Curso Baremable en IA para Marketing Online
Consigue puntos para oposiciones con un curso baremable en IA para Marketing: 200 horas y 8 créditos ECTS acreditados por la Universidad Isabel I.
- Título universitario
- Bonificable FUNDAE
- Becas disponibles
- Abierta próxima convocatoria
- Becas de hasta el 30% de descuento
Plan de estudios curso baremable IA para Marketing
Este curso baremable acredita 200 horas de formación en IA para Marketing, orientadas a aplicar la inteligencia artificial (IA) para aumentar la eficiencia en los procesos de trabajo del marketing digital, la automatización de tareas y la tecnología que se deriva de ella.
El programa se estructura en 14 unidades, desde «Aproximación a los conceptos básicos de la IA» hasta «Investigación y desarrollo del caso de éxito».
Al estar expedido por la Universidad Isabel I con créditos ECTS, es el tipo de título que las convocatorias suelen admitir en el apartado de formación complementaria; conviene revisar siempre las bases de cada proceso selectivo. No exige titulación universitaria previa para matricularse.
Al terminar el Curso Baremable IA para Marketing serás capaz de:
- Identificar los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial aplicada al marketing y comprender su evolución histórica
- Analizar los diferentes modelos de IA basados en eficiencia y orientación a la clientela para valorar su aplicabilidad
- Evaluar los aspectos éticos y regulatorios relacionados con la privacidad, la transparencia y los sesgos algorítmicos
- Reconocer la importancia de los datos en la construcción de modelos de IA, atendiendo a su calidad, volumen y limitaciones
- Comprender de manera crítica cómo la inteligencia artificial redefine los procesos productivos, comerciales y de servicios en el contexto socioeconómico contemporáneo
- Analizar las implicaciones de la automatización y la robotización en las tareas humanas, identificando transformaciones en los roles laborales y en la distribución del trabajo
- Examinar las aplicaciones sectoriales de la inteligencia artificial en salud, comercio y marketing, valorando su impacto en la eficiencia, la personalización y la toma de decisiones
- Evaluar los riesgos asociados a la concentración tecnológica y la dependencia de grandes proveedores, considerando alternativas abiertas o híbridas que fomenten la competencia y la sostenibilidad
- Comprender la integración ética y regulatoria de la inteligencia artificial en las estrategias de marketing digital
- Analizar el impacto de la privacidad y la protección de datos en las prácticas publicitarias basadas en IA
El Curso Baremable IA para Marketing está dirigido a:
- Opositores y aspirantes a procesos selectivos de plazas interinas y bolsas de empleo.
- Personas que necesitan sumar puntos de baremo en concursos de traslado o listas de contratación.
- Profesionales en activo que quieren acreditar esta competencia con un título universitario.
- Personas sin titulación universitaria previa: el acceso no exige requisito de titulación.
