​ ​ Diplomado en IA aplicada al marketing digital – Duoc UC

Diplomado en IA aplicada al marketing digital

Duración

7 Meses


Modalidad

Online Sincrónico
(Clases en Vivo por plataforma)

Fecha y Horario

Fecha de Inicio:


Valor

$960.000


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Descripción

 Incorpora IA en marketing digital para optimizar contenidos, campañas y experiencias personalizadas con impacto real.

La inteligencia artificial está transformando profundamente la forma en que las marcas diseñan, ejecutan y optimizan sus estrategias digitales. El Diplomado en IA aplicada al marketing digital de Duoc UC entrega herramientas prácticas y actualizadas para integrar IA en distintas fases del marketing, desde la planificación hasta la automatización. Aprenderás a usar modelos generativos, plataformas de automatización y herramientas de análisis inteligente para potenciar campañas, personalizar experiencias y mejorar resultados con enfoque estratégico.

Certificación

Al final del curso, el participante recibirá una certificación con el nombre institucional del programa: “Diplomado en IA aplicada al marketing digital”, que respalda tus competencias en integración de inteligencia artificial en entornos de marketing.

Objetivos

Aplicar herramientas de IA en estrategias de marketing digital, con un enfoque práctico en la optimización de campañas, la automatización de flujos de interacción y la personalización de contenidos y experiencias.

Orientado

Dirigido a técnicos y profesionales del marketing, comunicaciones, diseño, publicidad y áreas comerciales que buscan incorporar inteligencia artificial en sus estrategias digitales. Ideal para perfiles como encargados de marketing, community managers, gestores de redes sociales, analistas de datos, copywriters, creadores de contenido, consultores de marketing y publicistas, entre otros.

Requisitos de Ingreso

Experiencia o conocimiento en marketing digital.

Contenido del Diplomado

Unidad 1: Uso práctico y ético de la IA

 

  1. Fundamentos de la IA
    • ¿Qué es la inteligencia artificial? Historia, evolución y tipos.
    • Principales tecnologías asociadas: machine learning, IA generativa, NLP, visión computacional.
    • Aplicaciones actuales de la IA en diversos sectores.
    • Limitaciones de la IA: sesgos, errores, respuestas inadecuadas (alucinaciones), falta de contexto y supervisión humana.
  2. Ética en el uso de IA
    • Principios éticos en el desarrollo y uso de IA.
    • Sesgos algorítmicos, privacidad de datos y transparencia.
    • Riesgos y responsabilidades en el uso cotidiano de herramientas inteligentes.
  3. Comunicación efectiva con la IA
    • Cómo funcionan los modelos de lenguaje y asistentes conversacionales.
    • Buenas prácticas para interactuar con herramientas de IA generativa.
    • Estructura de solicitudes claras para obtener resultados relevantes.
  4. Generación de Prompts
    • ¿Qué es un prompt? Elementos clave.
    • Tipos de prompts: informativos, creativos, analíticos, instructivos.
    • Ejercicios prácticos para mejorar resultados al trabajar con IA.
  5. Configuración de agentes o GPTs personalizados
    • Qué es un agente personalizado y para qué sirve.
    • Elementos de configuración: tono, funciones, contexto y documentos de referencia.
    • Ejemplos aplicables a distintos rubros profesionales.

Unidad 2: IA en marketing digital y ventas

  1. Oportunidades para la IA en marketing digital y ventas
    • Procesos clave donde la IA genera mayor impacto: captación, conversión, fidelización.
    • Identificación de oportunidades en el embudo de marketing y el ciclo comercial.
  2. Herramientas de IA en estrategias de marketing digital
      • Plataformas de IA para la planificación, creación y personalización de campañas.
      • Segmentación inteligente, predicción de comportamiento y generación de contenido.
      • Herramientas recomendadas: Jasper, Copy.ai, ChatGPT entre otras.
  3. Herramientas de IA en procesos de ventas
    • Automatización de tareas comerciales: seguimiento, contacto y soporte.
    • Asistentes virtuales, scoring de leads y predicción de cierre.
    • Integración de IA en CRM y plataformas de ventas (ej: HubSpot, Salesforce).

