Desarrolla tu pensamiento crítico

Facilitado por: Israel López

Este es un curso de especialización que inicia en enero y se extiende hasta final de junio.

Pensamiento analítico

• Toma informada de decisiones
• ¿Qué es Data Science?
• ¿Qué no es Data Science?
• Flujo D-I-K-S
• Fases de un proyecto de Data Science para apoyar la toma de decisiones

Selección de las fuentes y los conjuntos de datos

• Calidad del dato: importancia de la selección de las fuentes y los conjuntos de datos (data sets).
• Ética del dato.
• Introducción a R: creación del entorno de trabajo.
• Introducción a Python: creación de entorno de trabajo.
• Extracción de información: bases de datos y web scrapping

Estadística básica para Data Science y Análisis Exploratorio de Datos

• Descriptivos
• Correlación y regresión
• Probabilidad
• Muestreo, Inferencia y Contraste de Hipótesis
• Análisis de Varianza

Modelos para Data Science

• Bootstrap (muestreo sintético)
• Modelos de regresión
• Reducción dimensional
• Clustering
• Clasificación (KNN, árboles de decisión, random forest)
• Support Vector Machines
• Análisis de series temporales y modelos autorregresivos
• Introducción a las redes neuronales

Visualización de la información

• Storytelling poderoso basado en datos
• Preprocesamiento de datos: Análisis exploratorio de datos y data wrangling
• Relación entre Data Science e Inteligencia artificial: introducción a los LLMs
• Mitos y realidades sobre el Data Governance
• Programación en R de los ítems descritos
• Programación en Python de los ítems descritos

Proyecto Transversal.

• Elaboración del proyecto final

Facilitado por: Juan Cánovas Ras y Yareli García Romero

En un mundo donde la incertidumbre y los desafíos son constantes, la capacidad de tomar decisiones estratégicas basadas en información confiable es más importante que nunca. Aquí es donde la Inteligencia Empresarial se convierte en un activo indispensable.

La inteligencia empresarial no trata solo de recopilar datos; es un proceso estratégico que transforma información en conocimiento para proteger los intereses de la organización, detectar oportunidades y anticipar riesgos, evaluar a nuestra competencia y mejorar la seguridad del negocio.

TEMARIO

De la Incertidumbre a la Estrategia

• Convertir la incertidumbre del entorno en decisiones estratégicas

Sistemas y principios de Inteligencia

• Cómo establecer y operar un sistema de inteligencia efectivo

Plan y ciclo de la Inteligencia

• Etapas del ciclo de inteligencia para garantizar resultados consistentes

Capacidades de Inteligencia

• Claves fundamentales para integrar personas, herramientas e información de manera eficiente

Fuentes de Información

• Internas y externas, medios de comunicación, informes de mercado, redes sociales, fuentes de seguridad, etc

Métodos

• Inteligencia competitiva, análisis de riesgos, ciberseguridad, investigaciones

Productos y servicios de Inteligencia

• Cómo desarrollar reportes y análisis de alto impacto para tu empresa

Beneficios y desafíos

• Cómo la unidad de inteligencia puede transformar la organización y ayudar a superar los retos actuales

Caso práctico

Facilitado por: Ricardo Sánchez Butragueño

La Empresa Invertebrada: Aprendizajes de Ortega y Gasset aplicados a empresas y organizaciones

Una nueva visión aplicada al liderazgo intangible y la excelencia como claves del éxito empresarial:

• El liderazgo como talento innato que inspira y cohesiona.
• La importancia de un propósito motivador y compartido.
• Cómo evitar la fragmentación interna y los particularismos.
• La negociación como instrumento de cohesión.
• La visión estratégica y la humildad como antídotos contra la decadencia.
• La ejemplaridad y la admiración como pilares culturales.

En este bloque desarrollamos dos temáticas muy relacionadas

Mapeo de la Estrategia usando los Mapas de Wardley

Facilitado por: Joaquín Peña

• Sesiones: 13 y 27 de marzo de 2025

Creación del Portafolio Estratégico

Facilitado por: José Antonio de Miguel (YoEmprendo)

• Sesiones: 20 de marzo y 3 de abril de 2025

Facilitado por: Francisco J. Jariego

Este bloque consta de dos partes: 

• Parte general:
  • Inicio: 24 de abril de 2025
  • Número de sesiones: 4
  • Horario: jueves consecutivos de 18:30 a 20:30 horas de Madrid (España)
• Profundización: tiene un enfoque más aplicado para aquellos que queráis profundizar en la materia
  • Inicio: 4 de junio de 2025
  • Número de sesiones: 4
  • Horario: miércoles alternos (cada 15 días) de 18:30 a 20:30 horas de Madrid (España)

Nota: los participantes que completen la dos partes y las actividades propuestas, obtendrán un diploma acreditativo.

