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Duración:

1 mes

Inicio:

25 Junio

Modalidad:

Online

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Presentación A quien va dirigido Qué aprenderás Plan de Estudios Opiniones Resumen

El desarrollo de proyectos o project management es una parte esencial en el éxito de cualquier empresa, y uno de los puntos débiles de la mayoría de las compañías basadas en la innovación.

La digitalización y la gran velocidad a la que evoluciona el mercado, hacen que las metodologías de desarrollo de proyectos hayan cambiado, sobre todo en el sector tecnológico, donde los métodos tradicionales han quedado obsoletos y son poco competitivos.

La metodología Agile, formada por tácticas como el Kanban y el Scrum, ayudan a los equipos a organizar los objetivos y alcanzarlos de forma ordenada.

Pero antes de empezar a dar forma a un proyecto, hay que asegurar su viabilidad, y para esto sirve el prototipado. En este modulo aprenderás a manejar las principales herramientas de prototipado de proyectos e ideas, que ponen de manifiesto la viabilidad de un proyecto basándose en la ideal del mínimo producto viable.

Con el Curso en Ideación y conceptualización con IA generativa y análisis de usuarios de Proyectos con Scrum, Kanban, Lean y XP aprenderás los pasos previos y metodología de prototipado para testear una idea de negocio antes de su lanzamiento.

Este curso forma parte del Master en Agile: Master en Gestión Ágil de proyectos con Scrum, Kanban, Lean y XP. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa del Postgrado completo.

Este curso forma parte del Postgrado en AI strategy .
Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.

Diplomados

5 meses

Big data & IA

Postgrado en AI strategy

A quién va dirigido

  • Profesionales y estudiantes interesados en ahondar en el conocimiento y aplicación de las metodologías ágiles.
  • Emprendedores que quieran aplicar nuevos modelos organizacionales y de gestión en sus empresas.
  • Intra-emprendedores interesados en la mejora de la eficiencia de las empresas a partir de la aplicación de las metodologías ágiles.
  • Futuros directores de RRHH que quieran enfocar sus competencias estratégias a descubrir el talento del futuro.

Qué aprenderás

  • Entender el concepto de prototipado y la importancia del mismo.
  • Distinguir los puntos esenciales para la viabilidad de un proyecto
  • Conocer y usar las herramientas básicas de prototipado.
  • Entender la importancia de testear una idea de negocio antes de ponerla en marcha.
  • Saber seleccionar a los mejores profesionales que necesitamos para llevar a cabo el proyecto

Plan de estudios

Tema 1: Conceptualización, investigación y análisis para productos digitales con IA

Resumen

Esta clase introduce la base metodológica para la creación de un producto digital, definiendo qué es un producto digital más allá de una app o una web: es una experiencia completa que resuelve un problema. Se establece la importancia de la Conceptualización y el Análisis de Usuarios como fases críticas para reducir el riesgo antes del desarrollo. Se exploran las metodologías Design Thinking y Lean Startup como marcos de trabajo, y se explica cómo las herramientas de Inteligencia Artificial Generativa actúan como catalizadores y colaboradores para acelerar la investigación de mercado, la definición del User Persona, el Job To Be Done (JTBD) y la propuesta de valor. La clase culmina con la preparación de los entregables clave (Propuesta de Valor, Mapa de Empatía) necesarios para pasar a la fase de prototipado.

Objetivos

  • Definir la Conceptualización: Comprender el papel de la conceptualización y el Design Thinking/Lean Startup en el ciclo de vida de un producto, y cómo alinean a negocio, diseño y tecnología.
  • Dominar el Análisis de Usuario: Aplicar técnicas de investigación de mercado y usuario (como el Mapa de Empatía, User Persona y JTBD) para construir una hipótesis de producto sólida basada en la evidencia.
  • Integrar la IA en la Ideación: Utilizar herramientas de Inteligencia Artificial Generativa como asistente para acelerar la investigación inicial (benchmarking, tendencias) y la validación de ideas, generando insights accionables de forma rápida.
  • Generar Entregables Clave: Estructurar y formalizar la idea de producto a través de artefactos como el Business Model Canvas o el Design Canvas para obtener una visión completa del proyecto.
  • Entender el Ciclo de Desarrollo: Identificar las fases clave (Idea, Análisis, Diseño, Construcción, Prueba y Feedback) y la importancia del proceso iterativo.

