Diplomado Inteligencia Artificial y Automatización para la Eficiencia de Procesos Logísticos

¿Por qué tomar el diplomado?

Las actividades logísticas producen información de alta frecuencia: órdenes, despachos, fechas de compromiso, novedades, cantidades, inventarios, productividad, costos, correos, actas y reportes. De esto se desprende la necesidad de gestionar grandes volúmenes de información operativa, así como de generar periódicamente documentos como resúmenes ejecutivos, presentaciones y documentos técnicos relacionados con los procesos. También surge la necesidad administrar efectivamente reuniones ejecutivas generando actas de reunión, puntos clave de los temas tratados, asignación de responsabilidades entre otros, así como de gestionar correos institucionales para responder emails rutinarios.
También se hace necesario analizar grandes volúmenes de datos, realizar una depuración y control de calidad de estos, construir visualizaciones y tablas que resumen información relevante, generalmente oculta en los datos. Interesa de igual forma predecir variables de interés relacionadas con el desempeño de los procesos y tomar decisiones específicas a la luz de la información disponible.
Todas estas actividades demandan un tiempo y esfuerzos considerables, lo que limita la capacidad de los colaboradores para concentrarse en tareas de mayor valor estratégico. Es importante por ende poder contar con herramientas que permitan la automatización de procesos rutinarios automatizando los flujos de trabajo y tomar decisiones de impacto para la organización.
El Diplomado en Inteligencia Artificial y Automatización para la Eficiencia de Procesos Logísticos busca responder a estas necesidades mediante la integración de inteligencia artificial generativa, analítica de datos y automatización de procesos. Estas tecnologías permiten apoyar el análisis de información, agilizar tareas repetitivas, mejorar la generación y gestión de contenidos y fortalecer la toma de decisiones. Asimismo, el programa incorpora herramientas del ecosistema Microsoft, como Microsoft 365 Copilot, Power Automate y Copilot Studio, para desarrollar soluciones orientadas a la productividad, automatización y construcción de agentes de IA aplicados a procesos empresariales y logísticos.

Habilidades vas a adquirir

• Comprender las capacidades, limitaciones y usos responsables de la IA generativa. 2.
  Diseñar prompts claros y estructurados para resolver tareas empresariales y logísticas.
• Aplicar Microsoft 365 Copilot en tareas de análisis, comunicación y generación de
  contenidos. 2. Integrar Copilot en Word, Excel, PowerPoint, Outlook y Teams para mejorar
  la productividad.
• Preparar y analizar datos para construir indicadores y visualizaciones de apoyo a la
  gestión logística. 2. Aplicar técnicas predictivas y prescriptivas para apoyar la toma de
  decisiones.
• Diseñar automatizaciones de procesos mediante Power Automate. 2. Desarrollar
  agentes de IA con Copilot Studio integrados con herramientas del ecosistema Microsoft.
• Diseñar y desarrollar una solución aplicada a un problema logístico que integre IA,
  analítica, automatización y agentes. 2. Evaluar y sustentar los beneficios y la viabilidad de
  la solución propuesta.

Metodología

La metodología del curso es altamente práctica y orientada a casos aplicados a la operación logística de transporte y almacenamiento. Siempre que sea posible, se hará uso de bases de datos disponibles públicamente o de conjuntos de datos sintéticos diseñados para representar situaciones reales de la operación.
Cada sesión iniciará con la presentación de un desafío operativo que servirá como contexto para el desarrollo de la temática. Posteriormente, el instructor realizará una demostración práctica (no superior a una hora) de los conceptos fundamentales, mostrando cómo las herramientas de inteligencia artificial, analítica y automatización incluidas en el programa pueden utilizarse para analizar información, automatizar tareas y apoyar la toma de decisiones relacionadas con el caso planteado.
A continuación, los participantes replicarán el procedimiento utilizando archivos estructurados y desarrollarán de manera individual o colaborativa los ejercicios propuestos, aplicando las herramientas y funcionalidades presentadas durante la demostración.
Finalmente, los participantes interpretarán y validarán los resultados obtenidos, documentarán los controles aplicados para verificar la calidad de la información generada y discutirán la forma en que las herramientas estudiadas pueden incorporarse a los procesos de su área de trabajo, identificando oportunidades reales de automatización y mejora.

Profesor

Mario José Basallo
Ingeniero Industrial, Magíster en Ingeniería y Doctor en Ingeniería de la Universidad del Valle. Realizó estancias posdoctorales en HEC Montréal–CIRRELT (Canadá) y Concordia University (Canadá), desarrollando investigación en optimización, analítica de datos, aprendizaje automático aplicado a sistemas logísticos y analítica predictiva–prescriptiva

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