TEMARIO

Los estudios de futuros se interesan por los futuros posibles, probables, plausibles y los futuros preferidos. Como el futuro aún no existe, el objetivo es el estudio de las proyecciones futuras, las discontinuidades en las tendencias históricas y presentes, las visiones (imágenes y narrativas) actuales del futuro a largo plazo, la estrategia y la transformación de la sociedad y la cultura hacia futuros alternativos.

El pensamiento (de, sobre el) futuro (Futures thinking) es un proceso creativo que ayuda a personas y organizaciones a determinar el futuro que desean y cómo podrían lograrlo.

La prospectiva estratégica (strategic foresight) es una forma estructurada y sistemática de recopilar evidencia sobre el futuro para anticipar y prepararse mejor para, o propiciar, el cambio. El objetivo no es “acertar el futuro”, sino explorar la variedad de acontecimientos posibles y plausibles que deben tenerse en cuenta, y ayudar a encontrar la mejor apuesta de futuro para la persona u organización.

Introducción y fundamentos de los estudios de futuro

• El tiempo. Física y filosofía.
• Sistemas y dinámica de sistemas.
• Predicción.
• Complejidad, Emergencia.
• Enumeración de ámbitos y principales referencias.

Historia de los estudios de futuros

• Cronología.
• Hitos destacados / destacables.
• Lecturas para ganar perspectiva.

Alfabetización en estudios de futuro

• Una "teoría del todo" sobre los estudios de futuro.

Métodos y paradigmas

• Scouting, Environmental Scanning. Fuentes de datos.
• Tendencias.
• Brainstorming.
• Wild Cards / cisnes negros.
• Triángulos, ruedas, conos, etc.
• Análisis causal estructurado (Causal Layered Analysis).
• Imágenes de futuro.
• Narrativa.
• Ficción especulativa y Ciencia Ficción.
• Pensamiento de diseño (Design Thinking).
• Escenarios, planificación de escenarios, historias del futuro.
• El método Delphi.
• Agregación de encuestas.
• Agregación de probabilidades.
• Mercados de predicción (Prediction markets, information markets).
• Modelado estadístico y previsión (forecasting).
• Simulación y juegos.
• Modelos basados en agentes.

Estrategia y estudios de futuro

• Por qué miramos al futuro.
• Jugar con el futuro: De la teoría de juegos al diseño de mecanismos.
• Crear el futuro. Innovación, emprendimiento. Cambio tecnológico y social.

Facilitado por: Arthur Cahuantzi

Este bloque consta de dos partes: 

• Parte general:
  • Inicio: 29 de mayo de 2025
  • Número de sesiones: 4
  • Horario: jueves consecutivos de 18:30 a 20:30 horas de Madrid (España)
• Profundización: tiene un enfoque más aplicado para aquellos que queráis profundizar en la materia

• • Tramo A
    • Inicio: 25 de junio de 2025
    • Número de sesiones: 3
    • Horario: miércoles alternos (cada 15 días) de 18:30 a 20:30 horas de Madrid (España)
  • Tramo B
    • Inicio: 3 de septiembre de 2025
    • Número de sesiones: 4
    • Horario: miércoles alternos (cada 15 días) de 18:30 a 20:30 horas de Madrid (España)

Nota: los participantes que completen la dos partes y las actividades propuestas, obtendrán un diploma acreditativo.

TEMARIO 

Análisis de la industria y su impacto en el desempeño financiero de las empresas

• Análisis de las cinco fuerzas de Porter.
• Impacto de las 5 fuerzas de Porter en el Estado o Cuenta de Resultados.
• Cadena de Valor.
• Actividades estratégicas vs actividades clave.
• Cadena de valor integral vs modular.

Evaluación financiera de las estrategias genéricas de diferenciación y líder en costos

• Indicadores básicos de rentabilidad.
• ROIC, el ADN de la empresa, financieramente hablando.
• Las empresas tienen dos rutas para llegar al mismo ROIC.
• Margen de utilidad (Pricing Power) X rotación de capital (Capital Velocity), la simbiosis perfecta de la estrategia empresarial.

¿Cómo evaluar, financieramente, una estrategia empresarial?

• Rentabilidad y costos del capital de la hoja de balance.
• ROIC vs WACC.
• Estrategias que destruyen valor (crecimiento toxico).
• Estrategias que no crean ni destruyen valor.
• Estrategias que crean valor.

