01
Integrar IA en la gestión
Utilizar inteligencia artificial generativa en actividades profesionales y de gestión, seleccionando herramientas y estructuras de interacción según propósito, contexto y resultado esperado.
Programa Ejecutivo · Fasecolda · 40 horas
INSURANCE AI JOURNEY
Una experiencia aplicada para comprender, utilizar y convertir la inteligencia artificial en nuevas capacidades para el sector asegurador.
01 GENERATIVE AI
02 PRODUCTIVITY
03 ML + DL
04 AGENTIC AI
La inteligencia artificial ya no solo responde. Analiza, predice y ejecuta. El desafío ahora es desarrollar la capacidad para utilizarla con criterio.
Descripción del programa
De herramienta a capacidad estratégica.
La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa. Ya no se limita a generar contenido o acelerar tareas individuales: hoy permite analizar grandes volúmenes de información, identificar patrones, construir modelos predictivos y desarrollar sistemas capaces de ejecutar procesos cada vez más complejos. Para el sector asegurador, donde los datos, el riesgo, la confianza y la capacidad de anticipación forman parte del núcleo del negocio, esta evolución representa una oportunidad especialmente relevante.
Este programa de 40 horas ha sido diseñado como una experiencia progresiva y aplicada para desarrollar capacidades reales alrededor de la inteligencia artificial. La ruta comienza construyendo fundamentos sólidos en IA generativa, prompting y herramientas de productividad; posteriormente avanza hacia Machine Learning y Deep Learning para comprender cómo los datos pueden convertirse en capacidad predictiva; y culmina con Agentic AI, explorando cómo diseñar agentes y flujos inteligentes capaces de transformar procesos organizacionales.
Más que aprender herramientas aisladas, los participantes desarrollarán criterio para reconocer dónde la inteligencia artificial genera valor, cómo estructurar una solución, qué información requiere, cómo interpretar sus resultados y qué controles deben acompañar su implementación.
01ANALIZAR
02ANTICIPAR
03ACTUAR
IA aplicada al negocio asegurador
Competencias adquiridas
Capacidades para usar, interpretar y diseñar.
02
Identificar oportunidades
Diferenciar iniciativas de productividad aumentada, analítica, Machine Learning, Deep Learning, automatización y agentes inteligentes según la naturaleza del problema.
03
Interpretar modelos
Comprender datos, variables, métricas, probabilidades y niveles de confianza para utilizar resultados analíticos y predictivos como soporte de decisiones.
04
Diseñar soluciones Agentic
Estructurar conceptualmente agentes y workflows inteligentes definiendo información, decisiones, acciones, controles, intervención humana e impacto.
Objetivos
Una ruta con propósito claro.
OBJ.
Objetivo general
Desarrollar capacidades para comprender, utilizar y aplicar estratégicamente diferentes niveles de inteligencia artificial en el contexto asegurador, integrando IA generativa, herramientas digitales, Machine Learning, Deep Learning y Agentic AI para fortalecer la productividad, el análisis de información, la toma de decisiones y el diseño de nuevas formas de operación.
Objetivos específicos
- Fortalecer la comprensión de fundamentos, posibilidades, limitaciones y criterios de uso responsable de la inteligencia artificial.
- Incorporar herramientas de IA en actividades profesionales para mejorar productividad, investigación, análisis y generación de conocimiento.
- Comprender el ciclo que conecta datos, modelos de Machine Learning y Deep Learning, predicciones y decisiones.
- Explorar aplicaciones predictivas en escenarios relacionados con riesgo, segmentación, anomalías y comportamiento.
- Comprender la arquitectura y funcionamiento de agentes inteligentes y diseñar oportunidades de automatización aplicables al ecosistema asegurador.
- Evaluar iniciativas de IA considerando valor esperado, viabilidad, información disponible, riesgos, controles y participación humana.
Learning Workflow
COMPRENDER → POTENCIAR → PREDECIR → ORQUESTAR
8H
01 · Construir criterioCOMPRENDER
Fundamentos de IA, inteligencia generativa, prompting, casos de aplicación y uso responsable.
