Duración 9 horas

2.1 Comunicación gerencial efectiva

• Claridad de intención, mensaje y resultado esperado.
• Escucha activa y preguntas para comprender.
• Comunicación asertiva en contextos de presión.
• Confirmación de acuerdos y entendimiento.

2.2 Delegación y seguimiento sin micromanagement

• Qué delegar y qué responsabilidades conservar.
• Definición de resultados, límites, recursos y criterios de calidad.
• Niveles de autonomía y puntos de seguimiento.
• Momentos de seguimiento y puntos de control.
• Acompañamiento, supervisión y micromanagement.

2.3 Feedback y conversaciones difíciles

• Feedback basado en conductas, efectos y expectativas.
• Reconocimiento y feedback correctivo.
• Preparación y conducción de conversaciones difíciles.
• Manejo de resistencia y construcción de compromisos verificables

2.4 Inteligencia artificial como apoyo para la comunicación

• Preparación de preguntas, escenarios y mensajes.
• Simulación de escenarios, respuestas y objeciones.
• Revisión de claridad y tono.
• Uso responsable de la IA y protección de información confidencial.

Actividad integradora  Simulación de una conversación de delegación, feedback o desempeño, utilizando inteligencia artificial como herramienta de preparación.

Duración 9 horas

3.1 De la estrategia a la ejecución

• Traducción de una prioridad organizacional en un resultado concreto.
• Relación entre objetivo, resultado, indicador y acción.
• Características de un objetivo claro y verificable.
• Alineación de expectativas entre el líder y su equipo.
• Identificación de actividades que no contribuyen al resultado.

3.2 Indicadores para el seguimiento del equipo

• Diferencia entre indicadores de actividad, proceso y resultado.
• Indicadores preventivos y de resultado.
• Selección de indicadores relevantes para el área.
• Metas, rangos de control y señales de alerta.
• Construcción de un tablero gerencial sencillo de tres a cinco indicadores.

3.3 Seguimiento reuniones y accountability

• Ritmos de seguimiento según el tipo de objetivo.
• Reuniones de seguimiento breves y orientadas a decisiones.
• Registro de acuerdos, responsables y fechas.
• Seguimiento de compromisos sin persecución constante.
• Accountability: asumir, reportar, corregir y aprender.
• Manejo de incumplimientos y desviaciones.

3.4 Toma de decisiones con apoyo de inteligencia artificial

• Definición correcta del problema.
• Identificación de causas, criterios y restricciones.
• Comparación de alternativas y posibles consecuencias.
• Uso de inteligencia artificial para formular escenarios y cuestionar supuestos.
• Sesgos humanos y errores generados por la inteligencia artificial.
• La decisión final como responsabilidad del líder.

Actividad integradora  Elaboración de un tablero gerencial y resolución de un caso de decisión utilizando análisis humano e inteligencia artificial.

Duración 6 horas

4.1 Fundamentos prácticos de inteligencia artificial generativa

• Qué puede y qué no puede hacer la inteligencia artificial generativa.
• Diferencia entre buscar información, generar contenido y analizar una situación.
• La inteligencia artificial como asistente, colaborador y herramienta de exploración.
• Errores, información inventada, sesgos y respuestas incompletas.
• Importancia del contexto y de los criterios de calidad.

4.2 Instrucciones efectivas para tareas gerenciales

• Definición de rol, objetivo, contexto e información disponible.
• Establecimiento de restricciones, formato esperado y criterios de calidad.
• Conversación iterativa: solicitar, revisar, cuestionar y mejorar.
• Preguntas para identificar riesgos, vacíos y supuestos.
• Creación de una biblioteca personal de instrucciones gerenciales.

4.3 Aplicaciones para el trabajo del líder

• Preparación de agendas, reuniones y comunicaciones.
• Síntesis de información y organización de ideas.
• Elaboración de planes de trabajo y presentaciones.
• Análisis inicial de problemas, alternativas, riesgos y escenarios.
• Preparación de reuniones uno a uno y conversaciones de feedback.
• Seguimiento de acuerdos y compromisos.

4.4 Uso responsable dentro de la organización

• Información que no debe compartirse en herramientas públicas.
• Protección de datos personales, estratégicos y confidenciales.
• Revisión humana y validación de resultados.
• Sesgos y posibles afectaciones a colaboradores.
• Criterios mínimos de calidad para trabajos realizados con inteligencia artificial.
• Lineamientos internos y herramientas autorizadas por cada empresa.

4.5 Integración al trabajo real

• Selección de un proceso gerencial que pueda mejorarse.
• Identificación de actividades humanas y actividades apoyadas por inteligencia artificial.
• Definición de puntos de revisión y estándares de calidad.
• Indicadores para evaluar ahorro de tiempo, calidad o efectividad.
• Plan de aplicación de 30 días.

4.6 Equipos digitales impulsados por inteligencia artificial agéntica

• Identificación de tareas gerenciales susceptibles de delegarse a agentes de inteligencia artificial.
• Diseño y desarrollo de un equipo virtual de agentes mediante herramientas digitales.
• Asignación de roles, coordinación de agentes y supervisión humana.
• Integración de agentes con herramientas digitales para ejecutar tareas y automatizar procesos gerenciales.
• Práctica con plataformas comerciales de inteligencia artificial (OpenAI o xAI/Grok), con licenciamientos requeridos. No se contemplan, por el momento, soluciones de código abierto como OpenClaw o Hermes.

Actividad integradora Rediseño de un flujo de trabajo mediante inteligencia artificial y elaboración de un plan de aplicación de 30 días.

• Participación en ejercicios, casos y simulaciones.
• Elaboración de un tablero gerencial con objetivos e indicadores.
• Rediseño de un flujo de trabajo con apoyo de inteligencia artificial.
• Presentación de un plan de aplicación de 30 días.

El programa corresponde a un nivel intermedio porque parte de participantes que ya coordinan personas o proyectos. Profundiza en aplicación gerencial, pero no incorpora contenidos técnicos que requerirían una formación especializada.

Para mantener una profundidad adecuada, el programa no incluye:

• Construcción de agentes o automatizaciones avanzadas.
• Programación o integración técnica de plataformas.
• Analítica avanzada o desarrollo de tableros en software especializado.
• Gobierno corporativo de inteligencia artificial a profundidad.
• Coaching, negociación o gestión del cambio como metodologías completas.