Unidad 1: Creación de contenido con IA generativa

 

  1. IA generativa en campañas de marketing digital
    • Rol de la IA generativa en el ecosistema de marketing actual.
    • Beneficios y desafíos del uso de IA generativa en la creación de contenido.
    • Casos y tendencias en el mercado.
  2. Prompt engineering avanzado para generar contenido creativo
    • Estructura avanzada de prompts según tipo de contenido.
    • Técnicas para mejorar resultados y ajustar tono, estilo y objetivo.
    • Prompts multiformato y multicanal.
  3. Creación de contenido con IA generativa (textos, imágenes y videos)
    • Herramientas: ChatGPT, Copy.ai, Jasper, DALL·E, Midjourney, Runway, elevenlabs, Sunno, Heygen, Captions.
    • Funcionalidades, limitaciones y criterios de uso práctico.
    • Ejercicios de creación de contenido para campañas.
  4. Storytelling y narrativa de marca con IA generativa
    • Redacción de mensajes coherentes con la identidad de marca.
    • Uso de IA para estructurar narrativas persuasivas.
    • Ejemplos de storytelling automatizado.

Unidad 2: Automatización y adaptación del contenido generado

  1. Introducción a la automatización del contenido en marketing digital
    • ¿Qué es un flujo de contenido automatizado?
    • Fases del proceso: generación, personalización, programación, publicación.
    • Rol de la IA en la automatización del contenido digital.
    • Integración con plataformas como HubSpot, Mailchimp, entre otras.
  2. Generación de contenido para distintas etapas del embudo de marketing digital
    • Características del contenido en TOFU, MOFU y BOFU.
    • Adaptación de mensaje según la etapa del recorrido del cliente.
    • Ejercicios de diseño de piezas con enfoque en objetivo y etapa del funnel.
  3. Adaptación de contenido con IA a diferentes formatos y canales digitales
    • Ajustes de estilo, tono, formato y duración según el canal.
    • Personalización por plataforma: redes sociales, email marketing, blogs, landing pages.
    • Uso de IA generativa multiformato (texto, visual, video).
  4. Automatización de copys, blogs y publicaciones en redes sociales
    • Flujo automatizado de contenido generado con IA.
    • Programación de publicaciones usando herramientas externas.
    • Vinculación con calendarios editoriales y embudos automatizados.
  5. Control de calidad y revisión de contenido antes de publicación
    • Criterios básicos de calidad por tipo de contenido: textual, visual, audiovisual.
    • Verificación del tono, precisión, relevancia y coherencia.
    • Revisión ética: sesgos, lenguaje inapropiado, atribución de fuentes.
    • Rol del profesional en la validación del contenido generado por IA.

Unidad 1: Análisis y visualización de datos para campañas digitales

 

  1. Recopilación y procesamiento de datos para marketing digital
    • Tipos de datos en campañas: Google Ads, Meta Ads, CRM, web analytics.
    • Preparación de datos para análisis y limpieza.
    • Uso de IA para automatizar procesamiento de datos.
  2. Visualización de datos con herramientas de IA
    • Principios de visualización efectiva en marketing.
    • Plataformas: Looker Studio, Power BI, GA4.
    • IA para gráficos automáticos e insights personalizados.
  3. Análisis de resultados con enfoque predictivo
    • Métricas: CPC, CTR, CPA, ROAS, tasas de conversión.
    • Identificación de patrones con IA.
    • Interpretación de datos con modelos predictivos.
  4. Dashboards inteligentes para monitoreo de campañas
    • Diseño de dashboards tácticos, operativos y estratégicos.
    • KPIs por tipo de campaña: branding, performance, remarketing.
    • Automatización del monitoreo con IA.
  5. Toma de decisiones basada en datos
    • Comparación de campañas y segmentos.
    • Recomendaciones automatizadas (presupuesto, formatos, horarios).
    • Casos: decisiones en tiempo real vs estratégicas.

