Formar profesionales capaces de diseñar, implementar y automatizar soluciones de Business Intelligence mediante el uso de agentes de Inteligencia Artificial, con el fin de transformar datos en información estratégica, optimizar procesos organizacionales y apoyar la toma de decisiones basada en evidencia.

• Analizar y comprender el entorno del Business Intelligence y la analítica de datos, identificando fuentes de información, indicadores clave de desempeño (KPIs) y necesidades organizacionales para apoyar la toma de decisiones basada en evidencia.
• Diseñar, modelar y transformar datos para la construcción de tableros ejecutivos interactivos, aplicando técnicas de integración, limpieza y visualización con el fin de comunicar información estratégica de forma clara, oportuna y accionable.
• Configurar y desplegar agentes de Inteligencia Artificial en procesos reales del negocio, automatizando tareas como captura de datos, generación de reportes, seguimiento de indicadores y ejecución de acciones operativas sin intervención manual.
• Desarrollar un proyecto integral de Business Intelligence con automatización mediante agentes de IA, demostrando la capacidad de identificar una necesidad organizacional, proponer una solución tecnológica y validar resultados con impacto medible en la eficiencia del proceso o en la toma de decisiones.

El diplomado se desarrolla bajo una metodología activa y experiencial, centrada en el aprender haciendo. Cada sesión combina conceptos clave con la aplicación inmediata en herramientas reales de Business Intelligence y agentes de Inteligencia Artificial. Los participantes trabajan sobre casos de estudio, retos prácticos y datos reales, lo que permite que el aprendizaje sea significativo y orientado a resultados.

La metodología incluye:

• Aprendizaje basado en proyectos (ABP): cada estudiante identifica un proceso, necesidad o caso real de su entorno laboral y, durante el diplomado, construye una solución que integre BI y automatización con agentes de IA.
• Trabajo en talleres prácticos y laboratorios guiados: sesión a sesión, los participantes configuran dashboards, generan indicadores, automatizan tareas y despliegan agentes de IA.
• Retos de aplicación semanal: ejercicios cortos diseñados para fortalecer las competencias desarrolladas y asegurar la transferencia del conocimiento.
• Feedback personalizado y acompañamiento docente: el docente actúa como mentor, orientando la toma de decisiones técnicas y estratégicas.
• Aprendizaje colaborativo: actividades en grupo para compartir soluciones, comparar enfoques y estimular la creatividad en la automatización.

Bolívar Barón Holman Diego.

Doctor en Ingeniería del Software, con Diploma de Estudios Avanzados (DEA) en Ingeniería Informática por la Universidad Pontificia de Salamanca. Obtuvo el grado con Tesis Cum Laude, centrada en la aplicación de la Inteligencia Artificial para el seguimiento del aprendizaje en entornos de inmersión en línea.

Cuenta con amplia experiencia como experto en Ingeniería de Datos en la nube Microsoft Azure, así como investigador asociado de Minciencias.

Lideró el equipo técnico encargado del desarrollo de la infraestructura sobre Google Cloud Platform (GCP) para el Observatorio de Salud de Bogotá, facilitando la toma de decisiones durante la pandemia en coordinación con la Alcaldía Mayor de Bogotá.

Así mismo, dirigió el proyecto de implementación de una arquitectura tecnológica y funcional integrada para la Secretaría Distrital de Salud, enfocada en el manejo de datos, inteligencia de negocios y analítica institucional.

Garavito Mendivelso Solangie Paola.

Magíster en Gerencia de la Innovación Empresarial por la Universidad Externado de Colombia e Ingeniera de Sistemas egresada de la Universidad Católica de Colombia. Cuenta con experiencia en la implementación de estrategias de SEO y SEM, optimización de conversiones y análisis del comportamiento del usuario en entornos de marketing digital, así como en el liderazgo de desarrollo de software ágil, incluyendo prácticas de DevOps, CI/CD y tecnologías cloud.

Como Project Manager, ha aplicado metodologías ágiles y enfoques Lean para garantizar la entrega oportuna y eficiente de proyectos, siempre alineados con los objetivos estratégicos de la organización. Además, ha integrado el análisis de datos como herramienta clave para la toma de decisiones estratégicas, generando insights que optimizan procesos y aumentan la rentabilidad institucional.