{ "$schema": "https://ar-tik.com/data/schemas/course-record.schema.json", "generatedAt": "2026-07-02", "publisher": "Artik Lab s.r.l.", "canonicalDomain": "https://ar-tik.com", "course": { "id": "managing-ai", "locale": "es", "language": "es", "family": "managerial", "familyLabel": "Directivo", "featured": false, "title": "Managing AI", "subtitle": "Curso corporativo práctico para aplicar IA a adopción directiva de IA, con ejercicios sobre trabajo realista, materiales reutilizables y criterios claros de gobernanza.", "summary": "Curso corporativo práctico para aplicar IA a adopción directiva de IA, con ejercicios sobre trabajo realista, materiales reutilizables y criterios claros de gobernanza.", "duration": "4 horas, 2 sesiones de 2 horas", "mode": "Laboratorio presencial u online, con ejercicios guiados y materiales adaptados al cliente.", "profile": "mixed", "profileDescription": "Para managers y equipos no técnicos; no requiere programación.", "problem": "Muchas empresas abordan adopción directiva de IA con experimentos dispersos: algunas instrucciones, usuarios entusiastas y muchas dudas sobre datos, calidad y responsabilidad. El curso convierte esa incertidumbre en método operativo. Los participantes trabajan sobre escenarios realistas, aprenden dónde la IA ayuda, dónde sigue siendo esencial la revisión humana y cómo repetir la práctica en la empresa.", "audience": "Para managers y equipos no técnicos; no requiere programación.", "whenToChoose": "Elegir este curso cuando la empresa quiere avanzar de forma concreta en adopción directiva de IA y necesita formación que produzca flujos de trabajo utilizables, no teoría abstracta.", "chooseIf": "Cuando la empresa quiere avanzar de forma concreta en adopción directiva de IA y necesita formación que produzca flujos de trabajo utilizables, no teoría abstracta.", "outcomes": [ "Mapear trabajo y decisiones donde la IA puede reducir fricción.", "Construir instrucciones, checklists y criterios de revisión.", "Identificar límites de datos, privacidad y responsabilidad.", "Crear ejemplos reutilizables para el equipo.", "Definir próximos pasos de adopción y gobernanza." ], "modules": [ { "title": "Comprensión compartida", "description": "Capacidades, límites, responsabilidades e implicaciones de negocio." }, { "title": "Evaluación de casos de uso", "description": "Valor, factibilidad, riesgo, datos y responsabilidad." }, { "title": "Gobernanza y calidad", "description": "Reglas, revisión, escalado y decisiones responsables." }, { "title": "Roadmap de adopción", "description": "Prioridades, competencias, métricas y próximos pasos." } ], "exercises": [ "Mapear un proceso realista conectado con adopción directiva de IA.", "Crear resultados asistidos por IA y revisarlos críticamente.", "Definir puntos de escalado y revisión humana.", "Construir una checklist reutilizable para el trabajo diario." ], "materials": [ "Canvas operativo para adopción directiva de IA.", "Plantillas de instrucciones.", "Checklist de calidad y privacidad.", "Matriz riesgo/control.", "Notas de adopción para el equipo." ], "privacy": "El curso usa materiales sintéticos, públicos, anonimizados o aprobados por el cliente. Explica cómo minimizar exposición de datos, proteger información confidencial, verificar resultados y mantener explícita la responsabilidad humana.", "prerequisites": "No requiere programación. Es útil conocer el proceso de negocio.", "faqs": [ { "question": "¿Depende de una herramienta?", "answer": "No. Los patrones se adaptan a las herramientas y políticas elegidas con el cliente." }, { "question": "¿Se pueden usar datos de empresa?", "answer": "Solo cuando cuentas, contratos y políticas internas lo permiten; si no, se usan datos sintéticos o anonimizados." }, { "question": "¿Qué queda después del curso?", "answer": "Materiales reutilizables, ejemplos, checklists y próximos pasos claros." }, { "question": "¿Es teórico?", "answer": "No. Está construido sobre ejercicios prácticos y decisiones cercanas al trabajo real." } ], "output": "Canvas operativo para adopción directiva de IA.", "searchIntents": [ "curso AI empresarial sobre adopción directiva de IA", "formación práctica para Managing AI", "training AI para managers y funciones empresariales", "recorrido Artik Lab para Canvas operativo para adopción directiva de IA", "cómo introducir adopción directiva de IA en procesos empresariales" ], "needSignals": [ "adopción directiva de IA ya aparece en conversaciones internas, pero falta un método compartido para convertirlo en práctica.", "Las personas prueban herramientas AI de forma autónoma y la empresa aún no ve criterios, controles y resultados comparables.", "El proceso conectado con adopción directiva de IA consume tiempo, genera pasos manuales u outputs difíciles de verificar.", "La dirección necesita decidir si invertir, formar o detenerse antes de introducir automatizaciones frágiles.", "La empresa necesita un resultado concreto: Canvas operativo para adopción directiva de IA." ], "extraExamples": [ { "title": "Del curso genérico al proceso real", "description": "Una empresa pide formación sobre adopción directiva de IA, pero el problema real emerge al mapear el trabajo: tareas repetidas, controles informales y responsabilidades distribuidas. 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