¿Por qué estudiar este máster?
El Máster Universitario en Inteligencia Artificial Aplicada a Entornos Empresariales y Financieros busca atender de manera específica las soluciones que la IA puede aportar a áreas críticas del funcionamiento de las empresas, desde la gestión de recursos humanos, la contabilidad, el marketing, el análisis de riesgos, la prevención de fraudes o la automatización de respuestas, así como la mejora de los procesos internos o de la productividad.
Este título oficial, que sigue el Modelo eliA de enseñanza en línea, destaca en un doble sentido. De un lado, se centra específicamente en el ámbito empresarial, con líneas de estudio concretas a través del análisis de casos prácticos: agroalimentación, sector servicios, industria y finanzas. De otro, está orientado a nivel de usuario, por lo que no requiere de conocimientos técnicos (informática, ingeniería), ya que el aprendizaje se dirige hacia el manejo de herramientas existentes o en saber identificar qué aspectos estas no cubren, no en la propia programación de IA.
Así, los perfiles de acceso a este máster son graduados en Administración y Dirección de Empresas, Economía, Finanzas, Contabilidad, Marketing, Turismo, Comercio, Recursos Humanos, etc.
La estructura del plan de estudios tiene dos bloques:
- Base de conocimiento: qué es la IA, tecnologías actuales, inteligencia de negocio, automatización de procesos, seguridad y fiabilidad en sistema de IA, usos responsables y marco jurídico-administrativo de los sistemas con IA.
- Aplicación práctica: aspectos transversales de la IA en la empresa, estrategia de implementación y análisis de casos de uso en los sectores agroalimentario, industrial, servicios y financiero.
Este máster se realiza en colaboración con la Universidad de Córdoba.
En base a la experiencia profesional previa, los titulados serán candidatos a ser contratados en alguno de los siguientes perfiles:
- Analista de negocios con inteligencia artificial.
Utiliza herramientas de inteligencia artificial para analizar grandes volúmenes de datos empresariales, identificar patrones y tendencias, y proporcionar información relevante que mejore la toma de decisiones estratégicas. Sus responsabilidades incluyen el análisis predictivo, la automatización de informes y la optimización de procesos empresariales.
- Especialista en automatización de procesos.
Encargado de diseñar, implementar y gestionar sistemas automatizados que optimicen los procesos empresariales. Utiliza tecnologías como RPA (Robotic Process Automation) y machine learning para mejorar la eficiencia operativa, reducir costos y minimizar errores humanos.
- Analista de marketing digital con inteligencia artificial.
Este perfil se enfoca en aplicar técnicas de inteligencia artificial para mejorar las estrategias de marketing digital. Utiliza análisis predictivo, personalización de contenido y automatización de campañas para aumentar la efectividad de las iniciativas de marketing y mejorar la experiencia del cliente.
- Consultor de negocios especializado en inteligencia artificial.
Asesora a empresas en la integración de soluciones de inteligencia artificial para mejorar sus operaciones y estrategias. Evalúa las necesidades del negocio, desarrolla planes de implementación de inteligencia artificial y supervisa la adopción de tecnologías avanzadas para asegurar el éxito de la transformación digital.
- Consultor para la transformación digital.
Ayuda a las empresas a adaptarse a la era digital mediante la implementación de tecnologías innovadoras y la reestructuración de procesos. Su objetivo es mejorar la eficiencia, la competitividad y la capacidad de respuesta de la empresa a los cambios del mercado.
- Ejecutivo/Gerente de transformación digital basada en inteligencia artificial.
Lidera la estrategia de transformación digital de la empresa, integrando soluciones de inteligencia artificial para impulsar la innovación y la productividad. Supervisa proyectos de inteligencia artificial, gestiona equipos multidisciplinarios y asegura el cumplimiento de objetivos estratégicos.
- Analista de datos financieros.
Especializado en el análisis de datos financieros que apoyen la toma de decisiones estratégicas. Utiliza técnicas de machine learning para predecir tendencias financieras, evaluar riesgos y optimizar la gestión de recursos.
- Analista de inversiones.
Evalúa oportunidades de inversión utilizando modelos financieros avanzados y análisis de datos. Su objetivo es maximizar el rendimiento del portafolio de inversiones, identificando riesgos y oportunidades en el mercado financiero.
- Analista de riesgos.