Aplicación a un caso práctico real

Facilitado por: Jorge García Casanova

Este bloque busca capacitar a los participantes para entender, implementar y gestionar
un Modelo Operativo Tecnológico de nueva generación, que responda a las
necesidades cambiantes del negocio.

Se analizan las deficiencias de los modelos tradicionales y, desde su comprensión, se
diseña un modelo formado por un gobierno dinámico, la gestión eficiente de la
demanda, equipos autónomos y frameworks ágiles.

Se enfatiza la adaptación de la arquitectura de TI a un entorno tecnológico altamente
volátil, la cultura de orientación a valor y la aceleración digital para liderar la
transformación tecnológica.

TEMARIO

Parte A. Anatomía de un modelo obsoleto

• Una disección crítica
• Cinco bloqueadores de la transformación digital
• La calidad del desarrollo de software

Parte B. Gobierno y gestión de la demanda

• Sistema de gobierno dinámico
  • Sociocracia
  • Alineación con la estrategia
• Gestión global de la demanda
  • Solo puede quedar una
  • Toma eficiente de decisiones
• Valor: Definición y medición

Parte C. Team First: Beyond the people dimensión

• El equipo como medio de entrega de valor
  • Equipos longevos vs ad hoc
  • Unidad mínima de asignación
  • Contextos acotados
  • Carga cognitiva y la Business Knowledge Base.
• Creando equipos multifuncionales
  • Topología y antropología
  • Capacidades y comportamientos
  • “MiliTIa” y proveedores
  • La colocación del equipo
• Framework para los equipos
  • Interacciones (intra e inter)
  • Línea de desacople
  • Gestión del flujo de entrega de valor
  • Valor = Utilidad x Garantía

Parte D. Evolución de la arquitectura tecnológica

• Los principios de la aceleración digital
  • Culturas Knowledge Driven (Data Driven) y DevOps
• Diseccionando el mapa de aplicaciones
  • Desmontando el mito del legacy
  • Modernización desde el valor al negocio
• Repensar la forma de entregar soluciones de TI
  • Capacidades de ingeniería propias

Facilitado por: Rogelio Villajos

TEMARIO

Introducción: El desafío de la formación en la academia de suboficiales

• Breve descripción del contexto: formación de futuros suboficiales y su
  exigencia.
• Limitaciones de los métodos tradicionales en entornos de aprendizaje
  acelerado y de alto estrés.
• Planteamiento del problema: ¿Cómo mejorar el aprendizaje retenido, la
  autonomía, la toma de decisiones de los alumnos?

Implementación de la IA en el aprendizaje militar

• Uso de agentes GPT como tutores interactivos.
• Generación de baterías de preguntas como método de estudio activo inicial.
• Relación entre la formulación de preguntas y la consolidación del
  conocimiento.
• Principios pedagógicos aplicados: aprendizaje basado en la curiosidad,
  refuerzo positivo, metacognición y autoevaluación.

Resistencias y adaptación

• Resistencia cultural y sociológica: la tradición pedagógica militar vs. la
  adopción de nuevas tecnologías.
• Percepción inicial de los alumnos y el claustro.
• Ajustes necesarios en la implementación para asegurar la aceptación del
  sistema.

Resultados y medición del impacto

• Comparación de pruebas A/B entre alumnos que usan IA y los que no.
• Evidencias de mejora en el rendimiento, comprensión y autonomía.
• Testimonios y observaciones cualitativas sobre el cambio de mentalidad en los
  alumnos.

Paralelismo con la formación en combate

• Aprender a aprender bajo presión: el entrenamiento cognitivo como base para
  la toma de decisiones en situaciones críticas.
• Adaptabilidad y pensamiento estratégico: formar suboficiales que no solo
  sigan órdenes, sino que analicen y se anticipen a problemas complejos.

Conclusión: Hacia un modelo replicable en la educación militar

• Potencial de esta metodología para otras áreas formativas dentro de la ABA y
  más allá.
• Discusión sobre los próximos pasos y mejoras futuras.
• Reflexión final sobre la importancia del aprendizaje autónomo en la formación
  de líderes.

Facilitado por: María Blanco y Javier G. Recuenco

Dinámicas de Incertidumbre en la empresa

• Concepto de incertidumbre.
• Factores que mitigan o activan la incertidumbre.
• Mecanismos humanos para procesar la incertidumbre.
• Efectos en la gestión empresarial de la incertidumbre.
• Detonantes que están acelerando la incertidumbre en nuestros días.
• Consecuencias en el universo empresarial de este fenómeno.
• Cómo se puede afrontar una incertidumbre acelerada en la empresa

Facilitado por: César Astudillo

Nota: debido a su enfoque práctico, las sesiones de este módulo se impartirán cada tres (3) semanas para que dé tiempo a realizar las diferentes actividades propuestas.

