_downDocente(s): Juan José Zamur (responsable del curso) y Marcos Sepúlveda
Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería
Requisitos: sin prerrequisitos
Créditos: 3
Horas totales: 48 | Horas directas: 24 | Horas indirectas: 24
Descripción del curso
La gestión de procesos de negocio se ha convertido en los últimos años en un tema de relevancia y preocupación en la gestión operativa de las empresas, debido a la alta competitividad que enfrentan, sea porque sus clientes son cada vez más exigentes en la calidad de sus productos y servicios; o bien porque la competencia es ahora globalizada, con bajas barreras de entrada y fuerte presión por los costos. En este contexto, existe una falta de preparación sistemática en las técnicas de gestión de procesos de negocio que permitan abordar los desafíos antes mencionados.
El curso habilitará a los estudiantes para que sean capaces de entender los fundamentos para gestionar el ciclo de vida de un proceso organizacional. Se basa en la enseñanza de técnicas y herramientas, ilustrando a través de ejemplos concretos, y la realización de actividades para que los estudiantes entiendan cómo funcionan estas técnicas y herramientas en la práctica.
Resultados de aprendizaje:
- Aplicar técnicas y herramientas para la gestión de procesos de negocio que permitan caracterizar, modelar, medir, evaluar y proponer mejoras a los mismos.
- Modelar procesos de negocio considerando técnicas y herramientas avanzadas.
- Evaluar la sustentabilidad de los procesos a través de un modelo de madurez.
Contenidos:
- Reconociendo los procesos de negocio
- Breve historia de BPM
- Definición de proceso de negocio
- Descubrimiento de procesos de negocio
- Elementos de un proceso de negocio
- Metodologías de descubrimiento de procesos de negocio
- Modelación de Procesos de Negocio
- Elementos de Business Process Model and Notation (BPMN)
- Modelación utilizando BPMN
- Buenas prácticas de BPMN
- Modelo de Madurez de Facilitadores de Procesos y Capacidades de Empresa
- Modelo de Madurez de procesos de negocio
- Aplicación del modelo de madurez de facilitadores de procesos
- Análisis de resultados
- Métricas
- Métricas en los procesos de negocio
- Tipologías de métricas
- Metodología para definición de métricas
- Disciplinas de gestión de procesos
- Presentación de algunas de las más importantes disciplinas de gestión de procesos
Estrategias metodológicas:
- Clases expositivas y participativas apoyadas por presentaciones.
- Actividades prácticas grupales de análisis
- Análisis de casos
Estrategias evaluativas:
- 2 evaluaciones individuales de aplicación de contenidos vistos - 60%
- 1 proyecto de aplicación individual de contenidos vistos a un caso real concreto - 40%
Curso 2: Inteligencia y minería de procesos
keyboard_arrow_downDocente(s): David Siriany y Marcos Sepúlveda (responsable del curso)
Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería
Requisitos: sin prerrequisitos
Créditos: 3
Horas totales: 48 | Horas directas: 24 | Horas indirectas: 24
Descripción del curso
El propósito del curso es que los estudiantes aprendan técnicas de inteligencia de negocio que les permitan visualizar y controlar el desempeño de los procesos, y apliquen los conceptos fundamentales detrás de las técnicas de minería de procesos y herramientas que permiten aplicarlas para el análisis de los procesos del negocio. Habilitará para diseñar el monitoreo del desempeño utilizando herramientas de inteligencia de procesos, y para analizar e identificar oportunidades de mejora en los procesos de negocio a partir de datos obtenidos de los sistemas de información que apoyan su funcionamiento, utilizando para ello herramientas de minería de procesos. Se basa en la enseñanza de conceptos y técnicas, ilustrando a través de ejemplos concretos, y la realización de trabajos grupales para que los estudiantes comprendan cómo funcionan estas técnicas en la práctica.
Resultados de aprendizaje:
- Aplicar técnicas de inteligencia de procesos a problemas reales, profundizando en su funcionamiento, la selección de un método frente a un problema y la interpretación de resultados.
- Aplicar técnicas de inteligencia de procesos al monitoreo y control de procesos de negocio.
- Describir las principales técnicas y algoritmos de Minería de Procesos, considerando las condiciones donde funcionan correctamente y cuáles son sus limitaciones.
- Aplicar técnicas de Minería de Procesos, haciendo énfasis en la experiencia práctica y el uso de tecnologías existentes.