Identifica, evalúa y gestiona los riesgos que pueden afectar a la empresa. Utiliza herramientas de inteligencia artificial para analizar datos y prever posibles amenazas, desarrollando estrategias para mitigar riesgos financieros, operativos y de mercado.
- Analista de detección de fraudes.
Se especializa en identificar y prevenir actividades fraudulentas mediante el análisis de patrones de comportamiento y transacciones sospechosas. Utiliza algoritmos de machine learning para detectar anomalías y proteger a la empresa de pérdidas financieras.
- Consultor financiero con inteligencia artificial.
Asesora a empresas en la implementación de soluciones de inteligencia artificial para optimizar la gestión financiera. Ayuda a mejorar la precisión de las proyecciones financieras, la gestión de riesgos y la toma de decisiones estratégicas mediante el uso de tecnologías avanzadas.
En base a la experiencia profesional previa, los titulados serán candidatos a ser contratados en alguno de los siguientes perfiles:
- Analista de negocios con inteligencia artificial.
Utiliza herramientas de inteligencia artificial para analizar grandes volúmenes de datos empresariales, identificar patrones y tendencias, y proporcionar información relevante que mejore la toma de decisiones estratégicas. Sus responsabilidades incluyen el análisis predictivo, la automatización de informes y la optimización de procesos empresariales.
- Especialista en automatización de procesos.
Encargado de diseñar, implementar y gestionar sistemas automatizados que optimicen los procesos empresariales. Utiliza tecnologías como RPA (Robotic Process Automation) y machine learning para mejorar la eficiencia operativa, reducir costos y minimizar errores humanos.
- Analista de marketing digital con inteligencia artificial.
Este perfil se enfoca en aplicar técnicas de inteligencia artificial para mejorar las estrategias de marketing digital. Utiliza análisis predictivo, personalización de contenido y automatización de campañas para aumentar la efectividad de las iniciativas de marketing y mejorar la experiencia del cliente.
- Consultor de negocios especializado en inteligencia artificial.
Asesora a empresas en la integración de soluciones de inteligencia artificial para mejorar sus operaciones y estrategias. Evalúa las necesidades del negocio, desarrolla planes de implementación de inteligencia artificial y supervisa la adopción de tecnologías avanzadas para asegurar el éxito de la transformación digital.
- Consultor para la transformación digital.
Ayuda a las empresas a adaptarse a la era digital mediante la implementación de tecnologías innovadoras y la reestructuración de procesos. Su objetivo es mejorar la eficiencia, la competitividad y la capacidad de respuesta de la empresa a los cambios del mercado.
- Ejecutivo/Gerente de transformación digital basada en inteligencia artificial.
Lidera la estrategia de transformación digital de la empresa, integrando soluciones de inteligencia artificial para impulsar la innovación y la productividad. Supervisa proyectos de inteligencia artificial, gestiona equipos multidisciplinarios y asegura el cumplimiento de objetivos estratégicos.
- Analista de datos financieros.
Especializado en el análisis de datos financieros que apoyen la toma de decisiones estratégicas. Utiliza técnicas de machine learning para predecir tendencias financieras, evaluar riesgos y optimizar la gestión de recursos.
- Analista de inversiones.
Evalúa oportunidades de inversión utilizando modelos financieros avanzados y análisis de datos. Su objetivo es maximizar el rendimiento del portafolio de inversiones, identificando riesgos y oportunidades en el mercado financiero.
- Analista de riesgos.
Identifica, evalúa y gestiona los riesgos que pueden afectar a la empresa. Utiliza herramientas de inteligencia artificial para analizar datos y prever posibles amenazas, desarrollando estrategias para mitigar riesgos financieros, operativos y de mercado.
- Analista de detección de fraudes.
Se especializa en identificar y prevenir actividades fraudulentas mediante el análisis de patrones de comportamiento y transacciones sospechosas. Utiliza algoritmos de machine learning para detectar anomalías y proteger a la empresa de pérdidas financieras.
- Consultor financiero con inteligencia artificial.
Asesora a empresas en la implementación de soluciones de inteligencia artificial para optimizar la gestión financiera. Ayuda a mejorar la precisión de las proyecciones financieras, la gestión de riesgos y la toma de decisiones estratégicas mediante el uso de tecnologías avanzadas.
