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    IA y Big Data para la Gestión y Producción Agraria

    Certificate en prompting estratégico, integración de herramientas como Make o Power Bix y visualización ejecutiva para empresas agrarias.

    Inicio 02/09/2026
    Carga horaria total 12h.
    Modalidad Híbrido Campus Costa Argentina - Av. Intermédanos Sur 776, Pinamar, Provincia de Buenos Aires
    Aranceles $247.000,00 Hasta 3 cuotas sin interés
    Duración 4 encuentros

    ¿Qué propone el curso?

    Este curso corto del Departamento de Agronomía y Ambiente (DEAGA) de UADE aborda la Inteligencia Artificial y el Big Data como herramientas estratégicas para la transformación digital de la gestión y producción agraria. Brinda competencias prácticas para aplicar IA en entornos agroempresariales mediante herramientas no-code y low-code, incorporando el diseño de asistentes de IA, la automatización de flujos de trabajo digitales, el análisis de datos y la visualización ejecutiva.

    No se requieren conocimientos previos en programación ni en inteligencia artificial. Se recomienda manejo básico de herramientas digitales y office. Se utilizarán herramientas digitales gratuitas o de acceso abierto.

    Conocé el cronograma
    ¿A quién está dirigido el Curso de IA y Big Data para la Gestión y Producción Agraria?
    ¿Cuáles son los objetivos del Curso de IA y Big Data para la Gestión y Producción Agraria?
    Requisitos de Inscripción

    Temario

    Módulo 1 — Introducción Estratégica a la IA en la Gestión Agraria:

    • Conceptos de IA, Machine Learning y Deep Learning.

    • Impacto en la transformación digital de empresas agrarias.

    • Comparativa entre modelos como ChatGPT, Gemini y Claude.

    • Aplicaciones empresariales: generación de informes de mercado y asistentes para planificación estratégica en agroindustrias.

    Módulo 2 — Modelos de Lenguaje: Uso Profesional, Control y Evaluación:

    • Prompting estratégico y parametrización de asistentes.

    • Sesgos y alucinaciones: identificación y gestión.

    • Técnicas de verificación y control del output.

    • Framework para evaluación de herramientas: precisión, privacidad, costos, trazabilidad y límites.

    Módulo 3 — Big Data, Small Data y Cadena de Valor del Dato:

    • Conceptos de Big Data y Small Data.

    • Cadena de valor del dato aplicada a la transformación digital, con casos de eficiencia en cadenas de suministro agropecuarias.

    • Relación entre calidad de datos y escalabilidad de sistemas de IA.

    • Caso práctico agro: dato — análisis — decisión.

    Módulo 4 — Decisión Basada en Datos y Gestión Estratégica:

    • Conversión de datos en decisiones estratégicas.

    • Indicadores clave: ROI, eficiencia y gestión del riesgo.

    • Integración con procesos empresariales.

    • Análisis de datos de suelo y clima para inversiones en producción agraria.

    Módulo 5 — Productividad y Diseño de Flujos Digitales con IA:

    • Diseño estructurado de flujos de trabajo para agroempresas.

    • Orquestación de procesos digitales.

    • Uso de Canvas para planificación de proyectos de IA en transformación digital.

    • Aplicación a iniciativas empresariales en producción agraria.

    Módulo 6 — Automatización No-Code y Visualización Ejecutiva:

    • Automatización básica con Make/N8N.

    • Herramientas de visualización desde Excel hasta Power BI para decisiones basadas en evidencias visuales.

    • Dashboards de rendimiento productivo para inversores en empresas agrarias.

    • Comunicación ejecutiva de indicadores.

    Los aranceles publicados son los vigentes a partir del 1.° de mayo de 2026 y corresponden a aranceles de referencia.