AI Products
AI Products
Diseña, construye y lanza productos de inteligencia artificial con ‹criterio de negocio›
¿Qué es AI PRODUCTS?
El programa que forma al perfil que
‹la IA acaba de hacer posible›
Los modelos fundacionales han cambiado las reglas del juego.
Durante veinte años, construir un producto con tecnología ha sido una conversación que empezaba por la ingeniería. Los modelos fundacionales acaban de invertir esa secuencia: por primera vez, una persona con criterio de negocio puede llevar una idea de IA desde el boceto hasta un producto funcional sin pasar por un equipo técnico intermedio.
Construir, no solo coordinar
Hay programas cortos que forman AI Product Managers que dirigen a otros. AI Products va un paso más allá: forma a quien decide qué construir y además lo construye, apoyándose en código asistido por IA y herramientas de automatización.
El producto manda
La decisión primaria del estudiante del AI Products es siempre de negocio: qué problema merece resolverse, para qué usuario, con qué impacto, a qué coste, con qué riesgos. Producto primero, técnica después.
Lo técnico es una oportunidad, no una barrera
El alumno entra sin saber programar y no sale sabiendo programar al modo clásico. Sale sabiendo dirigir la construcción de software apoyado en IA, que es una actividad nueva y una ventaja profesional real. Conversa con equipos técnicos de tú a tú.
Tú decides dónde y cuándo
Próximas ediciones del ‹AI Products›
¿A quién va dirigido AI Products?
La formación para quienes quieren ‹construir productos de IA›
AI Products se dirige a profesionales de negocio, producto, innovación, consultoría o emprendimiento que quieren liderar productos de IA con capacidad propia de ejecución.
Sin requisitos técnicos previos: Ni programación, ni matemáticas, ni experiencia previa con IA. El programa parte de cero en lo técnico.
Sí se exige voluntad de construir: Curiosidad técnica y disposición a abrir un editor de código asistido, iterar con herramientas reales y responder por lo que se entrega.
La experiencia de aprendizaje
El método es el ‹oficio›
Masterclass y sesiones prácticas en directo
10 asignaturas organizadas en 5 módulos para desarrollar criterio, herramientas y capacidades de construcción.
Business Cases
6 casos individuales desarrollados específicamente para el programa, con feedback cualitativo y cuantitativo.
Proyecto Troncal
Trabajo en equipo sobre un proyecto abierto: un producto de IA que cada equipo lleva de la idea al prototipo funcional a partir de unos requisitos, con presentaciones y defensas durante el programa.
Competencias
Qué vas a saber hacer al salir
Este programa se construye sobre las capacidades que vas a adquirir al terminar:
- Identificar dónde la IA aporta valor real —y dónde no— y evaluar si un producto es viable antes de construir nada.
- Reconocer qué tipo de producto de IA resuelve cada problema y dimensionar su alcance.
- Diseñar la experiencia de uso de un producto de IA.
- Definir su arquitectura funcional y el reparto de trabajo entre la persona y la máquina.
- Construir la primera versión funcional de un producto de IA apoyándote en código asistido.
- Conectarlo con los sistemas que ya existen y diseñar su encaje en procesos y organizaciones reales.
- Evaluar de forma sistemática cómo se comporta el sistema en uso real.
- Anticipar y gestionar sus riesgos y cumplir con la regulación aplicable.
- Planificar el lanzamiento, medir su impacto en negocio y decidir cuándo escalar, pivotar o retirar.
El programa de AI products
Una ‹hoja de ruta› para diseñar, construir y lanzar productos de IA
El plan se organiza en cinco bloques que recorren el ciclo de trabajo del egresado: entender el terreno, decidir qué construir, construirlo, evaluarlo y llevarlo al mercado. Diez asignaturas.
- Fundamentos de IA y modelos fundacionales
Cómo aprende un modelo fundacional. Familias de modelos (LLMs, multimodales, embeddings), criterios de selección, dinámica del mercado y tasa de obsolescencia. - Tipologías y patrones de producto de IA
Reconocer las familias de producto de IA. Situar un producto según su autonomía y su envergadura.
- Identificación de oportunidades y evaluación de viabilidad
Cómo detectar dónde la IA aporta valor real y dónde una solución más simple es preferible. Evaluación integrada —técnica, datos, negocio, ética, regulación— y priorización de cartera con criterio defendible. - Diseño de experiencia y arquitectura funcional
Cómo se diseña la experiencia de un producto probabilístico (explicabilidad, control, fallo, feedback loops) y cómo se define la arquitectura funcional que la sostiene. Dos disciplinas que en la práctica son el mismo acto de diseño.
