Taller de Gestión Avanzada de Indicadores con IA
Formación en DIRECTO/PRESENCIAL. Duración 16 horas - 3 sesiones
Taller de Gestión Avanzada de Indicadores | En DIRECTO / PRESENCIAL
Tus clases ahora En DIRECTO o PRESENCIAL, como prefieras.
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De medir para cumplir a medir para decidir: cómo la IA y las métricas predictivas transforman el sistema de indicadores en ventaja competitiva
La mayoría de las organizaciones tienen demasiados indicadores y demasiado pocas decisiones basadas en ellos.
El sistema de KPIs crece por acumulación — cada proceso añade los suyos, cada auditoría pide los suyos, cada norma sugiere los suyos — hasta que el cuadro de mando se convierte en un catálogo que nadie consulta para decidir. Los indicadores miden actividad, no resultado. Reportan el pasado, no anticipan el futuro. Y cuando llegan al comité de dirección, nadie conecta los números con los objetivos del negocio.
El problema no es que falten métricas. Es que el sistema de indicadores no está diseñado para generar compromisos: está diseñado para justificar que se mide.
Este taller parte de una premisa diferente: medir menos y decidir mejor. El objetivo no es construir un cuadro de mando completo — es construir el cuadro de mando mínimo, con los indicadores que realmente mueven la organización, diseñados con criterio predictivo, alineados con los objetivos de primer nivel y conectados con el perfil de las personas que tienen que usarlos.
Para eso, el programa integra tres palancas:
- la metodología avanzada de diseño de indicadores.
- el análisis conductual para entender qué tipo de métricas activan el compromiso en cada perfil de persona, y
la Inteligencia Artificial como acelerador de todo el proceso de diseño, depuración y visualización.
«Cuánto menos tengamos que medir, mejor es el sistema de indicadores»
Este curso se podrá seguir tanto en modalidad «EN DIRECTO» como «PRESENCIAL».
| Modalidad | Duración | Precio | Precio socio | Inicio / Fin | Lugar / Horario | Inscripción |
|---|---|---|---|---|---|---|
| En Directo | 16 h. | 640,00€ + I.V.A. | 510,00€ + I.V.A. | 10/11/2026 12/11/2026 | AEC Horario: 9 a 14,20h | Inscríbete |
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Bonificación máxima FUNDAE: 208€. Consulta condiciones en la pestaña «Más Información«.
🎯Objetivos del Curso
📌Evaluar la madurez real del sistema de indicadores propio y construir el roadmap de mejora. (Modelo NMI (Nivel de Madurez del Sistema de Indicadores)
📌Seleccionar los procesos críticos por impacto en los objetivos de negocio y diseñar para cada uno los indicadores de resultado que realmente orientan decisiones.
📌 Construir indicadores predictivos desde la lógica SIPOC+ con las 21 dimensiones clave del proceso y no desde plantillas heredadas.
📌Evaluar la calidad técnica de cada indicador y eliminar los que no aportan valor decisional. (Índice de Calidad del Indicador (IQI)).
📌Visualizar las relaciones causa-efecto entre indicadores para detectar qué métricas mueven realmente el sistema. (KPI Network Map).
📌Alinear los indicadores de Calidad, MA, PRL y ESG con los KPIs del CEO en el lenguaje que activa compromisos directivos.
📌Comprender qué tipo de métricas activan el compromiso en cada perfil conductual y diseñar el sistema con esa lógica. (MEGADISC).
📌Aplicar la IA para acelerar el diseño, la depuración, la visualización y el análisis predictivo del sistema de indicadores.
Este curso está incluido en el programa reconocido por el CERPER. Podrás acceder al proceso de Certificación como Quality Manager (EOQ), reconocido en más de 30 países.
🎯Dirigido a
- Responsables de Sistemas de Gestión con responsabilidad en la mejora continua y el reporting.
- Directores de Planificación, Estrategia y Operaciones.
- Técnicos de calidad, MA, PRL o ESG que diseñan o gestionan sistemas de indicadores.