Unidad 2: Optimización automatizada de campañas con IA

 

  1. Modelos predictivos aplicados a marketing digital
    • Funcionamiento de modelos predictivos con IA.
    • Segmentación por predicción de comportamiento.
    • Casos: detección de abandono, intención de compra, retención.
  2. Optimización en plataformas publicitarias
    • Configuración asistida por IA en Google Ads y Meta Ads.
    • Automatización de pujas, segmentación y presupuesto.
    • Evaluación del impacto de ajustes automáticos.
  3. Ajustes automatizados según rendimiento
    • Ajuste de mensajes, horarios, dispositivos, canales.
    • Implementación de reglas automáticas por umbral (ej: CPA).
    • Aprendizaje automático en ajustes continuos.
  4. Estrategias de mejora continua con IA
    • Medir, interpretar, ajustar y repetir.
    • Oportunidades de mejora mediante IA.
    • Planeación estratégica con modelos predictivos.
  5. Simulación de escenarios de optimización
    • Diseño de escenarios “¿qué pasaría si...?” con datos históricos.
    • Análisis anticipado de riesgos y oportunidades.
    • Herramientas para simulaciones sin afectar campañas activas.

Unidad 1: Automatización inteligente del customer journey con IA

  1. Diseño de embudos de conversión automatizados
    • Mapeo del Customer Journey y análisis de etapas clave.
    • Identificación de oportunidades de automatización.
    • Diseño de flujos multicanales basados en comportamiento.
  2. Implementación de chatbots y asistentes virtuales
    • Herramientas y plataformas para desarrollo conversacional.
    • Integración en sitios web, mensajería y redes sociales.
    • Diseño de respuestas automatizadas con IA generativa.
  3. Lógica de personalización dentro de flujos automatizados
    • Reglas dinámicas basadas en comportamiento del usuario.
    • Configuración de disparadores condicionales.
    • Diseño de rutas variables por etapa del Customer Journey.
  4. Sistemas de respuesta automatizada y seguimiento inteligente
    • Automatización de correos, notificaciones y acciones de seguimiento.
    • Uso de IA para determinar momento y canal óptimo.
    • Integración con plataformas de automatización.

Unidad 2: Personalización avanzada y compra programática con IA

  1. Estrategias de hiperpersonalización de contenido y ofertas
    • Adaptación dinámica según perfil de usuario.
    • Aplicación de IA generativa con modelos como GPT, DALL·E, etc.
    • Recomendaciones en tiempo real.
  2. Segmentación predictiva y análisis de audiencias
    • Modelos de segmentación basados en comportamiento.
    • Scoring predictivo para clasificación de audiencias.
    • Análisis de intención de compra y retención con IA.
  3. Integración de IA en plataformas de marketing automation y CRM
    • Sincronización de datos (HubSpot, ActiveCampaign, Salesforce).
    • Automatización de acciones por señales del usuario.
    • Lead nurturing y fidelización asistida por IA.
  4. Planificación y ejecución de campañas en Google Ads y Meta Ads con IA
    • Uso eficiente del ecosistema de medios digitales.
    • Optimización de segmentación y puja con IA.
    • Seguimiento en tiempo real y ajustes automáticos.

Financiamiento

Descuentos

  • 30% Titulados Duoc UC*
  • 15% - 25% Ex-alumnos de Educación Continua*
  • Consulta por descuentos promocionales (*Descuentos no acumulables)

Métodos de Pago

  • Botón Webpay: 3 cuotas sin interes todos los bancos / Botón Paga con tu Banco: 6 cuotas sin interes Banco Santander
  • Transferencia
  • Orden de compra Empresa