Temario

  • Qué es un producto digital, qué es la conceptualización y su papel en la innovación
    • Qué es un producto digital, qué es la conceptualización y su papel en la innovación
    • Retos en las organizaciones
    • El camino
    • Investigación del usuario y del mercado
    • Mapas de empatía y arquetipos: cómo construir y usar empatía para guiar la ideación
    • Metodologías ágiles de innovación
    • Lean Startup: hipótesis y aprendizaje validado
    • El MVP y el Design Canvas
    • Design Thinking: filosofía y valor

Tema 2: Prototipo: Fases y herramientas potenciadas con IA

Resumen

Esta clase se enfoca en "El Prototipo: Fases y Herramientas" como el eslabón fundamental que conecta una idea validada (concepto) con la práctica del desarrollo de un producto digital. El prototipo no es una maqueta ni el producto final, sino una herramienta de aprendizaje cuyo propósito es hacer tangible, visible y testable lo que antes era abstracto. Su valor no reside en la belleza, sino en la capacidad de descubrir errores, validar hipótesis y reducir el riesgo y los costes de desarrollo antes de la inversión real. En el marco de Lean Startup y Design Thinking, el prototipo no se crea para vender, sino para aprender rápidamente del usuario en un ciclo continuo: Construir → Medir → Aprender → Iterar. La Inteligencia Artificial (IA) potencia este enfoque al acelerar la creación de versiones, el análisis de comportamiento y la síntesis automática de feedback.

Objetivos

  • El Prototipo es una Herramienta de Aprendizaje: Su rol fundamental es hacer el producto testable para descubrir errores y reducir el riesgo antes de la inversión en desarrollo.
  • La IA Acelera el Ciclo Iterativo: Modelos de IA facilitan la creación rápida de flujos (user flows), estructuras visuales (wireframes) y la síntesis de resultados de pruebas de usuario.
  • Prioridad Lógica (Flujo): El proceso debe empezar por la definición del flujo de usuario (Fase 1), actuando como el "esqueleto invisible" que garantiza la coherencia conceptual antes del diseño de la interfaz visual.
  • Validación Temprana es Crítica: Detectar errores en la fase de prototipo cuesta hasta 10 veces menos que corregirlos durante el desarrollo. La IA escala esta validación a través de análisis de comportamiento y simulación.
  • Wizard of Oz para la Experiencia IA: Esta técnica permite validar la experiencia y el valor percibido de funcionalidades avanzadas (como chatbots o asistentes) simulando su comportamiento con un "mago" (humano o IA) detrás, antes de construir la tecnología compleja.
  • Beneficios Estratégicos: El enfoque de prototipado rápido y potenciado por IA facilita el consenso entre negocio, diseño y tecnología, y aumenta significativamente la velocidad de llegada al mercado (time-to-market).

Temario

  • El Prototipo: Concepto, Propósito y Ciclo de Aprendizaje
    • Del concepto al diseño
    • Cómo la IA acelera el prototipado digital
  • Fase 1 y 2: De la Lógica del Flujo a la Estructura Visual
    • Fase 1: Definición de flujo - el esqueleto invisible del producto.
    • Fase 2: Estructuración - del flujo a la arquitectura visual
  • Fase 3 y 4: Interacción, Comportamiento y Validación Real
    • Fase 3: Interacción - el comportamiento como diseño
    • Fase 4: Validación con usuarios - la verdad fuera del estudio
  • Prototipado Acelerado y Estrategias para el Mercado
    • Herramientas NoCode para prototipos funcionales
    • Rapid Prototyping Framework - el sprint de diseño acelerado
    • Wizard of Oz Prototyping - simular antes de construir