Contenidos:
UNIDAD 1: Inteligencia de Procesos
- El Valor de la Información
- El valor de la información
- Ciclo de generación de información
- Componentes de una Arquitectura de Inteligencia de Negocios
- Data Warehousing
- Query and Reporting
- OLAP
- Business Analytics
- Reporting
- La importancia de la visualización de la información
- Reportes de gestión
- Paneles de control
- Aplicación de inteligencia de negocio a procesos
- Data warehouse de procesos
- Paneles de control de procesos
- Monitoreo en tiempo real de procesos
- Predicción y recomendación de procesos
UNIDAD 2: Minería de Procesos
- Introducción a la Minería de Procesos
- Definición y conceptos básicos de Process Mining
- Descubrimiento de procesos
- Verificación de conformidad de procesos
- Mejoramiento de modelos
- Almacenamiento y obtención de información en logs de eventos orientados a procesos
- Estructura de los logs de eventos
- Análisis de factibilidad de creación de un log de evento en base al estado actual de la información y el proceso
- Descubrimiento de procesos
- Definición y conceptos básicos de descubrimiento de procesos
- Algoritmos para el descubrimiento de procesos; ventajas y limitaciones
- Aplicación de técnicas de descubrimiento a logs de eventos sintéticos utilizando herramientas disponibles
- Análisis de resultados y limitaciones de las técnicas existentes
- Verificación de conformidad de procesos
- Definición y conceptos básicos de la verificación de conformidad de procesos
- Algoritmos para la verificación de conformidad de procesos; ventajas y limitaciones
- Aplicación de técnicas de verificación de conformidad a logs de eventos sintéticos utilizando herramientas disponibles
- Análisis de resultados y limitaciones de las técnicas existentes
- Análisis y mejora de procesos
- Descripción de algunas de las técnicas existentes para el análisis y mejora de procesos a través de minería de procesos
- Análisis temporal de los procesos de negocio
- Aplicación de técnicas de análisis y mejora de procesos a logs de eventos sintéticos utilizando herramientas disponibles
- Análisis de resultados y limitaciones de las técnicas existentes
Estrategias metodológicas:
- Exposiciones conceptuales y participativas apoyadas por presentaciones.
- Clases expositivas e interactivas.
- Actividades prácticas utilizando herramientas de minería de procesos para el análisis de logs de eventos sintéticos.
Estrategias evaluativas:
- 2 trabajos grupales prácticos utilizando técnicas y herramientas aprendidas - 80%
- 1 evaluación individual práctica del uso de las técnicas aprendidas - 20%
Curso 3: Taller de Automatización Robótica de Procesos – RPA
keyboard_arrow_downDocente(s): Rodrigo Sandoval
Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería
Requisitos: sin prerrequisitos
Créditos: 3
Horas totales: 48 | Horas directas: 24 | Horas indirectas: 24
Descripción del curso
El propósito de este curso es que los participantes utilicen herramientas tecnológicas para automatizar tareas a través de la programación de un robot que emule la operación de un usuario con aplicaciones y sistemas.
La metodología de aprendizaje es eminentemente práctica, donde los alumnos trabajarán con casos reales de automatización que tengan el potencial de agregar valor al negocio, y con herramientas de RPA para experimentar su aplicación.
Resultados de aprendizaje
- Identificar casos de usos reales para la automatización de tareas que sean factibles y generen valor de negocio.
- Programar herramientas de clase mundial más conocidas en la industria para la automatización robótica de procesos, usando casos prestablecidos.
Contenidos
UNIDAD 1: RPA
- Lineamientos sobre Robotización de Procesos (Robotic Process Automation, RPA)
- ¿Qué es RPA y cuáles son sus beneficios?
- Aporte de RPA en la Transformación Digital de las Organizaciones
- Posibles aplicaciones de RPA
- Técnicas de RPA
- Principales herramientas de RPA
- Instalación de una herramienta de RPA
- Caso práctico utilizando una herramienta de RPA
UNIDAD 2: Aplicación de RPA
- Taller para la identificación de caso de uso reales
- Desafíos y principales barreras de los casos de RPA a abordar
- Utilización de marcos de trabajo tales como el MRPA para establecer métricas para automatización
- Cuantificar los beneficios asociados a los casos reales identificados para aplicar herramientas de RPA
- Taller de aplicación y programación de herramientas de RPA
- Utilización y programación de herramientas de RPA de casos pre armados para automatización de tareas de escritorio
- Utilización y programación de herramientas de RPA de casos pre armados para automatización de tareas operativas integrando sistemas web y otras fuentes.
Estrategias metodológicas
- Clases expositivas apoyadas por presentaciones.
- Talleres prácticos utilizando herramientas de RPA y casos pre armados para la automatización de procesos de negocio.
Estrategias evaluativas:
- Trabajo práctico aplicado utilizando herramientas RPA y caso pre armado 1 – 50%
- Trabajo práctico aplicado utilizando herramientas RPA y caso pre armado 2 – 50%
Curso 4: Taller de Inteligencia Artificial para la hiperautomatización de procesos
keyboard_arrow_downDocente(s): Rodrigo Sandoval
Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería
Requisitos: sin prerrequisitos
Créditos: 3
Horas totales: 48 | Horas directas: 24 | Horas indirectas: 24
Descripción del curso
El curso introduce a los participantes en la combinación de herramientas de automatización junto con técnicas de inteligencia artificial (IA) para resolver procesos complejos que requieren capacidades cognitivas avanzadas. El enfoque está en la hiperautomatización, que integra modelos de IA como procesamiento de lenguaje natural (NLP), visión computacional y técnicas de machine learning para automatizar procesos empresariales.
