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IA y Datos para Gerentes
Taller de Mejora de Habilidades

20 Horas Académicas, Presencial o en Línea

Apalanca datos e IA para tomar decisiones más inteligentes, sin necesidad de codificar

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¿Por qué inscribirse en este taller?

Los gerentes que saben interpretar datos y aprovechar la IA obtienen una clara ventaja para tomar decisiones comerciales más inteligentes. 

Este taller dirigido por un instructor equipa a gerentes y responsables de la toma de decisiones con las habilidades para trabajar con confianza con datos, paneles e herramientas de IA, sin necesidad de escribir código. Los participantes aprenden cómo la analítica crea valor empresarial, cómo hacer las preguntas correctas y cómo convertir los conocimientos en acciones efectivas. 

A través de ejercicios prácticos, discusiones y estudios de casos del mundo real, el taller también fortalece el pensamiento analítico, mejora la capacidad de interpretar informes y paneles, y ayuda a los gerentes a colaborar de manera más efectiva con los equipos de datos mientras utilizan la IA en el proceso de toma de decisiones.

Al inscribirte en este taller, agudizarás tus habilidades de toma de decisiones, aprenderás a convertir datos en acciones claras y navegarás con confianza en entornos empresariales impulsados por la IA.

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¿A quién va dirigido?

Este taller es ideal para:

  • Líderes, gerentes y responsables de la toma de decisiones
  • Profesionales que crean informes, paneles y análisis para guiar decisiones
  • Profesionales no técnicos que desean utilizar datos e IA sin necesidad de codificar.

Requisitos previos

  • Experiencia básica en negocios o gestión
  • Familiaridad con informes comerciales, paneles o métricas de rendimiento
  • Interés en utilizar datos e IA para respaldar una mejor toma de decisiones.

Objetivos de aprendizaje

Al final de este taller, los participantes:

  • Comprender cómo la analítica crea valor para el negocio y qué esperar de los datos y los paneles de control.
  • Interpretar informes, gráficos y paneles de control de manera crítica para identificar tendencias, riesgos e inconsistencias
  • Elige las herramientas y resultados adecuados (por ejemplo, Excel, BI, automatización) para diferentes preguntas de negocio
  • Colaborar eficazmente con analistas y utilizar herramientas de IA para generar perspectivas.
  • Traduce las percepciones en decisiones claras, análisis de seguimiento y planes de acción.

Lo que obtendrá...

  • 20 horas académicas de capacitación en 5 sesiones presenciales o en línea con un instructor profesional, impartidas en inglés
  • Instrucción, análisis guiado de informes, gráficos y paneles, práctica asistida por IA y discusiones gerenciales
  • Certificado de graduación de Wawiwa, incluido uno digital para LinkedIn
  • Pertenencia de por vida a la comunidad global de antiguos alumnos de Wawiwa, formada por profesionales de la tecnología de todo el mundo.

Supervisor profesional

Este taller único fue construido por un equipo profesional compuesto por los principales expertos en datos e IA, con un vasto conocimiento y experiencia en capacitación también.
Talía Morchi

Talía Morchi

Jefe de Programas de Análisis de Datos

Talia cuenta con más de 10 años de experiencia en el sector de las TI, habiendo desempeñado las funciones de gestora de productos, gestora de proyectos y gestora de soluciones de datos, donde se especializó en el análisis de datos, además de otras responsabilidades.

Es profesora en la Universidad Bar Ilan, donde dirige el curso de Desarrollador de BI y también imparte clases en el curso de Ciencia de Datos. Además, es profesora de pregrado en Ono y directora académica y profesora principal del curso de analista de datos en la G-Academy.

Talia es experta en varias herramientas de desarrollo, como SQL, Python, Excel y uniPaaS.

Talia es licenciada en Informática con Economía y Gestión por el Colegio Académico de Tel Aviv, Yaffo.