8H
02 · Aumentar capacidadesPOTENCIAR
Herramientas digitales, productividad, investigación, gestión del conocimiento y nuevas formas de trabajo.
12H
03 · Convertir datosPREDECIR
Machine Learning, Deep Learning, modelos predictivos, interpretación, experimentación y analítica inteligente.
12H
04 · Diseñar operaciónORQUESTAR
Agentic AI, agentes inteligentes, automatización, diseño de workflows y construcción de soluciones.
Contenido temático
Cuatro módulos. Una progresión.
01
8 horas · Comprender
Inteligencia Artificial para la Gestión y el Sector Asegurador
Objetivo: Construir una comprensión sólida de la inteligencia artificial y desarrollar las capacidades necesarias para utilizarla con criterio en contextos profesionales, administrativos y estratégicos.
- Inteligencia artificial y nueva generación de capacidades digitales. Evolución de la IA, inteligencia generativa, modelos multimodales y transformación de la relación entre personas, información y tecnología.
- Prompting estratégico. Construcción de contexto, objetivos, restricciones, criterios y secuencias de trabajo para obtener resultados de mayor precisión y utilidad.
- Del problema al caso de aplicación. Identificación de necesidades organizacionales y estructuración de oportunidades de IA alrededor de productividad, análisis, conocimiento, riesgo y operación.
- Criterio, validación y uso responsable. Calidad de resultados, sesgos, privacidad, confidencialidad, trazabilidad, validación de información y supervisión humana.
02
8 horas · Potenciar
Productividad Aumentada y Nuevas Formas de Trabajo
Objetivo: Integrar herramientas de inteligencia artificial en actividades profesionales para aumentar la capacidad de analizar información, producir conocimiento, desarrollar entregables y rediseñar tareas.
- Document Intelligence y gestión de información. Análisis, síntesis, comparación, clasificación y extracción de información relevante a partir de documentos e informes extensos.
- Productividad profesional aumentada. Aplicación de IA en informes, presentaciones, comunicaciones, investigación, planeación, análisis y estructuración de información.
- Ecosistema de herramientas digitales. Experimentación con soluciones para investigación, reuniones, gestión del conocimiento, creación, visualización y apoyo profesional.
- Rediseño inteligente del trabajo. Identificación de actividades susceptibles de simplificación, asistencia o automatización y evaluación de su impacto.
03
12 horas · Predecir
Insurance Intelligence: Machine Learning, Deep Learning & Predictive Analytics
Objetivo: Comprender y aplicar los fundamentos de Machine Learning y Deep Learning para transformar datos en capacidad analítica y predictiva, desarrollando criterio para interpretar modelos y utilizar sus resultados.
- Del dato al modelo. Calidad y preparación de información, variables, entrenamiento, validación y comprensión del ciclo que conecta datos, modelos, resultados y decisiones.
- Machine Learning aplicado al negocio. Clasificación, regresión, clustering, segmentación, scoring, detección de anomalías y modelos predictivos.
- Deep Learning e información no estructurada. Fundamentos de redes neuronales y capacidades avanzadas para procesar texto, documentos, imágenes y grandes volúmenes de información.
- Interpretación y evaluación de modelos. Métricas, probabilidades, niveles de confianza, desempeño, explicabilidad y criterios de uso.
04
12 horas · Orquestar
Agentic Insurance: Agentes de IA y Automatización Inteligente
Objetivo: Comprender el funcionamiento de los agentes inteligentes y desarrollar capacidades para estructurar soluciones que integren información, decisiones, acciones, herramientas y supervisión humana.
- De los asistentes a los agentes inteligentes. Evolución hacia sistemas capaces de gestionar objetivos, utilizar información y ejecutar secuencias estructuradas de trabajo.
- Diseño de Agentic Workflows. Construcción de flujos con entradas, contexto, reglas, decisiones, acciones, validaciones, excepciones, resultados e intervención humana.
- Agentes conectados al negocio. Soluciones capaces de consultar información, analizar documentos, generar entregables, interactuar con herramientas y coordinar actividades.
- Agentic Insurance Lab. Diseño de una oportunidad aplicada al ecosistema asegurador definiendo problema, usuarios, información, acciones, controles, participación humana, indicadores e impacto.