Plan de estudios
Todas las asignaturas del título se imparten íntegramente bajo la modalidad docente virtual y en lengua castellana.
El reparto de la carga docente entre las universidades participantes en la impartición del título, sin considerar el TFM, será el siguiente:
- Universidad Internacional de Andalucía: 32 ECTS, en tres grupos de docencia virtual asíncrona.
- Universidad de Córdoba: 16 ECTS, en un único grupo de docencia virtual síncrona.
Cada universidad se encargará de la tutela de los TFM (12 ECTS) correspondientes al número de sus estudiantes matriculados.
|
Cuatrimestre |
Módulo |
Asignatura |
ECTS |
Carácter |
Modalidad |
Lengua |
|
1 |
I. FUNDAMENTOS Y TÉCNICAS |
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|
|
6 |
Obligatoria |
Virtual |
Castellano |
||
|
6 |
Obligatoria |
Virtual |
Castellano |
|||
|
3 |
Obligatoria |
Virtual |
Castellano |
|||
|
Inteligencia de negocio y Automatización Robótica de Procesos (RPA) |
3 |
Obligatoria |
Virtual |
Castellano |
||
|
II. ÉTICA, LEGISLACIÓN Y SEGURIDAD |
||||||
|
|
Seguridad y fiabilidad en sistemas de Inteligencia Artificial |
3 |
Obligatoria |
Virtual |
Castellano |
|
|
Ética y responsabilidad en sistemas de Inteligencia Artificial |
3 |
Obligatoria |
Virtual |
Castellano |
||
|
|
Régimen jurídico-administrativo de los sistemas de Inteligencia Artificial |
3 |
Obligatoria |
Virtual |
Castellano |
|
|
III. APLICACIONES |
||||||
|
|
Aspectos transversales de la Inteligencia Artificial en la empresa |
3 |
Obligatoria |
Virtual |
Castellano |
|
|
2 |
|
Estrategias de implantación de la Inteligencia Artificial en la empresa |
6 |
Obligatoria |
Virtual |
Castellano |
|
3 |
Obligatoria |
Virtual |
Castellano |
|||
|
3 |
Obligatoria |
Virtual |
Castellano |
|||
|
3 |
Obligatoria |
Virtual |
Castellano |
|||
|
3 |
Obligatoria |
Virtual |
Castellano |
|||
|
IV. TRABAJO FIN DE MÁSTER |
||||||
|
Trabajo Fin de Máster |
12 |
Obligatoria |
Virtual |
Castellano |
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Nótese que el módulo III. APLICACIONES tiene 6 créditos en el primer cuatrimestre y 18 créditos en el segundo cuatrimestre, de tal forma que las estrategias de implantación, comunes a todas las aplicaciones, se estudian en el primer cuatrimestre.
Para la obtención del título, el alumnado deberá cursar un total 60 créditos ECTS, de tal forma que, junto con los 48 ECTS de asignaturas obligatorias, habrá de superar los 12 ECTS del Trabajo Fin de Máster (TFM).
Todas las asignaturas formativas del título se imparten íntegramente en modalidad virtual y en lengua castellana, siguiendo el Modelo de Aprendizaje en Línea de la UNIA (modelo eliA). Este modelo innovador integra componentes docentes, pedagógicos, tecnológicos, de diseño y de seguimiento personalizado, ofreciendo una experiencia formativa flexible y adaptada a las necesidades de cada estudiante .
A través del campus virtual de la UNIA, el alumnado accederá a un espacio (curso) para cada asignatura, así como a un espacio común con recursos generales del Máster. Además, se habilitará un espacio adicional que centralizará recursos y herramientas de comunicación del sistema de acompañamiento y seguimiento previsto como parte del Modelo eliA. Este sistema incluye una guía de bienvenida y orientación general, un listado de preguntas frecuentes y un calendario de citas para sesiones síncronas de tutorías con el dinamizador-orientador del programa .
Este espacio estará disponible desde la semana de bienvenida y acompañamiento inicial, que se llevará a cabo unos días antes del inicio de las primeras asignaturas formativas (ver calendario). A partir de esa fecha, el alumnado tendrá acceso al campus virtual de la UNIA y podrá entrar en contacto con el dinamizador-orientador del programa. Durante esta semana, se facilitará la familiarización con el entorno de enseñanza virtual y el resto de recursos y servicios de la UNIA, así como la comprensión de las claves del programa, incluyendo la metodología, la organización del campus virtual y el sistema de seguimiento. Además, tanto el dinamizador como los responsables académicos organizarán una sesión síncrona inicial de videoconferencia para dar la bienvenida al alumnado y proporcionar la información necesaria para cursar el programa.