Programa del taller

Módulo 1: Datos, Analítica y Toma de Decisiones Gerenciales (4 Horas)

  • Por qué importan los análisis: valor empresarial, riesgos y conceptos erróneos comunes
  • Roles en el ecosistema de datos: Analista de Datos, Inteligencia de Negocios (BI) e Ingeniería de Datos – qué ofrece cada rol
  • Recopilación de datos frente a análisis de datos: por qué más datos no conducen automáticamente a mejores decisiones
  • Enmarcando la pregunta de negocio: definición de objetivos, restricciones e Indicadores Clave de Desempeño (KPI) que guían el análisis
  • Errores comunes de gestión al trabajar con datos y cómo evitarlos

Práctico: Tomar una decisión usando datos parciales, identificar qué información falta y redactar la siguiente solicitud de análisis.

Módulo 2: Comprensión de los resultados del análisis (4 horas)

  • Cómo leer informes, gráficos y paneles de forma crítica: tendencias, anomalías, valores de referencia y comparaciones
  • Segmentación y cortes de datos: tiempo, región, producto, canal y tipo de cliente
  • Correlación versus causalidad: y cómo la mala interpretación conduce a malas decisiones
  • Cuando los datos inducen al error: situaciones en las que métricas "atractivas" aún perjudican al negocio
  • Indicadores contradictorios: gestión de conflictos y compensaciones de KPI

PrácticoAnalizar un minitableau de mando, identificar ideas y riesgos, y definir preguntas de seguimiento.

Módulo 3: Herramientas de datos y visualización desde la perspectiva de un gerente (4 horas)

  • El panorama de las herramientas: Microsoft Excel, Power BI, SQL, Python y herramientas de automatización: quién las usa y por qué
  • Excel como herramienta de gestión: análisis rápido, tablas dinámicas y paneles sencillos: fortalezas y limitaciones
  • Power BI para análisis multidimensional: cuando Excel no es suficiente, consideraciones de gobernanza y ciclos de actualización de datos
  • Riesgos de la dependencia ciega de los paneles: deriva en la definición de métricas, falta de contexto y filtros incorrectos
  • Elegir la herramienta y el resultado adecuados para una pregunta de negocio y cómo informar eficazmente al equipo de análisis

Estudio de caso + prácticaAnalizar el mismo problema de negocio utilizando Excel y Power BI – comparar ideas y decisiones resultantes.

Módulo 4: Personas, Datos e Inteligencia Artificial (IA) en la Organización (4 Horas)

  • ¿Qué hace a un analista de datos sólido: pensamiento analítico, habilidades de comunicación, comprensión del negocio e integridad profesional?
  • Cómo gerentes y analistas trabajan mejor juntos: resumen, revisión, iteración y alineación en torno a decisiones
  • IA en análisis y toma de decisiones: dónde ayuda, dónde puede inducir a error y qué necesita validación
  • Usando herramientas de IA como gerente: clarificando definiciones de métricas, generando hipótesis, resumiendo hallazgos y redactando informes de decisión
  • Límites y responsabilidad: confidencialidad, cumplimiento, verificación y rendición de cuentas humana

Práctico: Diseña un flujo de trabajo (personal + herramientas + IA) para un caso de uso interdepartamental.

Módulo 5: De los conocimientos a la acción empresarial (4 horas)

  • De la información a las decisiones: evaluación de opciones, suposiciones, riesgos e impacto potencial en el negocio
  • Marcos de priorización: esfuerzo vs. impacto, riesgo vs. recompensa, y victorias rápidas vs. iniciativas estratégicas
  • Validación de decisiones: indicadores líderes frente a rezagados, experimentos y bucles de retroalimentación
  • Integración de datos en los procesos de gestión en curso

Proyecto Bring It Together (BIT) (adaptado a la industria)Los participantes producen un plan de decisión y redactan una solicitud de análisis de seguimiento.

¿Le interesa conocer más detalles?

Estaremos encantados de responder a todas sus preguntas.

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