TEMARIO

“Quiero hacer algo nuevo, pero no sé qué”. La introspección, la exploración competitiva, el pensamiento sistémico y el método científico pueden combinarse para generar ideas para nuevos proyectos e iniciativas de todo tipo, y averiguar si existe demanda real para las mismas. El procedimiento que aprenderemos en estas sesiones puede ser utilizando no solo para concebir y validar nuevas iniciativas empresariales, sino también nuevos proyectos en el ámbito de la empresa social o el Tercer Sector.

Entendiendo los procesos de efectuación

• Lógica causal y lógica efectual (Saras Sarasvathy)
• El proceso efectual
• El principio de pérdida aceptable
• El dilema de la incorporación de nuevos socio

Inventario de motivaciones y capacidades

• Autodiagnóstico de motivadores intrínsecos
• Inventario de capacidades diferenciales
• Inventario de activos materiales e inmateriales
• Inventario de capital relacional
• Selección de áreas de oportunidad

Cartografía de áreas de oportunidad

• Mapeo de ecosistema. Actores relevantes
• Prospección de competidores
• Prospección de clientes potenciales
• Prospección de nuevas tecnologías habilitadoras
• Prospección de nuevos enfoques científicos

Macrotendencias y habilitadores de modelos de negocio

• Cribado de macrotendencias
• Cribado de modelos de negocio

Síntesis de propuestas de valor

• Creación de propuestas de valor

Levantamiento de hipótesis y planes de validación

• Levantamiento de hipótesis
• Técnicas de validación
• Creación de un plan de validación

Facilitado por: Sylvia Díaz-Montenegro

El pensamiento sistémico propone ver los sistemas como entidades no divisibles en sus componentes, para poder estudiar -y gestionar- el comportamiento del sistema agregado: el comportamiento emergente del sistema complejo.

Introducción – conceptos y vocabulario

• Sistemas complejos.
• Niveles de integración.
• Comportamiento sistémico.
• Los silos.
• Ley de Metcalf.

Sistemas complejos

• Las industrias de servicios – industrias de relaciones.
• La marca humana: el sistema demenciado (#Golem).
• De quién es el comportamiento? Quién tiene la culpa? Por qué no lo corrige?
• El síndrome del proceso único.
• Las jerarquías y los silos.

Diseño de procesos: silos y jerarquías

• Workflows y BPMN: La técnica y las hipótesis de partida (i.e. no se mueven los datos, el actor único).
• El gap entre la idea y la ejecución: la paradoja de la simplificación y el coste de la fricción.
• Procesos interactivos.

Diseño de comportamientos

• Procesos de alta variabilidad (orientado a objeto).
• Modelo BALSA – Artifact Centric.
• Modelo BALSA jerárquico (SoSE) – Arquitecturas compuestas.
• Model driven – sistemas en caja blanca.
• Low Code – sistemas que aprenden rápido.

Facilitado por: Pedro Pajares

Facilitado por: Israel López

Introducción

• ¿Qué es IA? ¿Qué no es IA?
• ¿Qué tipos de IA existen? Evolución histórica
• ¿Es la IA buena? ¿Es la IA mala?

Implicaciones laborales de la IA:

• ¿Nos va a quitar el trabajo?
• Preguntas de calidad y pensamiento crítico: capacidades esenciales para un mercado laboral basado en IA

Implicaciones sociales de la IA:

• Nuevos conceptos de "confianza" e "identidad"
• IA para el bien social

Implicaciones económicas de la IA:

• Aumento de la productividad en las empresas.
• IA como nueva riqueza de las naciones.

Implicaciones geopolíticas de la IA:

• Alineamiento internacional - Regulación y normativa vs I+D (USA vs China vs la irrelevancia europea)
• Tecnopoder y el futuro de la democracia - Estado Global vs Empresas Estado
• Asimetría de información y guerra no convencional - Los datos como nuevo colonialismo

Implicaciones legales de la IA:

• Nuevos conceptos de delito, persona jurídica y bien protegido.
• Nuevo concepto de propiedad intelectual.

IA en la práctica: prompts, chats, GPTs y AGIs

Facilitado por: José Manuel de la Chica 

Ecosistema Tecnológico

• Metaverso
• AI Generativa vs. AI Predictiva
• Blockchain
• Quantum Computing
• Singularidad Tecnológica
• Biología Sintética
• Robots next-gen