El Curso Baremable IA para Marketing tiene una duración de 200 horas y este temario:
Unidad 1. Aproximación a los conceptos básicos de la IA
- Caracterización de la Inteligencia Artificial (IA)
- Definición general y alcance de la IA orientada al marketing
- Línea temporal de \»idea a producto\»
- Conceptos básicos de negocio vinculados a IA
- Creación de valor mediante IA (ahorro, ingresos, riesgo)
- Tipos de modelos de I.A. basados en: eficiencia. Impacto en eficiencia operativa
- Tipos de modelos de I.A. basados en: cliente. Impacto en experiencia y relación con el cliente (NPS, CES, CSAT)
- Principales barreras de adopción (tecnológicas, culturales y de datos)
- Diferenciación y contextualización entre IA, Machine Learning y Deep Learning
- Datos como base de la IA
- Sesgos y limitaciones de los datos (muestreo, representatividad, leakage)
- Checklist de \»data readiness\» para marketing
- IA generativa y modelos de lenguaje
- Concepto y capacidades básicas
Unidad 2. Ámbitos de aplicación de la Inteligencia Artificial en el contexto socioeconómico actual
- Impacto en la industria y economía digital de la IA
- Incremento de la productividad y reducción de costes (metric driven)
- Nuevos modelos de negocio y plataformas
- Competitividad y cadenas de valor globales (brecha de capacidades)
- Riesgos de concentración tecnológica y dependencia de grandes proveedores
- Demostración del impacto de la robotización en tareas humanas
- Sustitución de tareas rutinarias y repetitivas
- Colaboración humano robot (industria/servicios)
- Sectores sensibles: manufactura, logística y transporte
- Aplicaciones sectoriales en la salud
- Diagnóstico asistido (imagen/datos clínicos)
- Medicina personalizada y descubrimiento de fármacos
- Optimización de recursos hospitalarios
- Aplicaciones sectoriales en comercio y marketing
Unidad 1. Principales conceptos de la aplicación del marketing digital en la inteligencia artificial
- Conceptualización del MarTech: integración de procesos de Marketing y tecnológicos
- Arquitectura del stack MarTech: CDP, CRM, ESP, CMP, DWH, conectores
- Integraciones e iPaaS (Zapier/Make/Workato)
- Evaluación de herramientas: RFP, hoja de scoring y TCO
- Gobierno del dato en marketing: catálogo, linaje y roles (data steward)
- Relación entre la IA y el marketing digital
- Definición de mercado de datos: oferta, demanda y monetización
- El dato como activo estratégico y nuevos modelos de negocio
- Cambios en retail, banca, salud y turismo por economía del dato
- Efectos de concentración: dependencia de plataformas
- Regulación y soberanía de los datos en la UE
- Negocios digitales, economía colaborativa y era autónoma
- Fuentes de datos: transaccionales, comportamiento, social e IoT
- Analítica avanzada para conocer al consumidor
Unidad 2. Interpretación del impacto del mercado de datos
- Contexto del e-commerce en el mercado español
- Evolución y tendencias
- Principales actores y plataformas
- Comportamiento del consumidor digital
- Retos: logística, pagos, ciberseguridad y sostenibilidad
- Impacto del \»Mercado de Datos\» en la economía tradicional
- Oferta, demanda y monetización de información
- El dato como ventaja competitiva
- Cambios sectoriales por economía del dato
- Dependencia de grandes plataformas
- Regulación y soberanía de los datos en la UE
- Big Data y su papel en el e-commerce
- Fuentes: transacción, comportamiento, social, IoT
- Analítica avanzada de consumidor
Unidad 1. Caracterización del marketing digital
- Fundamentos estratégicos del marketing digital
- Definición y evolución del marketing digital
- Diferencias y sinergias entre marketing tradicional y digital
- Transformación digital y su impacto
- Objetivos estratégicos (awareness, consideración, conversión, fidelización)
- Elementos básicos de la estrategia de marketing digital
- Segmentación de audiencias y buyer personas
- Customer journey en entornos digitales
- Propuesta de valor y storytelling
- Estrategia de contenidos y calendario editorial
- Automatización y nurturing
- Canales de adquisición y canales de comunicación en línea
- Social media marketing
- Contenidos y blogs
Unidad 2. Configuración de un dashboard de métricas web
