Contexto e Información
Con la creciente integración de la tecnología digital en los procesos comerciales y la vida cotidiana, las empresas se enfrentan a desafíos únicos que requieren una dirección estratégica especializada para prosperar en un mercado dinámico y altamente competitivo. Esta creciente dependencia de la tecnología no solo afecta a las empresas de tecnología en sí, sino que también influye en cualquier sector, como por ejemplo la atención médica, la manufactura, logística, y muchos otros, donde la eficacia operativa y la innovación tecnológica son cruciales para mantenerse relevantes y competitivos en un entorno empresarial en constante cambio.
En este contexto global, la dirección y gestión de empresas de tecnología de la información (IT) emerge como un área vital para el éxito empresarial. Estas empresas no solo enfrentan los desafíos generales del mercado, sino que también deben lidiar con la rápida evolución tecnológica y las demandas cambiantes de los clientes en un entorno altamente competitivo. La dirección de empresas IT implican no solo la implementación de prácticas operativas eficientes, sino también el desarrollo de estrategias empresariales innovadoras que aprovechen al máximo las oportunidades tecnológicas emergentes.
Los líderes en este campo deben tener una comprensión profunda de las últimas tendencias tecnológicas y saber cómo aplicarlas estratégicamente para impulsar el crecimiento y la competitividad de la empresa.La capacidad de adaptación y la agilidad son cualidades esenciales para estos profesionales. Deben estar preparados para enfrentarse a cambios rápidos y a menudo impredecibles en el mercado tecnológico, y ser capaces de ajustar las estrategias empresariales en consecuencia.
En este Diplomado Internacional te equipararás con las habilidades y conocimientos necesarios para liderar de manera efectiva en el vertiginoso mundo de la tecnología. Aprenderás a liderar, dirigir y gestionar empresas de IT, implementar prácticas operativas eficientes y a desarrollar estrategias empresariales innovadoras que aprovechen al máximo las oportunidades tecnológicas emergentes.
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Programa de Estudio
- Bloque 1: Project Management y metodologías ágiles de trabajo
- Bloque 2: Sectores y proyectos vinculados a nuevas tecnologías
- Bloque 3: Product Management y experiencia de cliente/Usuario IT (CX-UX-UI)
- Bloque 4: Inteligencia artificial y transformación digital de empresas
- Bloque 5: Dirección y liderazgo en empresas tecnologicas & IT
- Bloque 6: Gestión de la Innovación. Administración económica y financiera aplicada a empresas IT
- Bloque 7: Cultura data driven, análisis de datos y Business intelligence
- Bloque 8: Oportunidades, empresas y casos de éxito. Estrategias digitales y Marketing digital.
+ Caso Práctico Final y espacios de consultas vinculados.
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Project Management y metodologías ágiles de trabajo | |
1.1 Generación de ideas y tendencias de trabajo. | |
1.2 Modelos de negocio: Metodología Canvas y sus variantes. | |
1.3 Validación de un proyecto | |
1.4 Costos, financiamiento y punto de equilibrio. Herramientas. | |
1.5 Ventas, pitch y presentaciones efectivas ante stakeholders. | |
1.6 Planificación y ejecución de un proyecto. | |
1.7 Los Actores del Proyecto: Stakeholders. Planificación de las comunicaciones y manejo de intereses. | |
1.8 Habilidades directivas del project manager. | |
2.0 Modelos de Gestión del Cambio: Adkar, Kotter, etc. | |
2.0 Generación de Métricas, KPIS, OKRS e indicadores de mejora continua. | |
2.1 Metodologías ágiles, tradicionales e innovadoras. Modelos Híbridos. Programación extrema (XP), SCRUM, Kanvan, DevOps. | |
2.2 El ciclo de vida de un proyecto y los grupos de procesos: Gestión y uso de herramientas digitales útiles en el Project Management. |
Sectores y proyectos vinculados a nuevas tecnologías | |
1.1 Blockchain, criptoactivos y Tokens | |
1.2 Web 3 | |
1.3 Inteligencia Artificial | |
1.4 Cyberseguridad | |
1.5 Internet de las cosas (IOT) | |
1.6 Smart Contracts | |
1.7 Aspectos legales vinculados al rubro IT | |
1.8 Introducción a la programación | |
1.9 Realidad virtual, realidad aumentada e impresión 3D. | |
1.9 Conceptos vinculados a la robótica. | |
1.9 Proyectos en las nuevas tecnologías. | |
2.0 Profesionales, salidas laborales y equipos necesarios |
Product Management y experiencia de cliente/Usuario IT (CX-UX-UI) | |
1.1 Product Management en la práctica | |
