Curso de Inteligencia Artificial Generativa para la Personalización del Cliente (Presencia Virtual Online - Andalucía) [2ª Edición]


Programa cofinanciado por el Fondo Social Europeo Plus y Agencia Digital de Andalucía, Junta de Andalucía

Objetivos

La Escuela de Organización Industrial (EOI) junto con FSE+ y la Agencia Digital de Andalucía, Junta de Andalucía, lanza este programa cuyo objetivo principal es proporcionar a los participantes los conocimientos, herramientas y estrategias necesarias para evaluar, planificar e implementar de forma realista soluciones de IA generativa para personalización del cliente, con especial énfasis en viabilidad económica, análisis coste-beneficio y toma de decisiones informadas.

A diferencia de cursos centrados exclusivamente en aspectos técnicos, este programa combina fundamentos tecnológicos sólidos con análisis crítico de aplicabilidad real, costos operativos explícitos y planificación estratégica adaptada al contexto de empresas con recursos limitados.

Los participantes aprenderán a trabajar con las tecnologías más recientes (GPT-5.2, Claude Sonnet 4.5, Gemini 3, agentes autónomos de IA, sistemas RAG), pero también —y de forma crítica— a determinar cuándo NO implementar IA, cómo calcular ROI realista, y cómo priorizar inversiones en función de la madurez digital de su organización.

Este curso proporciona un plan de implementación ejecutable con presupuestos detallados, roadmap de 12 meses, y análisis de viabilidad específico para cada tipo de negocio, asegurando que las decisiones de inversión en IA estén fundamentadas en datos reales y no en expectativas infladas por marketing de vendors.

Los objetivos específicos del curso son los siguientes:

Fundamentos tecnológicos actualizados (2026):

  • Comprender las capacidades reales de los LLMs de última generación (GPT-5.2, Claude Sonnet 4.5, Gemini 3) y sus diferencias aplicadas a casos de negocio
  • Distinguir entre chatbots tradicionales y agentes autónomos de IA, evaluando cuándo cada tecnología es apropiada
  • Conocer arquitecturas RAG (Retrieval Augmented Generation) y sistemas multi-agente, con casos de uso específicos para PYMEs
  • Trabajar con herramientas de automatización inteligente y orquestación de workflows con IA

Análisis de viabilidad y toma de decisiones:

  • Evaluar la madurez digital de una organización para determinar si está preparada para implementar soluciones de IA
  • Calcular análisis coste-beneficio realistas comparando soluciones de IA vs. alternativas tradicionales (contratación, externalización)
  • Identificar cuándo NO implementar IA y reconocer casos donde soluciones más simples son más efectivas
  • Priorizar casos de uso de personalización en función de ROI esperado, complejidad de implementación y recursos disponibles
  • Planificación estratégica y gestión de presupuestos:
  • Elaborar presupuestos detallados mensuales con costos reales de herramientas, APIs, suscripciones y servicios (en euros, actualizados 2026)
  • Diseñar roadmaps de implementación realistas de 6-12 meses con hitos medibles y criterios de éxito
  • Calcular puntos de breakeven y proyecciones de ROI para inversiones en IA aplicadas a personalización del cliente
  • Gestionar expectativas internas y externas sobre lo que la IA puede y no puede lograr en plazos y presupuestos específicos

Implementación práctica y casos reales:

  • Analizar casos de éxito y fracaso de PYMEs que implementaron IA para personalización (con datos de costos y resultados reales)
  • Identificar proveedores, herramientas y plataformas más adecuadas según presupuesto, sector y nivel técnico
  • Configurar prototipos funcionales de sistemas de personalización utilizando herramientas accesibles
  • Desarrollar un plan de implementación personalizado para el negocio propio de cada participante, con entregables profesionales

Medición de resultados y optimización continua:

  • Definir KPIs específicos para medir impacto de personalización con IA en conversión, retención y satisfacción del cliente
  • Implementar sistemas de medición que permitan evaluar efectividad y ajustar estrategias basándose en datos
  • Establecer procesos de optimización continua y criterios para decidir cuándo escalar, pivotar o descontinuar iniciativas de IA

A continuación, se detallan las competencias a adquirir por los participantes de la acción formativa:

  • Atención al cliente mediante agentes conversacionales de IA (análisis de viabilidad y configuración básica)
  • Gestión comercial automatizada con IA generativa (sistemas de scoring, lead nurturing personalizado)
  • Gestión de marketing hiperpersonalizado con IA generativa (microsegmentación, contenido dinámico)
  • Implementación de estrategias omnicanal con agentes autónomos de IA
  • Configuración de herramientas no-code/low-code de IA generativa para pequeñas empresas
  • Orquestación de workflows automatizados con IA (http://make.com/, Zapier, n8n con integraciones LLM)
  • Implementación de soluciones RAG para personalización contextual con datos propios
  • Diseño, evaluación y despliegue de agentes autónomos de IA para aplicaciones de negocio
  • Planificación estratégica de transformación digital - Elaboración de planes de implementación con análisis de viabilidad económica y gestión de expectativas
     
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Datos generales

Convocatoria
2026
Dirigido a

Los destinatarios de las acciones formativas serán personas empleadas en activo de cualquier sector de actividad dentro de una Pyme, por cuenta propia (autónomos) o ajena.

Estos destinatarios deberán tener gran motivación y compromiso con el programa: personas que deseen mejorar sus capacidades y habilidades, así como adquirir conocimientos para aplicarlos en la mejora de la competitividad de sus empresas. 

Horario

Sesiones de 3 horas dos días en semana. Horario de tarde.

Duración

63 horas lectivas (45 h de clase + 18 h de tutoría)

Precio:

Formación gratuita. Programa cofinanciado por el Fondo Social Europeo Plus y Agencia Digital de Andalucía, Junta de Andalucía

 

Fecha del curso
Provincia
- Otras -
Modalidad
Online

Contenidos

Módulo 1: Panorama Actual de IA Generativa para Personalización en PYMEs

  • Estado del arte en LLMs y agentes de IA: GPT-5.2, Claude Sonnet 4.5, Gemini 3 - comparativa técnica y casos de uso por modelo
  • Realidad vs. Hype: capacidades reales vs. promesas de marketing, limitaciones operativas y matriz de madurez para evaluar si tu PYME está lista
  • Agentes autónomos vs. chatbots tradicionales: diferencias técnicas, económicas y de experiencia de usuario
  • Casos de éxito 2024-2025: análisis de 3 PYMEs (<50 empleados) que transformaron su experiencia de cliente con IA, con datos de costos, tiempos y resultados

Módulo 2: Agentes Conversacionales para PYMEs - Viabilidad y Configuración

  • Análisis comparativo chatbots vs. agentes con LLMs: cuándo usar cada solución según volumen, complejidad y presupuesto - cálculo de breakeven
  • Plataformas no-code accesibles: análisis de Voiceflow, Botpress, CustomGPT, Relevance AI - costos reales mensuales y limitaciones de planes gratuitos vs. producción
  • Diseño de agentes con personalidad de marca: ingeniería de prompts, gestión de memoria y contexto conversacional, consideraciones GDPR
  • PRÁCTICA: configuración de agente conversacional básico funcional - explicitando claramente qué se puede hacer gratis vs. qué requiere planes de pago

Módulo 3: RAG - Personalización Contextual con Datos Propios

  • Fundamentos de RAG: por qué los LLMs genéricos no conocen tu negocio y cómo RAG permite consultas en tiempo real sobre información propietaria
  • Arquitectura RAG simplificada: bases de conocimiento, vectorización, búsqueda semántica - qué es un vector database y alternativas técnicas para PYMEs
  • Herramientas y análisis de costos: comparativa Pinecone, Weaviate, Chroma, soluciones integradas - discusión crítica sobre viabilidad económica de RAG para negocios pequeños
  • DEMO EN VIVO + EJERCICIO: el docente construye sistema RAG en tiempo real, los alumnos diseñan base de conocimiento para su negocio con estimación de costos

