Marketing Analytics de automatizaciones y uso de IA de alto impacto
| dc.contributor.advisor | Betancourt Correa, Carlos | Asesor |
| dc.contributor.author | Giraldo Posada, Cristian David | |
| dc.contributor.author | Díaz Alzate, Samuel David | |
| dc.contributor.researchgroup | Grupo de Investigación y Desarrollo en Informática y Telecomunicaciones | |
| dc.contributor.researchline | Línea de Investigación Desarrollo de Software | |
| dc.date.accessioned | 2026-05-09T17:15:44Z | |
| dc.date.available | 2026-05-09T17:15:44Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | Este documento presenta el diseño curricular del curso Marketing Analytics de automatizaciones y uso de inteligencia artificial de alto impacto, una propuesta formativa estructurada en cinco unidades progresivas orientadas al diseño, implementación y despliegue de soluciones analíticas aplicadas al marketing. El curso integra conceptos fundamentales de agentes inteligentes, arquitecturas de datos modernas y enfoques causales para la toma de decisiones, junto con técnicas avanzadas como sistemas multiagente, aprendizaje por refuerzo y buenas prácticas de MLOps orientadas a entornos productivos. La metodología combina microclases teóricas con talleres prácticos y retos autónomos, permitiendo que los participantes construyan entregables funcionales como flujos de automatización en n8n, prototipos de agentes en Copilot Studio, modelos de causalidad, tableros analíticos y pipelines reproducibles de despliegue. A lo largo del curso se promueve el pensamiento crítico, la experimentación guiada y el uso responsable de la inteligencia artificial, integrando herramientas contemporáneas tales como feature stores, sistemas RAG multimodales y frameworks de optimización. Esta propuesta está dirigida a profesionales que buscan fortalecer su capacidad para diseñar soluciones basadas en datos dentro del ámbito del marketing, con enfoque en autonomía operativa, escalabilidad y buenas prácticas éticas. | es |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier.other | Facultad de Ciencias e Ingeniería | |
| dc.identifier.uri | https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/7840 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad de Manizales | |
| dc.relation.hasversion | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| dc.rights.accesRights | Acceso abierto (metadatos visibles, texto completo descargable) | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es | |
| dc.subject | Marketing digital | |
| dc.subject | Inteligencia Artificial | |
| dc.subject | Ingeniería de sistemas | |
| dc.title | Marketing Analytics de automatizaciones y uso de IA de alto impacto | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
| thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas y Telecomunicaciones | |
| thesis.degree.grantor | Universidad de Manizales | |
| thesis.degree.level | Título Profesional | |
| thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas y Telecomunicaciones |
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