Los talleres proporcionarán guías y ejemplos prácticos que faciliten la aplicación de las tecnologías sin necesidad de desarrollar código complejo, pero se asume que los estudiantes pueden leer, modificar y ejecutar scripts en los entornos controlados proporcionados.
El curso ofrece una inmersión práctica en el uso de herramientas de IA, como el NLP y visión computacional, aplicadas a la automatización de tareas. Los participantes trabajarán con ejemplos predefinidos y proyectos guiados, lo que les permitirá implementar soluciones sin necesidad de desarrollar algoritmos desde cero. Las actividades estarán centradas en la implementación y ajuste de modelos existentes, aplicándolos a casos reales de negocio.
Resultados de aprendizaje
- Diseñar procesos más completos, según casos de uso reales para la hiperautomatización de procesos, que sean factibles y generen valor de negocio.
- Programar modelos de procesamiento de lenguaje natural, visión computacional y otras tecnologías integrando herramientas de automatización robótica de procesos (RPA), para el avance en el ciclo de vida de la gestión de procesos de negocio.
Contenidos
- UNIDAD 1: Conceptos de IA y Machine Learning
- Clasificación Supervisada
- Regresión Numérica
- Análisis No-Supervisado
- UNIDAD 2: Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
- Clasificación, extracción, comparación
- Técnicas de normalización y vectorización de texto
- Uso de grandes modelos generativos
- Desarrollo de Agentes de IA para hiperautomatizar procesos
- UNIDAD 3: Visión computacional
- Clasificación de imágenes
- Segmentación de imágenes y uso de modelos pre entrenados, como YOLO, VGG, y otros
- Integración de segmentación de imágenes en la hiperautomatización de un proceso.
Estrategias metodológicas:
- Clases expositivas e interactivas apoyadas por presentaciones
- Talleres prácticos de implementación de procesos hiperautomatizados utilizando técnicas de inteligencia artificial.
- Ejemplos prácticos que muestren cómo la integración de IA (NLP y visión computacional) puede mejorar procesos reales en diferentes sectores (automatización de atención al cliente, análisis de documentos legales o reconocimiento de imágenes)
Estrategias evaluativas:
- Trabajo grupal para diseñar y programar un agente como una solución de hiperautomatización utilizando NLP, visión computacional y RPA – 50%
- Control de conocimientos individual - 15% El propósito es evaluar la comprensión de contenidos puntuales, pero no abarca la totalidad del curso.
- Examen de conocimientos individual -35%. El examen global abarca todos los contenidos del curso y evalúa la capacidad de los estudiantes para integrar y aplicar lo aprendido en diferentes contextos.
Requisitos Aprobación
keyboard_arrow_downLos cursos que componen el Diplomado tienen la siguiente ponderación:
- Curso 1: Taller de fundamentos para la gestión de procesos de negocio - 25%
- Curso 2: Inteligencia y minería de procesos - 25%
- Curso 3: Taller de Automatización Robótica de Procesos - RPA - 25%
- Curso 4: Taller de Inteligencia Artificial para la hiperautomatización de procesos - 25%
*Dentro de las clases pueden realizarse actividades no grabadas y evaluadas, sin previo aviso.
Los alumnos deberán ser aprobados de acuerdo los siguientes criterios:
- Calificación mínima de todos los cursos 4.0 en su promedio ponderado.
- Asistencia mínima de un 75% a las sesiones.
El alumno que no cumpla con estas exigencias reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación.
- Los resultados de las evaluaciones serán expresados en notas, en escala de 1,0 a 7,0 con un decimal, sin perjuicio que la Unidad pueda aplicar otra escala adicional.
- Para aprobar un Diplomado, se requiere la aprobación de todos los cursos que lo conforman y, en los casos que corresponda, de otros requisitos que indique el programa académico.
- El estudiante será reprobado en un curso o actividad del Programa cuando hubiere obtenido como nota final una calificación inferior a cuatro (4,0).
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 por diplomado.
*En caso de que un alumno repruebe uno o máximo dos cursos pertenecientes a un Diplomado, Educación Profesional Ingeniería UC ofrece la oportunidad de realizarlos en una siguiente versión del mismo programa. Para ello, el alumno deberá pagar un valor de 3 UF por curso e indicar la fecha de la versión en la que desea matricularse. La gestión debe realizarse dentro de un máximo de 2 años a contar de la fecha de inicio del Diplomado original. El estudiante debe considerar que de existir un cambio en la estructura curricular de su Diplomado que implique nuevos cursos, tendrá que realizarlos pagando un valor de 3 UF, además del que reprobó. Esto no obliga a la Universidad a dictar nuevamente el programa.
Proceso de Admisión
keyboard_arrow_downLas 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 Cédula de Identidad.
- Fotocopia simple del Certificado de Título o del Título.
- Currículum Vitae actualizado.
Cualquier información adicional o inquietud podrás escribir al correo programas.ing@uc.cl
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.
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