- Directivos que quieren entender qué frena y qué impulsa la mejora del rendimiento en su organización.
📌 MÓDULO 1: La IA en el entorno de los indicadores: Mapa real de capacidades, riesgos y gobierno
📍 La IA generativa produce la respuesta estadísticamente más probable dado el input que recibe. En el contexto del diseño y gestión de indicadores eso tiene consecuencias precisas: la ambigüedad en la instrucción produce fórmulas genéricas; el dato incorrecto produce análisis incorrecto; la ausencia de límites produce inferencias sobre tendencias que el responsable no ha validado ni puede firmar ante el comité.
📖 Contenidos:
✔️ Qué hace la IA excepcionalmente bien en la gestión de indicadores y qué no puede hacer
✔️ Business Intelligence, Robotic Process Automation e IA Generativa: mapa comparativo para el responsable de sistemas.
✔️ El ciclo de madurez del caso de uso aplicado a indicadores.
✔️ Decisiones de despliegue tecnológico: diferencias reales de seguridad entre herramientas de IA (ChatGPT Free/Plus/Teams/Enterprise, Copilot M365, Copilot Studio y Azure OpenAI). Datos del sistema de indicadores que no deben entrar en un motor público.
✔️ Los riesgos del uso de IA en el diseño y análisis de indicadores. Cómo neutralizar cada uno de ellos.
✔️ Protocolo de gobierno interno
📝 Ejercicio Práctico: Elaboración del Mapa de capacidades de la IA en gestión de indicadores
📌 MÓDULO 2: El motor metodológico: ¿Cómo diseñar instrucciones que producen indicadores de nivel profesional?
📍 Una instrucción a la IA es una transferencia de criterio profesional a un sistema que responde lo más probable. La diferencia entre un indicador genérico y un indicador que el comité de dirección usa para decidir no está en la herramienta: está en cómo se construye la instrucción que lo genera
📖 Contenidos:
✔️ Por qué la especificidad en la instrucción es directamente proporcional a la calidad del indicador generado.
✔️ Reglas de uso que marcan la diferencia.
✔️ La metodología PERFIL aplicada al diseño de indicadores.
✔️ Del indicador genérico al indicador que se puede presentar al comité de dirección.
✔️ Patrones avanzados para el diseño de indicadores.
✔️ El límite como herramienta profesional: restricciones que neutralizan la alucinación y el sesgo de confirmación.
✔️ Sistema de capitalización.
📝 Ejercicio Práctico: Cada alumno elige una tarea real de su sistema de indicadores y construye la instrucción completa que produce indicador de nivel profesional. Cada participante termina con al menos dos instrucciones propias validadas.
📌 MÓDULO 3: ¿Por qué el sistema actual no funciona? Fundamentos que el Cuadro de Mando convencional ignora
📍 Antes de rediseñar un sistema de indicadores hay que entender por qué el actual no produce decisiones. No es falta de datos — es confusión entre qué es un dato, qué es una métrica y qué es un indicador clave.
📖 Contenidos:
✔️ Diferencias reales entre dato, centinela, métrica e indicador clave de desempeño.
✔️ Tipología y jerarquía de indicadores. Cómo se conectan y dónde se rompe la cadena entre el KPI del proceso y el objetivo del CEO.
✔️Indicadores de resultado, inductores y contextuales. Indicadores de comportamiento.
✔️ Objetivos SMART: por qué la mayoría de los objetivos que se declaran SMART no lo son y cómo corregirlo con criterio metodológico.
📝 Ejercicio Práctico : Clasificación de los indicadores por tipo.
📌 MÓDULO 4: Radiografía del sistema propio de indicadores
📍 No todos los sistemas de indicadores necesitan la misma intervención. Un sistema en fase inicial necesita estabilizar las fuentes de dato. Un sistema consolidado necesita pasar de ser descriptivo a ser predictivo. Un sistema avanzado necesita depurarse y alinearse con la estrategia.