1.2 Investigación/extracción de insights: Medición de la experiencia del cliente (CX) | |
1.3 Gestión de la experiencia del cliente: Customer Journey Map | |
1.4 Medición y optimización de la satisfacción del cliente. | |
1.5 Diseño UX/UI | |
1.6 El Diseño Centrado en el Usuario: Prototipo, fases y herramientas | |
1.7 Usabilidad y testing para Productos Digitales | |
1.8 UX Writing: Contenidos centrados en el usuario, y arquitectura de la información | |
1.9 Prácticas para generar una buena UX | |
2.0 Herramientas de medición de la Experiencia de Usuario | |
2.1 Aportes de la inteligencia artificial al área producto y a la CX | |
2.2 Lanzamiento de producto y métricas para medir rendimiento en el área. |
Inteligencia artificial y transformación digital de empresas | |
1.1 Marcos de referencia y metodologías para transformar una organización. | |
1.2 Personas, procesos y tecnologías en la transformación digital. | |
1.3 Transformación digital aplicada a empresas de distintos sectores productivos: Experiencia de un Gerente en transformación digital. | |
1.4 Disrupción digital por sectores. | |
1.5 Cambios tecnológicos y nuevos actores. · Estudio de casos reales. Innovación abierta. | |
1.6 Sistemas de información y digitalización de la cadena productiva. | |
1.7 Automatización en la transformación digital. | |
1.8 Nube (Cloud Computing) | |
1.9 Inteligencia artificial aplicada a la innovación | |
2.0 Inteligencia artificial aplicada al sector educativo | |
2.1 Inteligencia artificial aplicada al sector fintech y de servicios IT. | |
2.2 Inteligencia artificial aplicada al sector salud, servicios y logística. | |
2.3 Desafíos éticos de la inteligencia artificial |
Dirección y liderazgo en empresas tecnológicas & IT | |
1.1 Competencias personales: habilidades directivas y técnicas de gestión del Director de Proyecto | |
1.2 Política de empresa: Estrategia y niveles de Estrategia. | |
1.3 Planificación estratégica. Gestión estratégica y control. | |
1.4 Estilos y culturas organizacionales | |
1.5 Estructuras organizativas. Project Governance. | |
1.6 Gestión del Portfolio, Programas y Proyectos. | |
1.7 Liderazgo e innovación empresarial | |
1.8 Planificación de los Recursos Humanos | |
1.9 Manejo de equipos y gestión de talento IT | |
2.0 Gestión del conocimiento: El aprendizaje organizacional. Creación del conocimiento organizacional. Ejemplos de procesos de la Gestión del Conocimiento. | |
2.1 Responsabilidad Social y Ambiental del proyecto IT: Reportes de sustentabilidad | |
2.2 Dirección de proyectos de inteligencia artificial | |
2.3 Comunicación y talento en la industria 4.0 |
Gestión de la Innovación. Administración económica y financiera aplicada a empresas IT | |
1.1 Ecosistemas de innovación: Innovación incremental vs disruptiva | |
1.2 Casos prácticos | |
1.3 Matrices de innovación. | |
1.4 Disrupción digital por sectores. | |
1.5 Cambios tecnológicos y nuevos actores. · Estudio de casos reales. Innovación abierta. | |
1.6 Presupuesto: Herramientas y estructura. | |
1.7 Costos de Financiación del Proyecto. | |
1.8 Gestión del Valor Ganado. | |
1.9 Gestión del Tiempo: Actividades, recursos, cronogramas y herramientas informáticas | |
2.0 Plan financiero: Factores, necesidades, objetivos y planificación | |
2.1 Plan económico. | |
2.2 Propiedad intelectual de los proyectos. | |
2.3 Análisis de viabilidad y riesgo del proyecto |
Cultura data driven, análisis de datos y Business Intelligence | |
1.1 Organización Data Driven y sus retos. | |
1.2 Big Data y cultura data driven aplicada a decisiones | |
1.3 Analítica de datos y sus tipos (descripción, análisis de casos reales, demostración y práctica). | |
1.4 Visualización de datos | |
1.5 Machine Learning (Inteligencia artificial) | |
1.6 Deep Learning (Inteligencia artificial) | |
1.7 Ciclo de vida del dato. | |
1.8 Gobierno del dato. | |
1.9 Softwares más utilizados: teoría y práctica |
Oportunidades, empresas y casos de éxito. Estrategias digitales y Marketing digital. | |
1.1 Marketing digital, e-commerce y embudos de venta | |
1.2 Growth Marketing | |
1.3 Dashboard & Analytics | |
1.4 Reputación online y comunicación digital | |
1.5 Dirección comercial en empresas IT | |
1.6 Marketing en empresas IT B2B, B2G y B2C. | |
1.7 Métricas e indicadores de rendimiento en áreas comerciales o de IT Marketing | |
1.8 Estrategias digitales | |
1.9 Líneas de negocio a desarrollar en proyectos de IA | |
2.0 Capitales de Riesgo | |
2.1 Oportunidades y casos prácticos | |
2.2 Inteligencia artificial aplicada al Marketing |