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Nombre del curso: Gestión de Productos de Datos
Créditos: 4
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Descripción

En el entorno empresarial actual, el verdadero diferencial competitivo no radica en la acumulación de datos o en el despliegue de infraestructura compleja, sino en la capacidad de transformar esos activos en productos consumibles, seguros y rentables. Este curso está diseñado específicamente para llenar la brecha existente entre la ingeniería de datos y la estrategia corporativa, formando al estudiante como un Data Product Leader.
A diferencia de los cursos tradicionales de administración o arquitectura técnica, este programa se enfoca exclusivamente en la capa de Producto. El estudiante aprenderá a concebir, diseñar, gobernar y monetizar Productos de Datos (tales como APIs de negocio, modelos predictivos como servicio y contratos de datos), integrando desde el primer día la seguridad y la mitigación de riesgos operativos, éticos y regulatorios bajo el principio de Secure Data Product by Design. El enfoque es gerencial y de toma de decisiones; no requiere codificación avanzada, sino visión estratégica de valor.

Objetivos y Competencias

Al finalizar el curso, el estudiante estará en capacidad de:

  • Diseñar y Gestionar: Estructurar el ciclo de vida de un producto de datos e IA desde la fase de descubrimiento (discovery) hasta su escalamiento y adopción en el negocio.
  • Gobernar el Riesgo por Diseño: Evaluar y mitigar riesgos éticos, regulatorios (privacidad/sesgos) y reputacionales integrándolos en las especificaciones del producto, entendiendo el Data Product como un objeto de riesgo latente.
  • Garantizar Seguridad en el Producto: Aplicar controles de acceso a modelos y APIs, trazabilidad y linaje de datos sin depender de la infraestructura de TI tradicional.
  • Monetizar y Medir Valor: Definir modelos de precios, acuerdos de nivel de servicio (SLAs de datos), contratos de datos (Data Contracts) y métricas claras de Retorno de Inversión (ROI).

Metodología: El “Golden Thread” (Hilo Conductor)

El curso sigue una metodología eminentemente práctica y de toma de decisiones directivas, estructurada bajo el método de caso continuo o Golden Thread.

A lo largo del semestre, los estudiantes desarrollarán incrementalmente el caso arquetípico “Credit AI Copilot”: un producto inteligente de scoring de crédito basado en datos alternativos. Módulo a módulo, el estudiante no programará el algoritmo, sino que tomará las decisiones de diseño de la API, auditará el modelo en busca de sesgos, establecerá los contratos de datos de entrada, definirá el SLA para el negocio y estructurará el esquema de seguridad y monetización.

Plan de Temas (Estructura Modular)

Módulo 1: Fundamentos e Ideación de Data Products (Semanas 1-2)

  • Concepto de Data as a Product: Diferencia entre un dataset, un reporte y un producto de datos.
  • El rol del Data Product Manager y el Chief AI Officer (CAIO).
  • Product Discovery: Identificación de brechas de negocio y traducción a necesidades de datos.
  • Aplicación al caso: Definición del problema de inclusión financiera para el Credit AI Copilot y estructuración del Problem Statement Canvas.

Módulo 2: Arquitectura de Valor e Interfaces (Semanas 3-4)

  • Anatomía de un Producto de Datos: APIs de negocio, data services y modelos como servicio.
  • Introducción a los Contratos de Datos (Data Contracts) y su importancia para desacoplar el producto de la infraestructura técnica.
  • Definición de Acuerdos de Nivel de Servicio (SLAs de datos: latencia, frescura, precisión).
  • Aplicación al caso: Diseño lógico de la interfaz de salida del scoring de crédito y definición de sus condiciones de consumo (SLA).

Módulo 3: El Data Product como Objeto de Riesgo y Gobierno (Semanas 5-6)

  • Por qué un producto de datos e IA es un generador de riesgo operativo y reputacional.
  • Gobierno de IA: Identificación, auditoría y mitigación de sesgos algorítmicos.
  • Mecanismos de explicabilidad (Explainability) para el tomador de decisiones y el regulador.
  • Aplicación al caso: Auditoría ética del algoritmo predictivo del Credit AI Copilot y diseño del tablero de explicabilidad para créditos rechazados.

Módulo 4: Seguridad en el Producto (Semanas 7-8)

  • Secure Data Product by Design: Desplazar la ciberseguridad de la red hacia el producto mismo.
  • Control de acceso granular a APIs y modelos, trazabilidad y linaje del dato consumido.
  • Protección de datos personales y cumplimiento normativo en la capa de consumo.
  • Aplicación al caso: Definición de las políticas de acceso y enmascaramiento de datos sensibles para la API del Credit AI Copilot.

Módulo 5: Monetización, Adopción y Gestión del Ciclo de Vida (Semanas 9-10)

  • Estrategias de monetización interna (ahorro/eficiencia) y externa (nuevos flujos de ingresos).
  • Modelos de Pricing para APIs y servicios de datos.
  • Gestión del cambio, adopción del usuario final y evolución del backlog del producto.
  • Aplicación al caso: Construcción del caso de negocio financiero (Cálculo del ROI proyectado) y estrategia de lanzamiento de la API al mercado o áreas internas.

Módulo 6: Sustentación Estratégica (Semanas 11-12)

  • Defensa del producto ante comités directivos (Boardroom Pitch).
  • Evaluación integral: Balance entre generación de valor, arquitectura de seguridad y apetito al riesgo.
  • Aplicación al caso: Presentación del portafolio del Credit AI Copilot simulando comités de inversión y comités de riesgo corporativo.