Módulo 4: Custom GPTs, Asistentes y Herramientas de IA de Código Bajo

  • Custom GPTs en contexto de negocio: diferencia vs. ChatGPT genérico, casos de uso (ventas, soporte, contenido) - análisis coste-beneficio del requisito de ChatGPT Plus ($20/mes)
  • Configuración de instrucciones, knowledge bases y acciones: diseño de comportamiento consistente, limitaciones de tamaño, integración con APIs externas
  • Alternativas a Custom GPTs: Claude Projects, Gemini Gems, asistentes de terceros - comparativa de funcionalidades, costos y cuándo elegir cada opción
  • TALLER: diseño de 3 asistentes especializados (ventas, soporte, upselling) con especificaciones completas, integraciones necesarias y presupuesto detallado

Módulo 5: Automatización Inteligente del Customer Journey

  • Mapeo del customer journey: metodología para identificar "momentos de verdad" donde personalización con IA tiene mayor impacto - priorización por ROI vs. complejidad
  • Plataformas de automatización con IA: http://make.com/, n8n, Zapier - capacidades, integraciones con LLMs, análisis crítico de limitaciones de planes gratuitos
  • Triggers inteligentes y secuencias adaptativas: más allá de automatización simple - usar IA para detectar intención, sentimiento, urgencia y personalizar contenido dinámicamente
  • DEMO EN VIVO + EJERCICIO: construcción de customer journey automatizado completo desde lead capture hasta postventa, con costos documentados en tiempo real

Módulo 6: Orquestación de Múltiples Agentes y Sistemas Multi-Agente

  • Sistemas multi-agente: cuándo son necesarios vs. agente único - casos de uso, arquitecturas comunes (pipeline, routing, paralelo) y trade-off complejidad/costo
  • Coordinación entre agentes especializados: handoff de contexto, gestión de memoria compartida, escalado de errores y fallback a humanos
  • Herramientas y frameworks: LangChain, AutoGPT, CrewAI - nivel técnico requerido y realidad sobre alternativas no-code limitadas
  • EJERCICIO conceptual: diseño de arquitectura multi-agente con justificación de necesidad y estimación de costos desarrollo + operación - NOTA: implementación real excede presupuestos típicos de PYMEs

Módulo 7: Análisis Predictivo y Métricas de Personalización

  • Del análisis descriptivo al predictivo: casos de uso (churn prediction, lifetime value, propensión) - requisitos de datos mínimos y herramientas no-code/low-code accesibles
  • Personalización predictiva: anticipar necesidades del cliente - balance entre útil y "espeluznante" (creepy factor), consideraciones éticas
  • KPIs específicos de personalización con IA: conversión atribuible, engagement incremental, CAC/LTV ajustados - más allá de métricas genéricas
  • TALLER: definición de framework de medición personalizado con 5-7 KPIs, fuentes de datos, dashboard mockup y presupuesto de implementación

Módulo 8: Plan de Implementación y Casos Prácticos

  • Metodología de planificación realista: framework diagnóstico → priorización → roadmap → presupuesto → métricas - gestión de trade-offs y expectativas
  • Análisis de casos completos: 3 PYMEs con éxito (<500€/mes), fracaso (lecciones) y decisión de NO implementar IA (análisis de decisión bien tomada)
  • Workshop de elaboración de plan: trabajo guiado con revisión entre pares y consultoría individual - templates de presupuesto para 3 niveles (básico, intermedio, avanzado)

Presentaciones finales: pitch del Plan de Implementación en formato ejecutivo (10 min + 5 min Q&A) con simulación de presentación a inversores/dirección


Metodología

EOI ha desarrollado y puesto en práctica una metodología que se basa en la formación de carácter práctico y en la atención individualizada que permita el correcto desarrollo de los conocimientos adquiridos y su adecuación a las características de cada participante, a través de formación grupal, tutorías individualizadas y desarrollo de numerosas actividades.  
 
Se entregará un DIPLOMA acreditativo a todos aquellos alumnos que hayan alcanzado los porcentajes de asistencia requeridos, tanto a las sesiones lectivas como a las tutorías y hayan superado con la calificación de Apto la prueba de conocimiento establecida. 
 
Para evaluar la adquisición de conocimientos se realizarán, en su caso, proyectos fin de curso, cuestionarios, formularios, casos prácticos individuales y/o grupales acerca de los contenidos vistos a lo largo del curso.  

HORAS DE DIPLOMA: 100 horas
63 horas lectivas (45 h de clase + 18 h de tutoría) + 37 horas de Trabajo del alumno


Información e Inscripción

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EOI Sevilla