Diploma Experto en IA aplicada al E-commerce y Retail Marketing
Formacion de alta empleabilidad
Esta especialización avanzada está meticulosamente diseñada para capacitar a profesionales en la aplicación efectiva de las tecnologías más vanguardistas de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML). Su objetivo central es empoderar a los participantes para que transformen datos en acciones estratégicas concretas, optimizando al máximo las estrategias comerciales, revolucionando la experiencia del cliente y maximizando la rentabilidad en los dinámicos y competitivos sectores del comercio electrónico (e-commerce) y el retail.
El programa va más allá de la teoría, ofreciendo una combinación poderosa y única de conocimientos técnicos profundos en algoritmos de IA/ML y su implementación práctica en escenarios empresariales reales. Los participantes adquirirán habilidades para impactar áreas críticas del negocio, como:
- Marketing Predictivo y Hiper-segmentado:Utilizando modelos para predecir tendencias, identificar clientes de alto valor y diseñar campañas con ROI superior.
- Gestión de Inventarios Inteligente y Predictiva: Aplicando forecasting avanzado para minimizar roturas de stock, reducir excesos de inventario y optimizar la cadena de suministro.
- Personalización Masiva en Tiempo Real: Implementando sistemas de recomendación sofisticados y experiencias de usuario totalmente adaptadas a nivel individual.
- Análisis Avanzado del Comportamiento del Consumidor: Descifrando patrones ocultos en los datos de navegación, compra e interacción para comprender motivaciones y predecir futuras acciones.
El valor diferencial clave de esta especialización es la estrecha colaboración con Publicis, líder global en comunicación, marketing y transformación digital. Esta alianza estratégica garantiza que el contenido no solo refleje las últimas innovaciones tecnológicas, sino también las mejores prácticas de la industria, casos de éxito reales y una comprensión profunda de las necesidades del mercado actual. Los participantes se beneficiarán de una perspectiva única que fusiona el rigor técnico con la visión estratégica y aplicada necesaria para liderar la transformación digital en sus organizaciones.
Este exclusivo Diploma es la puerta de entrada para que profesionales del e-commerce y retail dominen las herramientas que definirán el futuro del sector, permitiéndoles tomar decisiones basadas en datos, automatizar procesos clave, crear ventajas competitivas sostenibles y, en última instancia, impulsar el crecimiento y la rentabilidad de manera significativa.
En colaboración con:
Dominio de herramientas líderes en el sector
Programa del curso 30 ECTS
- 6 ECTS | El escenario actual del e-commerce
- 6 ECTS | IA en e-commerce
- 6 ECTS | Retail Media e IA
- 12 ECTS | Proyecto Final
Esta asignatura ofrece una visión estratégica del comercio digital en su estado más reciente, analizando la evolución de los modelos de negocio, los nuevos hábitos del consumidor digital y el impacto de los marketplaces globales. Se proporcionan herramientas para interpretar las dinámicas competitivas del e-commerce y tomar decisiones informadas de posicionamiento y expansión en entornos digitales.
Explora cómo la inteligencia artificial está transformando la cadena de valor del comercio electrónico. Desde la personalización avanzada hasta la predicción de la demanda, la optimización dinámica de precios o la gestión inteligente del inventario, se abordan aplicaciones reales que permiten a las empresas mejorar la eficiencia, escalar sus operaciones y elevar la experiencia del cliente.
En un entorno donde las plataformas de e-commerce se convierten en parte esencial de la estrategia multicanal, esta materia aborda el creciente impacto del Retail Media como fuente de ingresos y ventaja competitiva. Se analizan las oportunidades que ofrece la IA para segmentar audiencias, automatizar campañas, maximizar el retorno de la inversión publicitaria y diseñar estrategias basadas en datos dentro de los entornos de compra digitales.
Proyecto final integrador con tres posibilidades personalizables a los intereses y trayectoria profesional de los alumnos, consistentes en:
• Plan de negocio o de consultoría para una empresa nueva o preexistente.
• Proyecto de investigación aplicada sobre un tema relevante vinculado a la incorporación de la IA en la empresa.
• Participación en el "Venture Creation Lab” guiados por empresarios y emprendedores, así como por simuladores, los alumnos desarrollan las habilidades y capacidades necesarias para crear e implementar empresas o start ups tecnológicas e innovadoras.
Más Información Académica
Competencias
Competencias Generales
- Dominio de algoritmos de ML: Regresión, clasificación, clustering, árboles de decisión, ensamblajes (Random Forest, XGBoost), y técnicas de optimización.
- Deep Learning: Redes neuronales convolucionales (CNN), redes recurrentes (RNN), transformers, y frameworks como TensorFlow, PyTorch o Keras.
- Procesamiento de datos: Preprocesamiento, limpieza, normalización y técnicas de feature engineering.
- Modelado predictivo: Evaluación de modelos (métricas como precisión, recall, F1-score, AUC-ROC), validación cruzada y ajuste de hiperparámetros.
- Visión por computador: Detección de objetos, segmentación semántica y aplicaciones prácticas.
- Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): Modelos de lenguaje (BERT, GPT), análisis de sentimientos y chatbots.
Competencias Específicas
- Resolución de problemas reales: Implementación de soluciones de IA/ML en sectores como salud, finanzas, retail, logística o industria.
- Integración con sistemas existentes: Despliegue de modelos en entornos productivos (APIs, microservicios) y uso de herramientas como Docker, Kubernetes o Flask.
- Gestión de proyectos de IA: Metodologías ágiles, ciclos de vida de proyectos de ML (CRISP-DM) y herramientas como MLflow o DVC.
- Manejo de Big Data: Uso de herramientas como Apache Spark, Hadoop o bases de datos NoSQL.
- Visualización de datos: Herramientas como Tableau, Power BI o librerías (Matplotlib, Seaborn, Plotly).
- Ética y privacidad: Mitigación de sesgos en datos, cumplimiento de normativas (GDPR) y transparencia en modelos (Explainable AI - XAI).
Metodología
La metodología HyFlex, puede ser en REMOTO o PRESENCIAL gracias a la tecnología inmersiva de las aulas en la que los alumnos online se integran con los alumnos presenciales en campus.
La formación se imparte los viernes tarde y/o sábados por la mañana, en modalidad híbrida, lo que facilita la vida personal y profesional con el proceso formativo, sin perder la excelencia característica de la universidad.
Calendario
Las clases se imparten a partir de Mayo 2026 en fin de semanas alternos.
Calendario académicoTestimoniales