📖 Contenidos:
✔️ Modelo Nivel de Madurez del Sistema de Indicadores (NMI).
✔️ Detección de brechas técnicas, organizativas y culturales.
✔️ Índice de Calidad del Indicador (IQI): evaluación técnica de cada indicador.
✔️ Construcción del roadmap de mejora. Cómo priorizar sin paralizar.
✔️ La IA como acelerador del diagnóstico.
📝 Ejercicio Práctico: Diagnóstico del Nivel de Madurez del Sistema de Indicadores y evaluación del Índice de Calidad de los Indicadores existentes.
📌 MÓDULO 5: Del objetivo al indicador que decide: diseño avanzado con criterio predictivo
📍 El indicador no se diseña desde la plantilla: se diseña desde el objetivo. Esa diferencia explica por qué la mayoría de los sistemas de indicadores miden lo que siempre se ha medido, no lo que realmente mueve la organización.
📖 Contenidos:
✔️ Metodologías de selección de indicadores desde los objetivos. Cómo aplicarlas sin convertirlas en ejercicios de abstracción.
✔️ Selección de procesos críticos por impacto en los objetivos del negocio.
✔️ SIPOC+ como base para construir métricas de resultado y predictivas.
✔️ Estructura completa del metadato del indicador.
✔️ KPI Network Map: visualización de las relaciones causa-efecto entre indicadores. Cómo usarlo para tomar decisiones de depuración con criterio.
✔️ Criterios de calidad del dato: confiabilidad, trazabilidad y utilidad.
📝 Ejercicio Práctico: Diseño de indicadores de resultado y predictivos y construcción del KPI Network Map
📌 MÓDULO 6: Más allá del Cuadro de Mando convencional: modelos de gestión que producen compromisos
📍 El Cuadro de Mando Integral fue diseñado para un entorno de cambio lento. Los modelos que necesitan las organizaciones hoy deben adaptarse en tiempo real, conectar estrategia con operaciones sin burocracia y producir compromisos ejecutivos que se utilicen para decidir.
📖 Contenidos:
✔️ Analíticas descriptivas, predictivas y prescriptivas: qué puede hacer cada nivel y cómo la IA acelera el paso de descriptivo a predictivo
✔️ Balanced Scorecard 4.0: evolución del modelo clásico hacia un sistema adaptativo que integra objetivos ESG, métricas de comportamiento y actualización dinámica ante cambios estratégicos.
✔️ Hoshin Kanri: despliegue alineado de objetivos y métricas desde primer nivel hasta proceso.
✔️ Fast KPIs y Governance Model: gestión ágil del desempeño para entornos de cambio rápido
📝 Ejercicio Práctico: Selección del modelo de gestión por perfil organizativo.
📌 MÓDULO 7: El factor humano: por qué el sistema técnicamente perfecto puede fracasar
📍 Un sistema de indicadores técnicamente impecable puede fracasar si las personas que tienen que usarlo no lo entienden, no lo sienten propio o no están motivadas para actuar sobre él. El engagement con el sistema de métricas como problema de diseño que empieza en la selección del indicador.
📖 Contenidos:
✔️ Por qué los sistemas de indicadores no generan el compromiso que deberían. Errores más frecuentes y cómo evitarlos.
✔️ Modelo de análisis conductual aplicado a indicadores. (MEGADISC).
✔️ Behavioral KPIs: indicadores que miden comportamientos observables. Cómo construirlos y cómo presentarlos sin que generen resistencia.
✔️ Modelos de influencia para lograr participación activa.
✔️ Hábitos organizativos que sostienen una cultura del dato.
📝 Ejercicio Práctico: Realización del Análisis conductual del sistema de indicadores y Diseño de los indicadores de comportamiento observables
📌 MÓDULO 8: El sistema vivo: visualización, evolución y hoja de ruta de madurez
📍Un sistema de indicadores que no evoluciona con la organización se convierte en burocracia. El objetivo final del taller es tener un sistema de indicadores que la organización usa para decidir, que se actualiza cuando cambia la estrategia y que cada nivel entiende en el formato que necesita.