- Construcción I: prompting y RAG
La primera inmersión en construcción real. Prompting con rigor, integración con APIs de modelos fundacionales vía código asistido y sistemas RAG completos sobre bases de conocimiento propias. Al final de la asignatura habrás construido tu primer producto funcional. - Construcción II: agentes y orquestación
Diseño de agentes con herramientas acotadas, orquestación de flujos de múltiples pasos, gestión de memoria y estado. Cuándo usar un agente y cuándo preferir un flujo determinista. - Integración en procesos y sistemas existentes
Conexión con CRM, ERP, correo y sistemas documentales sobre un entorno de prácticas; combinación de lógica determinista y probabilística; diseño del reparto humano-máquina y del cambio organizacional.
- 08. Evaluación, calidad y operación
Diseño de evaluaciones específicas, LLM-as-judge, evaluación humana, observabilidad, detección de degradación en producción, control de costes.
- Riesgo, ética y regulación
Regulación aplicada a productos concretos, propiedad intelectual entrante y saliente, seguridad específica de IA, diseño responsable desde el origen. - Lanzamiento, medición y gobierno del producto
Go-to-market de productos de IA, métricas de producto y de negocio, unit economics con coste variable de inferencia, decisiones de escalar, pivotar o retirar.
Profesores
Aprende de quienes ‹construyen› productos de inteligencia artificial
El claustro de AI Products estará formado por profesionales en activo especializados en producto, innovación e inteligencia artificial aplicada. Expertos que trasladan a las aulas la experiencia y los retos reales que están definiendo el futuro de los productos basados en IA.
Miguel Taboada
Director Programa AI Products
Oscar Coca Boton
Associate Director
Alba Bajo
Lead Business Architect
Christina Stathopoulos
Analytical Lead
Jairo Arias
Customer Engineer
Jorge Gómez
AI & Data Client Delivery Lead
Juan Martín Bellido
Sr. Analytics Consultant & Media Manager
Silvia Ariza
Founder & CEO Eina Data
¿Qué vas a construir?
Ejemplos de prototipos reales de productos de IA para construir.
Un producto de IA no es una herramienta que se configura: es un sistema que hay que pensar, diseñar, construir e integrar para resolver un problema concreto. Aquí no configuras suites ni haces productos básicos: construyes prototipos reales, en sectores distintos y elegidos por su impacto, hasta una primera versión funcional que demuestra valor con usuarios.
- Un generador que redacta las fichas de los inmuebles de un portal a partir de las fotos y los datos.
- Un copiloto que responde dudas sobre la normativa y los contratos de un departamento, siempre con la fuente a la vista.
- Un lector de facturas y albaranes que extrae los datos y los deja listos en el sistema.
- Un analizador de reseñas que procesa el flujo del mes y entrega a operaciones un informe con los patrones.
- Un agente que gestiona una devolución de principio a fin y escala a una persona en las excepciones.
- Un agente que, a partir de unos criterios, prepara y agenda las reuniones de un comercial.
- Un buscador del conocimiento acumulado en los proyectos pasados de una consultora, citando la fuente.
El stack de herramientas
A lo largo del programa se utilizarán herramientas actuales del mercado para elaborar soluciones tecnológicas. El objetivo es construir criterio para que el aprendizaje perdure.
Asistente de IA para crear contenido, analizar información, programar y automatizar tareas.
Plataforma de IA para crear aplicaciones web de forma rápida mediante instrucciones en lenguaje natural.
Framework en Python para desarrollar aplicaciones web interactivas de datos e inteligencia artificial.
Plataforma para alojar, gestionar y colaborar en proyectos de desarrollo de software.
Herramienta de automatización que conecta aplicaciones y crea flujos de trabajo sin código.
Plataforma de automatización de código abierto para integrar aplicaciones, APIs e inteligencia artificial.
Protocolo que permite a los modelos de IA conectarse con herramientas, aplicaciones y bases de datos.
Espacio de trabajo colaborativo que fomenta la productividad, la innovación y el trabajo en equipo.
Reconocimientos y Seminarios
En otras palabras, la formación que los expertos refieren
QS Star
ISDI cuenta con la máxima puntuación QS Stars en Docencia, Empleabilidad y Formación Online.
RCC-Harvard
ISDI y el Real Colegio Complutense ofrecen un seminario opcional en Harvard sobre transformación digital.
TIME / Statista
ISDI figura entre las compañías EdTech más destacadas del mundo en 2025.
El Mundo
ISDI es #1 en Masters de Transformación Digital en España, reforzando su liderazgo en formación digital.
Oportunidades laborales del AI PRODUCTS
El perfil que ‹el mercado empieza a pedir›</span
- Diseña, construye y lanza productos de IA de principio a fin, y responde por lo que entrega. Es el perfil central del programa.