Tema 3: Herramientas de prototipado online y testing mejorado con IA

Resumen

Esta clase se enfoca en "El Prototipo: Fases y Herramientas" como el eslabón fundamental que conecta una idea validada (concepto) con la práctica del desarrollo de un producto digital. El prototipo no es una maqueta ni el producto final, sino una herramienta de aprendizaje cuyo propósito es hacer tangible, visible y testable lo que antes era abstracto. Su valor no reside en la belleza, sino en la capacidad de descubrir errores, validar hipótesis y reducir el riesgo y los costes de desarrollo antes de la inversión real. En el marco de Lean Startup y Design Thinking, el prototipo no se crea para vender, sino para aprender rápidamente del usuario en un ciclo continuo: Construir → Medir → Aprender → Iterar. La Inteligencia Artificial (IA) potencia este enfoque al acelerar la creación de versiones, el análisis de comportamiento y la síntesis automática de feedback.

Objetivos

 

  • Utilizar el prototipo como herramienta de aprendizaje, haciendo el producto testable para identificar errores y reducir el riesgo antes de la inversión en desarrollo.

  • Comprender y aplicar el ecosistema moderno de prototipado, diferenciando sus tres capas: visual, funcional y analítica.

  • Acelerar el ciclo iterativo mediante IA, empleando modelos que faciliten la creación rápida de flujos, interfaces y la síntesis de resultados de testing.

  • Incorporar el enfoque “text-to-interface” en el diseño, iniciando la creación de interfaces a partir de descripciones textuales en lugar de bocetos tradicionales.

  • Aplicar testing predictivo en fases tempranas, utilizando herramientas basadas en machine learning para anticipar el comportamiento del usuario y optimizar el diseño antes del lanzamiento.

  • Redefinir el rol del diseñador, pasando de la ejecución visual a la orquestación de inteligencia híbrida y sistemas autoevaluados.

  • Incorporar la automatización en los procesos de diseño, conectando herramientas y plataformas para crear flujos de trabajo continuos entre diseño y datos.

 

Temario

  • El Nuevo Paradigma del Prototipado Inteligente y NoCode
    • Herramientas de prototipado con IA
    • Del diseño colaborativo a la automatización: Figma con IA
    • Diseño web: menos código y más IA
    • Aplicaciones corporativas
    • Bases de Datos, ideas y prototipos
    • Testing con usuarios y analítica inteligente
    • Automatización y conexión de herramientas: el flujo invisible
    • E-commerce
    • Prototipo Funcional con Gemini + NotebookLM + Firebase

Objetivo: El objetivo es que el alumno aprenda a aplicar el ciclo completo de diseño de producto (Ideación, Prototipado, Testing) utilizando la Inteligencia Artificial no como un sustituto, sino como un colaborador estratégico que acelera la investigación, la generación de soluciones y el análisis de resultados.

Opiniones del Curso en Ideación y conceptualización

Helios Aliaga Montesinos

Helios Aliaga Montesinos

Team Lead Engineering en XING

Estoy aprendiendo muchos aspectos que nunca se me habrían pasado por la cabeza a la hora de crear y dirigir una empresa y me sirven de guía a la hora de llevar adelante mis proyectos

Aleix Mañosas

Aleix Mañosas

Socio gerente en R&A Consultors

@iebschool muy buena experiencia. Gran calidad de los contenidos, enfoque práctico y profesores y tutores muy cercanos. ¡Muy recomendable!

Alvaro Guirao

Alvaro Guirao

Founder EmpaticaXR

La formación es imprescindible y ha sido fundamental para el desarrollo de mi proyecto. Cuando decidí realizar un master me encontraba con muchos problemas de compatibilidad de horarios que IEBS pudo solucionar.

Jon Preciado García-Pascual

Jon Preciado García-Pascual

Asesor Financiero BBVA

Cursar un MBA en el que la asignatura de “Legal” empieza en junio y ver que en los apuntes ya está incorporado el nuevo RGPD! Eso es un máster enfocado al mercado actual y con aplicaciones prácticas. Enhorabuena IEBS

Resumen

del Curso en Ideación y conceptualización

Duración

1 mes

Inicio

25 Junio

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