- Indicadores de medición: elección de principales KPIs y elaboración de un dashboard de seguimiento
- Objetivos de negocio: métricas digitales
- KPIs de adquisición
- KPIs de conversión
- KPIs de fidelización
- Diseño de dashboard: jerarquía y storytelling de datos
- Herramientas (Looker Studio, Power BI, Tableau, Looker)
- Técnicas de Growth Hacking
- Filosofía y proceso AARRR
- Experimentos de bajo coste
- Bucles virales y programadas de referidos
- Casos representativos
- Cálculo, elección y análisis de las métricas de un negocio digital
- ROI, ROAS, LTV, CAC
Unidad 3. Ejecución de estrategias de marketing digital orientadas al cliente
- Elección de herramientas para el desarrollo de la estrategia CRM
- Concepto y objetivos del CRM
- Tipos: operativo, analítico, colaborativo
- Uso de datos del CRM para segmentación y campañas
- Estudio y análisis de medios pagados y orgánicos
- Medios pagados, propios y ganados
- Programática y display
- SEM y social ads
- Orgánico: SEO, inbound y branded content
- Influencers y afiliación
- ROI en pagados y orgánicos
- Estrategias de personalización y fidelización
- Segmentación dinámica
- Recomendaciones basadas en IA y big data
Unidad 1. Desarrollo y aplicación de soluciones de IA en la gestión de contenidos digitales
- Generación y curación de contenido en las redes sociales
- Herramientas generativas para textos, imágenes y vídeo (briefs estandarizados)
- Curación automática: selección, clasificación y recomendaciones
- Adaptación por audiencias y canales (tone of voice)
- Evaluación de rendimiento con métricas inteligentes (política anti alucinaciones, verificación de copyright y disclaimers)
- Publicidad programática en buscadores
- Funcionamiento de la programática basada en algoritmos
- Segmentación avanzada con IA
- Optimización de pujas en tiempo real
- Detección de fraude publicitario y 18rand safety
- Content engine del caso transversal: playbook y roles
- Flujo editorial, versiones y gobernanza
- Librería de prompts aprobados y ejemplos
- Revisión humana y criterios de publicación
Unidad 2. Identificación de herramientas comunicativas y asistenciales en el marketing digital
- Utilización de la solución Voice Search en las búsquedas de keywords
- Principios de Voice Search vs. Texto
- 1.2. SEO para voz: lenguaje natural y long tail
- Herramientas de análisis de voz y semántica
- Inclusión de IA en asistentes virtuales y chatbots
- Chatbots NLP (propósitos, intenciones, fallback y entrenamiento)
- Integración en mensajería y redes
- Entrenamiento con historiales y personalización
- Limitaciones y buenas prácticas
Unidad 3. Análisis del comportamiento del usuario on-line en el ámbito e-commerce
- Estudio y utilización de herramientas de marketing de automatización: Connectif, Probance, Hotjar, Hubspot, Marketo o InfusionSoft, entre otras
- Plataformas líderes y criterios de selección
- Lead scoring, nurturing y segmentación dinámica
- Journeys personalizados con IA (demos)
- Herramientas de monitorización de diseño web y experiencia de usuario (UX)
- Mapas de calor y 19esión recordings (Hotjar/CrazyEgg/Clarity)
- Tests de usabilidad asistidos por IA
- Detección automática de fricciones en el embudo
- Analítica predictiva: maximizar el valor de vida del cliente, optimizar la probabilidad de compra y reducir la tasa de abandono de la clientela
- CLV y cohortes
- Propensión a compra e intención
- Alertas proactivas de churn Módulo 5: IA y automatización del marketing
Unidad 1. Análisis de la disciplina estratégica Customer Experience
- Customer Journey Mapping y Touch Points
- Concepto y objetivos del Customer Journey Mapping
- Identificación de touch points digitales y físicos
- Herramientas y técnicas para visualizar el recorrido del cliente
- MOT, Customer insight y Mapping de empatía
- Definición de Moments of Truth y relevancia
- Obtención de insights (datos + feedback)
- Mapping de empatía: comprensión emocional
- CXM: Customer Experience Management
- Indicadores NPS, CES, CSAT y cuadro de mando de CX
Unidad 2. Generalización de la metodología de marketing digital funnel de conversión
- Concepto de Funnel de Conversión
- Importancia del funnel en la estrategia digital