📖 Contenidos:
✔️ Ajuste de indicadores ante cambios estratégicos, organizativos o de contexto. Cuándo un KPI debe eliminarse, rediseñarse o simplemente actualizarse.
✔️ Cómo evolucionar el sistema de forma sostenible.
✔️ Tableros por nivel y función: CEO, propietarios de proceso, operadores, equipo de sostenibilidad.
✔️ La IA en el análisis predictivo del sistema: detección de tendencias, anomalías y señales tempranas.
📝 Ejercicio Práctico: Construcción de indicadores por nivel y función y hoja de ruta de madurez del sistema de indicadores.
Este curso se podrá seguir tanto en modalidad «EN DIRECTO» como «PRESENCIAL».
📌Metodología
Nuestras aulas y nuestra tecnología permiten “ofrecer y recibir clase” te encuentres donde te encuentres…presencialmente en nuestra sede, o desde tu casa u oficina, sin necesidad de desplazarte, siempre facilitando la interacción y la sensación de inmediatez y cercanía.
Nuestra formación está impartida por una selección de los más destacados profesionales de la materia, 100% activos en la disciplina que imparten, garantizando que el programa responda y se adecúe a la realidad de la actividad y de las empresas y organizaciones actuales.
El enfoque didáctico combina la asimilación del marco conceptual de la disciplina, su aplicabilidad en casos de éxito y talleres participativos individuales y grupales, haciendo del programa una experiencia dinámica, práctica y rica en experiencias.
Una formación que integra a la perfección el conocimiento de los expertos, con la práctica y la permanente colaboración entre los participantes:
- El profesor combina la exposición del contenido con ejercicios y/o dinámicas de grupo, sobre casos reales, potenciando la práctica.
- La clase está diseñada para favorecer la interactividad entre el profesor y alumnos favoreciendo la resolución de dudas y el intercambio de experiencias entre profesionales.
- Las clases y los contenidos están integrados con nuestro Aula Virtual donde, adicionalmente, estarán disponibles los materiales didácticos en formato fácil de interiorizar y descargables; y otros ejercicios y evaluaciones necesarios para afianzar los conocimientos.
Tras la finalización, los alumnos recibirán el certificado de aprovechamiento del curso en formato digital con un código QR para favorecer su trazabilidad y autenticidad.
Este Programa también está disponible en modalidad In Company, formación a medida para tu empresa.
Profesores
Antonio Garrido Muñoz
Consultor estratégico en métricas predictivas e IA
Experto en transformación digital y sistemas de gestión, con más de 30 años de experiencia en la integración de metodologías avanzadas e inteligencia artificial.
Ganador del Premio Europeo a la Calidad (EFQM) en 1998) y certificado por TTI Success Insights, acreditación internacional en análisis del talento y herramientas psicométricas aplicadas al desarrollo de personas y equipos. Desde esta perspectiva, ha incorporado la IA en Recursos Humanos, disciplina que imparte en AIN, impulsando soluciones éticas y medibles en selección, formación, clima laboral y employer branding.
Compagina su actividad profesional con la docencia como Profesor del Máster en Gestión de Calidad Agroalimentaria de la Universidad Politécnica de Madrid, fue Profesor del módulo de Calidad de Servicios en el Máster de Calidad del CEURA (El Corte Inglés) y de Innovación y Design Thinking en el Instituto Tecnológico de Aragón. Profesor de Gestión Avanzada de Calidad, Auditoría de Valor e IA en la AEC, además de Profesor de IA aplicada a sistemas de gestión en AIN y CEAGA.
Es creador de metodologías de referencia y de agentes pioneros como EVA (métricas predictivas) y Clara (inteligencia competitiva), que han abierto nuevas disciplinas y demostrado impacto real en capacidad, costes, talento y experiencia de cliente.
