Objetivos
El curso “Optimización de los procesos empresariales con Inteligencia Artifcial” tiene como finalidad capacitar a los participantes en el uso práctico y estratégico de la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia, la innovación y la toma de decisiones en entornos empresariales y administrativos. Los principales objetivos formativos son:
- Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial aplicada, con especial atención a los modelos de lenguaje y a su potencial en la automatización de procesos y tareas.
- Aprender a utilizar APIs y herramientas de IA (como OpenAI, HuggingFace y Ollama) para desarrollar soluciones que mejoren la productividad y la gestión de la información.
- Diseñar e implementar flujos de trabajo automatizados, integrando IA en herramientas empresariales mediante plataformas como n8n y CrewAI.
- Desarrollar aplicaciones web y de escritorio inteligentes, capaces de interactuar con usuarios y procesar información de manera autónoma mediante frameworks como Flask, FastAPI, Streamlit o Gradio.
- Fomentar la capacidad de análisis y resolución de problemas, aplicando la IA a casos prácticos de la actividad empresarial (atención automatizada, generación de informes, análisis de texto, etc.).
- Promover el uso ético, seguro y responsable de la inteligencia artificial, entendiendo sus implicaciones sociales y profesionales. Estos objetivos garantizan que el alumnado adquiera competencias técnicas, analíticas y creativas necesarias para liderar procesos de transformación digital mediante el uso de tecnologías de inteligencia artificial en distintos entornos profesionales.
Resultados de aprendizaje
- Comprende los fundamentos de la inteligencia artificial aplicada y su papel en la automatización de procesos y la optimización de procesos empresariales.
- Utiliza de forma autónoma APIs y modelos de lenguaje (OpenAI, HuggingFace, Ollama) para crear soluciones de generación y análisis de información.
- Diseña y automatiza flujos de trabajo mediante plataformas de orquestación (n8n, CrewAI), integrando herramientas de IA en procesos empresariales.
- Desarrolla aplicaciones web o de escritorio que integran modelos de lenguaje y agentes inteligentes, empleando frameworks como Streamlit, Flask o FastAPI.
- Evalúa el impacto ético, operativo y técnico del uso de IA en entornos empresariales, aplicando criterios de transparencia, seguridad y responsabilidad digital.
Plan de estudios
El curso se impartirá en modalidad online en directo (síncrona) mediante Microsoft Teams. Se incluyen grabaciones y acceso flexible a los contenidos para los alumnos que no puedan seguir los contenidos en directo. Las clases se impartirán en sesiones de 2 horas dos días a la semana.
- Módulo 1. ChatGPT y agentes inteligentes.
- Módulo 2. Uso de Modelos con Ollama.
- Módulo 3. Uso de Modelos con HuggingFace.
- Módulo 4. Desarrollo Web con Modelos de IA.
- Módulo 5. Desarrollo de Aplicaciones de Escritorio.
- Módulo 6. Automatización de tareas con N8N.
- Módulo 7. Coordinación de Agentes con CrewAI (Módulo Avanzado).
- Módulo 8. Proyecto Final Integrador.
Acceso y admisión de estudiantes
| Requisitos de acceso | Perfil recomendado | Criterios de selección |
|---|---|---|
| Edad comprendida entre 25 y 64 años. | Para acceder a la microcredencial “Optimización de los procesos empresariales con Inteligencia Artifcial” se requiere poseer conocimientos previos de Python, ya sea de forma demostrable o haber cursado previamente la microcredencial “Python para la Productividad Empresarial”. | Ver la Ficha de difusión disponible en la página web |
Sistema de evaluación
Evaluación continua del aprendizaje.
Horarios y lugares de impartición

Martes y jueves de 17 a 19 horas. Las sesiones quedarán grabadas para su posterior consulta.
Matrículas gratuitas
Esta microcredencial es gratuita si se acredita documentalmente alguno de los siguientes supuestos:
- Ser perceptor del Ingreso Mínimo Vital (IMV).
- Estar en situación de desempleo.
- Tener un grado de discapacidad igual o superior al 33%.
- Tener la condición de víctimas de la violencia de género.
Coordinador
- Eduardo Zalama Casanova
Equipo docente
- Jaime Duque Domingo
- Celia Sánchez-Girón Coca
- Sergio Merno Fidalgo
- Álvaro Zamorano Casasola