El diseño metodológico de las asignaturas obligatorias de este Máster se sitúa dentro del Modelo UNIA de aprendizaje en línea (eliA). Este modelo permite ofrecer a los estudiantes una experiencia de aprendizaje valiosa y vinculadas con sus necesidades. Se articula en 5 ejes o pilares básicos (véase la Figura 1).
Figura 1. Componentes del Modelo UNIA de apredizaje en línea (eliA)
- Componente docente.
La docencia en línea presenta unas características específicas que la hacen diferente de la docencia presencial. En la misma se hace necesario identificar diferentes perfiles docentes.
- Componente de Innovación pedagógica.
Se promueve un diseño y desarrollo de los títulos basados en la personalización de los aprendizajes, el aprendizaje activo y relevante, todo ello mediado por tecnologías y apoyado en recursos educativos digitales.
- Componente de Innovación tecnológica.
El Área de Innovación y Enseñanza Virtual de la UNIA, desempeña un papel crucial en la implantación y desarrollo de metodologías, herramientas y procesos innovadores que facilitan a la institución posicionarse y disponer de altos grados de calidad y excelencia.
Las innovaciones tecnológicas que se han incorporado al Campus Virtual de la UNIA incluyen estudios de estrés de los sistemas y de usabilidad para el acceso de cualquier usuario sin importar desde dónde ni desde qué terminal lo hacen (móvil, tablet u ordenador); circunstancias éstas que facilitan la movilidad del aprendizaje (m-learning) de los estudiantes y tutores. No importa dónde se encuentren en cualquier momento, no pierden la comunicación. Igualmente, la incorporación de estándares técnicos recomendados por la CRUE-TIC a la que pertenece la UNIA, como la seguridad en los sistemas para la identidad y seguridad de los usuarios, al tiempo que las herramientas para preservar la honestidad de los trabajos académicos (herramientas antiplagio).
Cabe resaltar, igualmente, la disponibilidad de herramientas sencillas de videoconferencias integradas en el propio Campus Virtual de la UNIA, (tales como BlackBoard Collaborate), que permitirán la utilización de diferentes metodologías (conferencias y su grabación para futuro análisis, clases teóricas, tutorías personalizadas, video reportaje de experiencias de los propios estudiantes, etc.).
- Componente de Diseño.
El aprendizaje en línea requiere hoy en día un uso intensivo de las tecnologías digitales como apoyo a los procesos formativos. Todo ello requiere de una planificación adecuada en las distintas fases del proceso.
- Componente de Seguimiento y orientación.
Las universidades en línea que mantienen una mayor fidelización y satisfacción por parte de sus estudiantes son aquéllas que diseñan un programa para la orientación, seguimiento y motivación personalizada de sus alumnos.
Modelo Aprendizaje en Línea de la Internacional de Andalucía (ELIA) | UNIA
Profesorado
Las universidades participantes en la impartición de este título se ocuparán de la siguiente carga docente correspondiente a las asignaturas obligatorias (48 créditos ECTS):
- Universidad de Córdoba: 16 créditos ECTS, en único grupo de docencia virtual síncrona.
- Universidad Internacional de Andalucía (UNIA): 32 créditos ECTS, en tres grupos de docencia virtual asíncrona.
A esto habría que sumar la tutela de los TFM (12 créditos ECTS), donde cada universidad asumirá la correspondiente de sus propios estudiantes.
La docencia de los créditos asignados a la UCO será asumida por profesorado de sus departamentos y la colaboración de visitantes invitados, referentes en determinadas áreas, de otras universidades. Por su parte, en la UNIA la docencia de sus créditos será asumida por profesorado permanente de distintas universidades, con el título de doctor en todos los casos, junto con expertos externos de reconocido prestigio en sus ámbitos profesionales y acreditada experiencia docente, perteneciendo en todos los casos a la temática del Máster.
