Máster presencial
Madrid
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Objetivos
El objetivo general del Master de Marketing e Inteligencia Artificial radica en proporcionar a los estudiantes una comprensión profunda del impacto de la inteligencia artificial en el campo del marketing, así como en dotarlos de las habilidades necesarias para aprovechar plenamente las oportunidades que surgen a través del análisis de datos, la automatización de procesos y la personalización de estrategias. El programa se propone formar a profesionales capaces de diseñar estrategias de marketing innovadoras, basadas en el conocimiento y aplicación de técnicas avanzadas de inteligencia artificial, con el fin de mejorar la eficiencia, la efectividad y la relevancia de las acciones de marketing en un entorno empresarial cada vez más orientado a la toma de decisiones basadas en datos, y en la personalización. Además, busca capacitar a los alumnos para tomar decisiones informadas y éticas en el contexto de la inteligencia artificial aplicada al marketing, promoviendo así una visión holística y responsable en el uso de estas tecnologías para el beneficio de empresas y consumidores.
A quién va dirigido
El propósito del Máster en Inteligencia artificial y marketing es formar a personas que, con una base previa en marketing, quieran aprender las nuevas tendencias en la aplicación e innovación del marketing: Profesionales del marketing que trabajan y quieren una formación que les ayude a aprovechar las nuevas tecnologías. Profesionales de otras áreas distintas al marketing que quieren desarrollarse en este ámbito incluyendo las nuevas oportunidades que ofrece la IA generativa Graduados en ADE, publicidad, comunicación, periodismo o afines.
Temario completo de este curso
Bloque 1: Estrategia de Marketing Digital
En este primer módulo, los estudiantes adquirirán una comprensión profunda de la estrategia de marketing digital. Se explorará el customer journey en diferentes modelos de negocio, incluyendo B2B, B2C y comercio electrónico. Se analizarán técnicas de posicionamiento de producto, así como el análisis interno y externo de la empresa. También se abordará el concepto de "Océanos Azules", estrategias disruptivas para crear nuevos mercados. Los participantes aprenderán a definir un plan estratégico de marketing y establecerán objetivos SMART de marketing con un enfoque en el alineamiento de ventas. Además, se explorarán metodologías como OKR (Objetivos y Resultados Clave) y KPI (Indicadores Clave de Desempeño) para medir el éxito de las estrategias.
Bloque 2: Inteligencia Artificial: Machine Learning e IA Generativa
En este módulo, se sumergirán en el mundo de la Inteligencia Artificial. Los estudiantes explorarán las oportunidades y el impacto socioeconómico de la IA, considerando aspectos éticos y de privacidad. Se brindará una introducción sólida al Machine Learning, junto con un enfoque en la IA generativa, que permite la creación de contenido y modelos multimodales, abriendo la puerta a la creatividad y personalización avanzada.
Bloque 3: De la Estrategia a la Operativa
En este bloque, se traducirán las estrategias de marketing digital y de IA en operativa concreta. Se explorarán técnicas de marketing digital y cómo aplicar la IA generativa para la generación de contenidos de marketing. Se analizarán medios digitales, campañas y canales orgánicos, junto con la aplicabilidad de la IA generativa en áreas específicas como SEO, SEM, Inbound Marketing, Account Based Marketing y Sales Enablement. Los estudiantes adquirirán habilidades prácticas para ejecutar estrategias de marketing digital respaldadas por IA.
Bloque 4: Decisiones de Marketing Basadas en Datos & IA
En este último módulo, se explorarán las decisiones de marketing basadas en datos e IA. Se analizarán las aplicaciones empresariales de la IA y su impacto en el negocio. Los estudiantes aprenderán a desarrollar modelos de IA basados en el cliente y modelos de retorno de inversión, lo que les permitirá tomar decisiones informadas y optimizar la conversión de clientes. Este módulo cerrará el ciclo, conectando la estrategia con la toma de decisiones basadas en datos respaldados por IA.
Trabajo final de máster
Los alumnos deberán presentar y defender un Trabajo de Fin de Máster consistente en un plan de marketing combinando estrategias de marketing innovadoras con herramientas y técnica avanzadas de IA, orientado a un caso de uso a elección.
