Máster en Inteligencia Artificial, Automatización y Agentes Digitales
Especialízate en IA generativa, despliegue de agentes inteligentes y automatización de procesos de negocio para destacar en una de las profesiones más demandadas del mercado laboral.
La Inteligencia Artificial ha dejado de ser una promesa para convertirse en el motor de la economía global. Las empresas ya no buscan solo teóricos, sino profesionales capaces de diseñar e implementar soluciones reales que aporten valor al negocio.
Este programa destaca porque va más allá del Machine Learning tradicional. Te formarás en las tecnologías que están marcando el presente y el futuro del sector: IA generativa, modelos de lenguaje (LLMs), automatización inteligente y desarrollo de agentes digitales capaces de actuar de forma autónoma.
Con un enfoque 100% práctico, aprenderás a integrar la IA en procesos empresariales, cumpliendo con el nuevo marco regulatorio europeo (AI Act) y liderando la transformación digital de cualquier organización.
Presentación del Máster
Doble titulación expedida por la Universidad Isabel I:
Presencial, híbrido y online
1 año académico
Madrid
60 ECTS
¿Qué vas a conseguir con este Máster en Inteligencia Artificial, Automatización y Agentes Digitales?
Dominar las claves de la IA y sistemas generativos
Aprenderás a implementar y gestionar proyectos de IA y sistemas generativos, desde la preparación de datos hasta el despliegue de modelos y asistentes corporativos, aplicando técnicas de machine learning, deep learning y LLMs para resolver problemas de negocio.
Utilizar la IA en aplicaciones reales
Aprenderás a aplicar la IA en contextos reales de empresa, desarrollando soluciones prácticas como asistentes inteligentes, sistemas de recomendación, automatización de procesos y modelos predictivos integrados en entornos productivos, sin quedarnos solo en explicaciones teóricas.
Competencias técnicas y de integración
Te formarás para manejar herramientas avanzadas de IA, incluyendo MLOps, LLMOps y RAG. Serás capaz de construir pipelines de datos, entrenar y adaptar modelos, integrar asistentes inteligentes con sistemas corporativos y optimizar costes de inferencia.
Conocimiento de gobernanza, ética y regulación
Desarrollarás la capacidad de aplicar el marco regulatorio de la IA (AI Act, GDPR) y principios éticos en tus proyectos. Sabrás auditar, documentar y supervisar sistemas de IA para garantizar su cumplimiento, seguridad y transparencia.
Profesorado del Máster en Inteligencia Artificial, Automatización y Agentes Digitales
Mariano Muñoz Martín
Director del Máster, Director en AI Network, Ex-Global Head of Data en B2Impact. y Ex-Senior Manager Data en Acciona.
Una metodología de enseñanza
Nuestra fórmula de enseñanza combina rigor y realismo: formación práctica, casos reales y una interacción directa con el entorno tecnológico. Consulta más aquí.
Clases transversales
Sesiones que integran diversas disciplinas, fomentando una comprensión holística y habilidades interdisciplinarias.
Formación flexible
Opciones de estudio presencial, semipresencial y online, adaptándose a las necesidades individuales de los estudiantes.
Masterclass con líderes profesionales
Conferencias impartidas por expertos de prestigio nacional e internacional, ofreciendo una visión actualizada del sector.
Claustro con equilibrio académico y profesional
Contarás con expertos académicos de prestigio y profesionales en activo. Esa combinación te garantiza formación actualizada y alineada al entorno real del negocio.
Networking, mentoría y comunidad directiva
Oportunidades para establecer contactos profesionales y ampliar la red en el ámbito empresarial.
Análisis y resolución de casos prácticos
Estudio de situaciones reales para desarrollar habilidades de toma de decisiones y resolución de problemas.
Asignaturas y plan de estudios
Módulo 1. Entorno de Datos e Inteligencia Artificial (6 ECTS)
- Comprender la evolución y alcance de la IA en organizaciones.
- Identificar fases, entregables y roles de un proyecto de IA/GenAI.
- Manejar un entorno de trabajo básico en Python para análisis.
- Reconocer arquitecturas de referencia de datos e IA en Cloud.
Módulo 2. Ingeniería y Gestión de Datos para IA (6 ECTS)
- Extraer datos de fuentes heterogéneas.
- Aplicar técnicas de limpieza y validación.
- Diseñar features útiles para modelos.
- Preparar corpus para IA generativa.
- Documentar un pipeline de datos.
Módulo 3. Modelos de Aprendizaje Automático (ECTS)
- Construir modelos supervisados y no supervisados.
- Seleccionar métricas adecuadas.
- Mejorar modelos mediante validación y tuning.
- Interpretar resultados.
- Comunicar hallazgos al negocio.
Módulo 4. Deep Learning y Visión Artificial (6 ECTS)
- Comprender la arquitectura de redes neuronales.
- Aplicar CNNs a problemas de visión.