El Modelo eliA (https://www.unia.es/bounia/acuerdo-2-2024-cg) plantea el desarrollo de la docencia de todas las asignaturas de este Máster de forma virtual síncrona y asíncrona; en particular, la docencia síncrona se refiere a las actividades formativas AF1 de cada una de las asignaturas (1/3 de los ECTS asignados en cada asignatura) y va dirigida a la totalidad del estudiantado del título; por su parte, la docencia asíncrona se refiere a las actividades formativas AF2 (2/3 de los ECTS asignados en cada asignatura) y se llevará a cabo dividiendo la totalidad del alumnado en tres grupos. Así, las asignaturas de 6 ECTS se desarrollarán con un grupo síncrono (2 créditos ECTS) y tres grupos asíncronos (de 4 créditos ECTS cada grupo); por su parte, las asignaturas de 3 ECTS se desarrollarán con un grupo síncrono (1 crédito ECTS) y tres grupos asíncronos (2 créditos ECTS cada grupo). De la docencia síncrona se ocupará el profesorado de la UCO, en tanto que de la asíncrona lo hará el asumido por la UNIA. Mientras que el profesorado de la UCO está perfectamente identificado en su Plan de Organización Docente, el profesorado UNIA se asignará a través de un encargo docente de acuerdo con los perfiles requeridos para el Máster y que se indican en las Tablas 5.1.1 y 5.1.2, y que se incluirán en una convocatoria específica de profesorado para el desarrollo de la docencia asíncrona; la Tabla 5.1.3, por su parte, muestra las distintas asignaturas y dedicación docente que en cada una de ellas asumiría este profesorado.
La información sobre la convocatoria para la selección del personal docente del Modelo eliA de este título se encuentra disponible en el siguiente enlace:
https://www.unia.es/la-unia/tounia/mu-en-inteligencia-artificial-aplicada-a-entornos-empresariales-y-financieros
Dentro del plan de formación permanente de la Universidad Internacional de Andalucía, se prevé la realización de una actividad formativa de carácter obligatorio para todos los docentes que se incorporen al Modelo eliA, tanto profesorado de la Universidad de Córdoba al que se asigne la docencia síncrona, como quienes sean seleccionados por la Universidad Internacional de Andalucía para impartir la docencia asíncrona, siendo condición necesaria la superación del mismo para participar como docente en este Máster. Este programa de formación del profesorado para el Modelo eliA puede consultarse en:
https://www.unia.es/innovacion/modelo-aprendizaje-en-linea-de-la-internacional-de-andalucia-elia#fprofesoradoelia
|
Universidad |
Categoría |
Número[1] |
ECTS[2] |
Doctores/as[3] |
Acreditados/as[4] |
Sexenios[5] |
Quinquenios[6] |
|
UCO |
Catedrático de Universidad |
4 |
5 |
4 |
4 |
14 |
21 |
|
UCO |
Profesor Titular de Universidad |
4 |
6 |
4 |
4 |
7 |
10 |
|
UCO |
Profesor Contratado Doctor / Profesor Permanente Laboral |
3 |
4 |
3 |
3 |
2 |
10 |
|
UCO |
Profesor Ayudante Doctor |
1 |
1 |
1 |
1 |
0 |
1 |
|
UNIA |
Profesor Permanente* |
31 |
72 |
31 |
31 |
31 |
31 |
|
UNIA |
Profesor Ayudante Doctor |
3 |
10 |
3 |
3 |
3 |
3 |
|
UNIA |
Experto profesional |
6 |
14 |
- |
- |
- |
- |
|
|
Total |
52 |
112 |
46 |
46 |
57 |
76 |
* Catedrático de Universidad / Profesor Titular de Universidad / Profesor Contratado Doctor / Profesor Permanente Laboral
[1] Número total de profesores/as.
[2] Número total de créditos ECTS que impartirán, sin computar el TFM.
[3] Número total de doctores/as; este número se refiere en principio al profesorado universitario, pudiendo verse incrementado por expertos profesionales que ostenten también este nivel académico.
[4] Número total de profesores/as acreditados.
[5] Número total de sexenios de investigación o méritos equivalentes.
[6] Número total de quinquenios de docencia o méritos equivalentes.
Otros recursos humanos de apoyo a la docencia
Para el correcto desarrollo de las actividades docentes, se dispone del personal de apoyo encargado de atender las labores técnicas, de gestión y administrativas descrito en el apartado 5.2 de la memoria del plan de estudios.