Mª José Soto Hernández
Responsable de Calidad y Recursos Humanos
Licenciada en Ciencias del Trabajo, lo que le otorga una base sólida en la gestión de personas y el ámbito laboral. Su trayectoria académica se complementa con una constante búsqueda de la modernización y el perfeccionamiento, elementos clave para la implantación de sistemas de gestión innovadores.
Funcionaria de carrera desde 2001 en la Agencia Tributaria de la Región de Murcia, Mª José ha ocupado roles de alta responsabilidad como Jefa de Servicio en gestión tributaria y Responsable de Calidad. Lideró la implantación de ISO 9001 y el modelo EFQM +400. Impulsora del Plan de Responsabilidad Social Corporativa de la organización, siendo pionera en su metodología y métricas, alineado con los ODS y valores de integridad y sostenibilidad.
Fuerte componente de liderazgo, mentoría y transmisión de conocimientos. Su rol en la implantación de sistemas de calidad, RSC y el Plan de Comunicación Interna, junto con la obtención de certificaciones de Accesibilidad Universal y Compromiso con Personas Mayores, demuestran su capacidad para formar equipos, guiar procesos de cambio y difundir las mejores prácticas en el ámbito público.
HORARIO CLASES
1ª, 2ª y 3ª clase: 09:00 a 14:20 h
CONDICIONES GENERALES
PASOS PARA REALIZAR LA INSCRIPCIÓN:
El envío del Boletín de Inscripción supone la reserva de plaza que deberá ser confirmada por el Centro de Formación de la AEC.
FORMAS DE PAGO:
Se admiten las siguientes modalidades:
- Tarjeta de crédito
- Transferencia bancaria
- PayPal para pagos desde fuera de la Unión Europea
* Los precios indicados en la web no llevan aplicado el % de IVA.
CONDICIONES ESPECÍFICAS
Confirmación definitiva de la convocatoria 5 días antes del comienzo del curso junto con todos los detalles del mismo. En este momento, confirmaremos si el alumno prefiere asistir presencialmente (C/Claudio Coello, 92 – 28006 de Madrid) o seguir las clases en directo.
La factura correspondiente se emitirá junto con la confirmación. La cuota de inscripción incluye:
- La asistencia a las clases presenciales o en directo
- Material didáctico y ejercicios de evaluación disponibles en el Aula Virtual
- Diploma del curso en formato digital
*Aquellos alumnos que quieran recibir el diploma en formato físico, pueden solicitarlo por email a for@aec.es
** La posibilidad de asistir presencialmente a las clases dependerá del nº de alumnos interesados en esta opción.
CONDICIONES TÉCNICAS DE CONEXIÓN
Al inicio del curso se enviarán por email las claves de acceso al Aula Virtual AEC desde la cual se podrá acceder, el día y a la hora establecida, a cada una de las clases en directo programadas.
La conexión a las clases en directo se puede realizar desde cualquier dispositivo pero se recomienda utilizar el ordenador para una mayor facilidad de interacción.
Para la impartición de las clases en directo se utiliza la plataforma Zoom. Puede revisar en este enlace los requisitos técnicos.
Las clases en directo van a quedar grabadas y estarán disponibles en el Aula Virtual durante 7 días. Una vez pasado este plazo las grabaciones se eliminarán. Los vídeos no son descargables.
ANULACIÓN DE PLAZA:
Si desea anular la inscripción debe enviar un correo electrónico a for@aec.es con una antelación mínima de 3 días hábiles previos al comienzo del curso. La AEC se reserva el derecho de aplicar las siguientes retenciones:
- Anulaciones dentro de los 3 días hábiles previos al comienzo del curso supondrán un derecho a retener el 30% del importe.
- Anulaciones en el día de comienzo del curso tendrán una retención del 100% del importe.
FORMACIÓN BONIFICADA:
Esta formación es bonificable a través de FUNDAE.
La AEC ofrece la gestión gratuita de la bonificación a través de FUNDAE para las empresas que realicen formación con nosotros y la solicite.