Metodología 70 · 20 · 10
Aprender haciendo. Analizar experimentando. Transferir resolviendo.
El programa se desarrollará bajo el modelo 70:20:10, con una orientación eminentemente práctica y diseñada para que cada concepto se convierta rápidamente en experiencia.
El 70% del aprendizaje estará concentrado en la aplicación mediante laboratorios, ejercicios guiados, experimentación con herramientas, análisis de información, construcción de modelos, resolución de retos y diseño de soluciones. El 20% estará orientado al aprendizaje colaborativo mediante análisis de casos, discusión de resultados y trabajo entre participantes. El 10% corresponderá a conceptualización estratégica, proporcionando los fundamentos necesarios para comprender posibilidades, limitaciones y condiciones de uso.
La metodología recorrerá transversalmente un principio: cada tecnología debe entenderse desde su capacidad para resolver problemas y mejorar decisiones, no desde la herramienta en sí misma.
Diferenciales únicos
Más que contenidos. Una arquitectura de capacidades.
01
Ruta completa
Una progresión coherente
El programa conecta inteligencia generativa, productividad aumentada, inteligencia predictiva y automatización basada en agentes dentro de una sola experiencia.
02
Profundidad progresiva
16 horas de base. 24 horas de avance.
La estructura inicia con capacidades de uso y productividad y evoluciona deliberadamente hacia Machine Learning, Deep Learning y Agentic AI.
03
Contexto asegurador
Fundamentos transversales. Aplicación relevante.
Los retos, ejercicios, datos y situaciones estarán conectados con dinámicas propias del ecosistema asegurador, evitando una experiencia genérica.
04
Criterio de negocio
Tecnología con propósito
Cada tecnología será abordada desde cuatro preguntas: qué problema resuelve, qué información necesita, qué valor genera y bajo qué condiciones debe implementarse.
Experiencia de aprendizaje
Cómo lo haremos diferente.
La experiencia estará diseñada para que el participante evolucione durante las 40 horas desde usuario de inteligencia artificial hacia diseñador de soluciones basadas en inteligencia artificial.
01
Explorar
Comprender tecnologías, posibilidades, límites y oportunidades reales de aplicación.
02
Experimentar
Trabajar con herramientas, documentos, datos y escenarios para comparar resultados y desarrollar criterio.
03
Construir
Pasar de la comprensión a entregables concretos, modelos y soluciones de creciente complejidad.
04
Interpretar
Evaluar resultados, errores, métricas, niveles de confianza y condiciones de uso.
05
Diseñar
Integrar aprendizajes en una oportunidad de transformación con visión de proceso, control e impacto.
Agentic Insurance Lab
La experiencia culmina con un blueprint aplicado que integra problema, flujo, información, decisiones, controles, participación humana e impacto esperado.
Recursos facilitados
AI Insurance Toolbox
Un conjunto de recursos diseñado para extender la experiencia más allá de las sesiones y facilitar la aplicación posterior de los aprendizajes en contextos profesionales y organizacionales.
↗
Prompting Toolkit
Plantillas y estructuras reutilizables para investigación, análisis, generación de contenidos, pensamiento crítico y resolución de problemas.
⌘
Digital Tools Map
Selección organizada de herramientas para productividad, investigación, análisis, conocimiento, visualización, reuniones y automatización.
◇
AI Thinking Templates
Marcos de trabajo para identificar oportunidades, estructurar casos de uso y evaluar potencial de aplicación e impacto.
∑
ML & Predictive Resources
Materiales de apoyo para comprender modelos, variables, métricas, entrenamiento, validación e interpretación de resultados.
◎
Agentic AI Blueprint
Framework para estructurar agentes definiendo objetivo, conocimiento, decisiones, herramientas, acciones, controles e indicadores.
▣
Executive Knowledge Pack
Guías, lecturas seleccionadas, ebooks, referencias y materiales complementarios para profundizar después del programa.
Insurance AI Journey
FROM USING AI
TO BUILDING WITH AI.
Fasecolda · 40 horas · Programa Ejecutivo