En la siguiente tabla se detallan, los módulos que integran el Plan de Estudios del Máster:
Bloque 1. Estrategia de marketing digital
Módulo 1: Posicionamiento y Customer journey en los diferentes modelos de negocio
Módulo 2: Definición del plan estratégico de marketing
Bloque 2. Inteligencia Artificial: Machine Learning e IA generativa
Módulo 3. Oportunidades e impacto socioeconómico de la IA. Ética y privacidad
Módulo 4. Introducción a Machine Learning
Módulo 5. IA Generativa: introducción. Modelos multimodales
Bloque 3. De la estrategia a la operativa. Técnicas de marketing digital e IA
Módulo 6: Generación de contenidos de marketing con IA generativa
Módulo 7: Medios digitales, campañas y canales orgánicos. Aplicabilidad de la IA generativa
Módulo 8: IA en SEO, SEM, Inbound y Account based marketing
Bloque 4: Decisiones de marketing basadas en datos & IA
Módulo 9. Aplicaciones empresariales de la IA y su impacto de negocio
Módulo 10. Modelos de IA basados en el cliente. IA para optimizar el retorno de inversión
TRABAJO FINAL DE MÁSTER
Bloque I: Estrategia de marketing digital
Módulo 1: Posicionamiento y Customer Journey en los Diferentes Modelos de Negocio
El objetivo de este módulo de formación es proporcionar a los participantes una comprensión profunda de cómo entender el posicionamiento empresarial o de producto, así como el customer journey, en diferentes modelos de negocio. Los estudiantes aprenderán a analizar y optimizar las interacciones entre los clientes y la empresa, lo que les permitirá diseñar estrategias de marketing más efectivas y personalizadas.
Análisis FODA: Evaluación de Fortalezas, Oportunidades, Debilidades y Amenazas.
Diferentes modelos de negocio: Análisis detallado de los modelos B2B, B2C y e-Commerce.
Segmentación de Mercado: Identificación de segmentos de mercado y nichos relevantes
Análisis Interno y Externo y estrategia de posicionamiento
Comprensión y optimización del Customer Journey
Métricas y KPIs: Medición y seguimiento del rendimiento del Customer Journey en cada contexto.
Módulo 2: Definición del Plan Estratégico de Marketing
Este módulo proporcionará a los estudiantes una base sólida en la planificación estratégica de marketing y la alineación de objetivos, preparándolos para aplicar estrategias efectivas y medir su éxito en el mercado.
Objetivos SMART: Definición de objetivos específicos, medibles, alcanzables, relevantes y con plazos definidos.
Planificación Estratégica de Marketing: Cómo establecer metas de marketing alineadas con los objetivos de la organización.
Definición de Estrategias y Tácticas: Selección de estrategias y tácticas de marketing apropiadas. Elaboración del Plan de Marketing
Presupuesto de Marketing: Asignación de recursos financieros a las actividades de marketing.
Cronograma y Calendario de Ejecución: Planificación de las fechas clave para implementar las estrategias.
Medición de resultados: Cómo medir y evaluar el desempeño de marketing en función de los objetivos SMART.
Evaluación y ajuste continuo: Cómo monitorear y ajustar el plan estratégico a medida que evoluciona el entorno.
Bloque II: Inteligencia Artificial: Machine Learning e IA generativa
Módulo 3. Oportunidades e impacto socioeconómico de la IA. Ética y privacidad
Este módulo proporciona una visión holística de la Inteligencia Artificial, incluyendo su historia y su influencia en las organizaciones y la sociedad. Se centra en la ética y la privacidad en la aplicación de la IA, considerando las implicaciones éticas de la toma de decisiones automatizada y el procesamiento de datos.
Historia y conceptos clave de la IA
Principales Tecnologías de IA
Organización "AI-Driven": Se analizará cómo las organizaciones se están convirtiendo en "AI-driven" al aprovechar la IA para la toma de decisiones basada en datos.
Impacto económico de la IA en la sociedad
Introducción a la Ética en la Inteligencia Artificial.
Parcialidad, equidad y responsabilidad en la IA
Casos de uso en Ética e IA
Módulo 4. Introducción a Big Data y Machine Learning
En este módulo, se introduce a los estudiantes en los conceptos fundamentales del Machine Learning, que es una parte integral de la IA. Proporcionará a los alumnos una base sólida en Machine Learning, que es fundamental para comprender y aplicar la IA en diversos contextos. Y adquirirán conocimientos prácticos y habilidades técnicas en el campo del aprendizaje automático.
Se exploran los siguientes temas:
Conceptos claves de Machine Learning
La Importancia de los datos
Calidad y Gobierno de los datos
Modelos de Machine Learning y optimización
Soluciones más comunes basadas en Machine Learning
Repositorios de datasets y modelos pre-entrenados
Conceptos clave sobre Redes Neuronales
Módulo 5: Introducción a la IA Generativa y modelos multimodales
En este módulo, los estudiantes se sumergirán en el emocionante mundo de la Inteligencia Artificial Generativa (IA generativa) y cómo se está aplicando en diversas industrias. Proporcionará a los estudiantes una comprensión integral de cómo la IA está influyendo en el mundo de la creatividad y cómo pueden utilizar estas tecnologías para ser más creativos y efectivos en sus respectivas disciplinas.
A lo largo de este módulo, se exploran las siguientes áreas clave:
Introducción a la IA generativa y LLMs (Large Language Models)
Introducción a interacción textual con IA generativa (ChatGPT y GPT-4)
Creación de imágenes con IA generativa (DALL-E 3, Midjourney)
Modelos multimodales
Impacto de la IA generativa en la productividad (Copilot, Duet)
Búsquedas inteligentes (Bing Chat, Bard)
Casos de uso por sectores