- Utilizar transfer learning con modelos pre entrenados.
- Preparar datos de imagen/audio.
- Valorar costes y recursos de DL.
Módulo 5. IA Generativa y LLMs Aplicados al Negocio (6 ECTS)
- Analizar el ecosistema de LLMs.
- Diseñar prompts eficaces.
- Construir un flujo RAG sobre documentación.
- Aplicar técnicas ligeras de adaptación.
- Establecer controles de seguridad.
Módulo 6. MLOps, LLMOps y Despliegue de Soluciones de IA (6 ECTS)
- Diseñar un pipeline de ML/IA end-to-end.
- Versionar datos y modelos.
- Desplegar modelos como servicios.
- Monitorizar rendimiento y deriva.
- Operar LLMs controlando costes.
Módulo 7. Aplicaciones de IA en la Empresa y Automatización Inteligente (6 ECTS)
- Mapear casos de uso de IA en una organización.
- Diseñar asistentes y agentes con LLMs.
- Integrar IA con procesos y RPA.
- Agentes de IA.
- Elaborar business cases.
- Gestionar la adopción.
Módulo 8. Gobierno, Ética y Marco Regulatorio de la IA (UE AI Act) (6 ECTS)
- Interpretar el AI Act y su clasificación de riesgos.
- Integrar principios éticos en soluciones de IA.
- Relacionar IA con GDPR y seguridad.
- Documentar y auditar modelos.
- Evaluar proveedores externos de IA.
Módulo 9. Laboratorio de Proyectos de IA y Casos Sectoriales (6 ECTS)
- Integrar datos, modelos y despliegue en un mismo proyecto.
- Adaptar la solución al sector elegido.
- Construir un asistente corporativo con RAG.
- Optimizar costes de inferencia.
- Presentar el proyecto.
Módulo 10. Trabajo Fin de Máster (6 ECTS)
Proyecto integrador individual o en parejas donde el alumno demuestra su capacidad para definir, diseñar, desarrollar y documentar una solución de IA/GenAI alineada con negocio y con el marco regulatorio.
Salidas profesionales del Máster en Inteligencia Artificial, Automatización y Agentes Digitales
Diseño, desarrollo y despliegue de modelos de IA y soluciones inteligentes aplicadas a problemas reales de negocio.
Creación de asistentes virtuales, chatbots avanzados, sistemas RAG y soluciones basadas en modelos de lenguaje para empresas.
Implementación, optimización y mantenimiento de modelos de machine learning en entornos productivos y escalables.
Gestión del ciclo de vida de modelos y LLMs: versionado, despliegue, monitorización, control de costes y calidad.
Diseño de arquitecturas de datos e IA, integración con sistemas corporativos y definición de soluciones end-to-end.
Identificación de casos de uso, diseño de agentes digitales y automatización inteligente de procesos con impacto en el negocio.
Integración de IA con herramientas de automatización y RPA para optimizar procesos operativos y administrativos.
Gestión de productos basados en IA, definición de requisitos, priorización de casos de uso y alineación con objetivos de negocio.
Supervisión del uso responsable de la IA, aplicación del AI Act, GDPR y definición de políticas de gobierno del dato y la IA.
Creación de nuevos productos y servicios basados en IA, agentes digitales y automatización inteligente para distintos sectores.
97%
nos valora positivamente
+27
nacionalidades diferentes
+125
docentes y profesionales
Preguntas frecuentes sobre el Máster en Inteligencia Artificial, Automatización y Agentes Digitales
¿Es necesario tener experiencia previa en programación o inteligencia artificial?
No es imprescindible contar con experiencia avanzada en IA. Se recomienda tener conocimientos básicos de programación y análisis de datos. El máster comienza con módulos introductorios que nivelan los conocimientos y permiten avanzar progresivamente hacia contenidos más especializados.
¿Qué herramientas y tecnologías se utilizan durante el máster?
A lo largo del programa trabajarás con Python, librerías de machine learning y deep learning, frameworks de IA generativa y LLMs, entornos cloud, herramientas de MLOps/LLMOps y sistemas de automatización e integración con aplicaciones empresariales.
¿Cuánto dura el máster?
El Máster en Inteligencia Artificial, Automatización y Agentes Digitales tiene una duración de un año académico, estructurado en módulos progresivos y un Trabajo Fin de Máster al final del programa.
¿Recibiré seguimiento personalizado durante el máster?
Sí. Cada participante cuenta con el acompañamiento de docentes y mentores que orientan en la aplicación de los contenidos a situaciones reales, asegurando que la experiencia formativa tenga un impacto directo.
¿Qué tipo de proyecto se desarrolla en el Trabajo Fin de Máster (TFM)?
El TFM consiste en el desarrollo de un proyecto integrador de IA o IA generativa, alineado con un problema real de negocio. Incluye diseño técnico, desarrollo del prototipo, análisis de impacto, cumplimiento regulatorio y defensa ante tribunal.