- Lidera la entrada de la IA: del diagnóstico al lanzamiento, con impacto medible en procesos concretos.
- Detecta procesos automatizables con IA y construye las soluciones, integradas en los sistemas que ya usa la empresa.
- Ayuda a empresas a poner en marcha sus productos e iniciativas de IA, por proyectos.
- Hace de puente entre la exploración y la operación: prototipa, valida y prepara para escalar.
- Lanza su propio negocio con un producto de IA en el centro.
Nuestros partners
Nuestros alumnos ‹impulsan› su carrera en compañías líderes
Admisión
Requisitos de admisión para el AI Products.
Los requisitos de acceso son obtener titulación de Grado o experiencia profesional acreditada de un mínimo de 3 años en el área de conocimiento del programa y superar el siguiente proceso de admisión.
Preguntas frecuentes
FAQs de ‹AI Products›
¿Por qué cinco meses y no seis semanas?
Construir productos de inteligencia artificial con criterio exige tiempo, práctica y acompañamiento. AI Products está diseñado para que el alumno no solo entienda la IA generativa, sino que sea capaz de identificar oportunidades, diseñar soluciones, construir prototipos funcionales y lanzarlos en contextos reales de negocio.
Mientras que muchos cursos intensivos se centran en herramientas concretas, AI Products desarrolla capacidades duraderas y combina aprendizaje, business cases y un proyecto troncal durante cinco meses. El objetivo no es aprender a utilizar una tecnología puntual, sino adquirir un nuevo oficio: construir productos de IA.
¿En qué se diferencia de un bootcamp de IA?
Los bootcamps suelen tener un enfoque más corto y orientado a la introducción de herramientas o conceptos específicos. AI Products está diseñado para profesionales que quieren ir un paso más allá y desarrollar una visión completa del ciclo de vida de un producto de inteligencia artificial.
El programa combina negocio, producto, experiencia de usuario, construcción, evaluación, integración y lanzamiento, permitiendo entender no solo cómo funciona la tecnología, sino qué merece la pena construir y cómo generar impacto real en una organización.
¿En qué se diferencia de un máster técnico en IA generativa?
Los programas técnicos de inteligencia artificial suelen partir desde la ingeniería y requieren conocimientos de programación avanzados. AI Products nace desde la perspectiva del producto y del negocio.
El objetivo no es formar ingenieros de machine learning, sino profesionales capaces de diseñar, construir y lanzar productos basados en modelos fundacionales utilizando herramientas de IA, código asistido y soluciones no-code. Son perfiles, stacks tecnológicos y salidas profesionales diferentes.
¿Tengo que aprender a programar?
No es necesario tener conocimientos previos de programación para acceder al programa.
AI Products está diseñado para perfiles de negocio, innovación y producto que quieren desarrollar capacidad de ejecución sin recorrer el camino tradicional del desarrollo de software. El alumno aprende a construir utilizando herramientas de inteligencia artificial, código asistido y plataformas de automatización, adquiriendo el nivel técnico necesario para crear productos funcionales y colaborar con equipos especializados.
¿En qué se diferencia del MDA?
El MDA (Máster en Data Analytics e Inteligencia Artificial) está orientado a perfiles con un enfoque más analítico y de ingeniería del dato. Su foco está en los datos, los modelos y las capacidades técnicas propias del ámbito del data science.
AI Products, en cambio, se centra en la creación de productos de inteligencia artificial desde la perspectiva del negocio y del producto digital. Trabaja con modelos fundacionales, automatización y construcción de soluciones aplicadas, preparando perfiles capaces de convertir oportunidades en productos con impacto real.
¿Qué tipo de productos seré capaz de construir?
Durante el programa aprenderás a diseñar y desarrollar productos de inteligencia artificial aplicados a problemas reales de negocio.
Entre ellos, asistentes especializados, sistemas de automatización, soluciones de extracción documental, productos basados en RAG, agentes de IA, generadores de propuestas comerciales, herramientas de análisis o integraciones inteligentes con CRM y otros sistemas empresariales.
El objetivo es que puedas llevar una idea desde la identificación de la oportunidad hasta la construcción de un producto mínimo viable y su posterior lanzamiento.
¿Necesito experiencia previa en IA?
No. AI Products parte desde cero en la parte técnica y no requiere experiencia previa en inteligencia artificial ni conocimientos avanzados de programación.
El programa está pensado para profesionales del ámbito digital, producto, innovación, consultoría o emprendimiento que quieran desarrollar nuevas capacidades en torno a la inteligencia artificial aplicada. Lo más importante no es el conocimiento técnico previo, sino la curiosidad, la mentalidad de construcción y las ganas de experimentar con nuevas herramientas.
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