- Etapas clásicas del funnel: TOFU, MOFU y BOFU
- Estrategias de captación (parte alta)
- Estrategias de nutrición y consideración (medio)
- Estrategias de conversión y fidelización (parte baja)
- Funnel en marketing B2B vs. B2C
- Definición de objetivos y KPIs en cada etapa
- Herramientas digitales para gestión y análisis del funnel
- Relación entre funnel y customer journey
- Optimización continua con analítica y testing
- Implantación de la IA en una estrategia de marketing de automatización integral
- Desarrollo de una estrategia integral y el detalle de Workflows
- Identificación de objetivos de negocio y públicos objetivo
Unidad 1. Caracterización del desarrollo del caso de éxito
- Conceptos básicos de las metodologías Agile y su aplicación en marketing
- Scrum y Kanban en marketing tecnológico (tableros y ritmos)
- Beneficios de la agilidad en proyectos digitales (débitos técnicos/ROI del cambio)
- Fundamentos de la gestión de proyectos de marketing tecnológico
- Roles y responsabilidades (RACI) en un proyecto digital
- Planificación y control (Trello, Jira, Asana, Monday)
- Proceso completo de Project Management: de design thinking al producto final
- Design thinking: empatizar, definir, idear, prototipar, testear
- Integración con Agile (sprints y entregas)
- Entrega incremental de valor
- Estudio del caso: WordPress con Plug in Active Member 360
- Funcionalidades clave aplicadas al caso
Unidad 2. Investigación y desarrollo del caso de éxito
- Principales conclusiones en relación al beneficio del uso de la IA en los resultados de negocio
- Eficiencia y ahorro
- Personalización y experiencia
- Beneficios del uso de IA en un caso real y el incremento de los beneficios. Caso práctico resuelto
- Punto de partida: datos y métricas iniciales (antes de IA)
- El plan maestro: cómo “ordenamos” el proyecto para que sea medible y replicable
- Paso 1 – Data readiness y dashboard: “si no lo mides, no existe”
- Paso 2 – Content Engine con IA generativa: producir más, mejor y más alineado con el dato
- Paso 3 – Paid con IA: optimización de pujas, creatividades y audiencias (sin “quemar” presupuesto)
- Paso 4 – Voice Search: capturar intención “conversacional” y long-tail (y convertirla en ventas)
- Paso 5 – Chatbot NLP + atención híbrida: menos costes, mejor experiencia, más ventas
- Paso 6 – CRM + automatización + recomendaciones: subir CLV y bajar churn
- Paso 7 – UX con mapas de calor + detección de fricción: convertir más sin comprar más tráfico
- Paso 8 – Analítica predictiva: CLV, cohortes y propensión para decidir mejor dónde invertir
Salidas Profesionales
El Curso Baremable IA para Marketing no solo permite sumar puntos en oposiciones, sino también adquirir competencias útiles para el desarrollo profesional en distintos ámbitos.
Gracias a la Formación en IA para Marketing con Créditos ECTS, el alumno puede mejorar su perfil y acceder a nuevas oportunidades laborales, tanto en el sector público como privado.
Entre las principales salidas profesionales destacan:
- Mejora de posición en bolsas de empleo público
- Acceso a procesos selectivos con mayor puntuación
- Desarrollo profesional en áreas relacionadas con IA para Marketing
- Especialización dentro del ámbito profesional actual
- Refuerzo del perfil académico mediante Acreditación Universitaria en IA para Marketing
Nuestros alumnos trabajan en:
Títulación Universitaria
Una vez finalizada la formación en IA para Marketing el alumno recibe:
Título Acreditado por la Universidad Isabel I: Este título es válido para conseguir méritos en procesos selectivos, bolsas, oposiciones, etc y que por tanto serán reconocidos en el ámbito profesional.
Al aprobar la formación los estudiantes reciben el título con los créditos ECTS correspondientes.
Próximas Convocatorias
Financiación y Becas
Métodos de pago y financiación
- Pago Único: Descuento adicional sobre el importe total
- Pago a plazos: Financia la formación hasta en 10 meses sin intereses
Bonificaciones y Becas
- Fundae: Todas nuestras formaciones son bonificables para empresas.
- Becas FIT: Ayudas directas de hasta el 30% dto. a los perfiles más interesantes.
FAQs
¿El Curso Baremable IA para Marketing es válido para oposiciones y cómo se acreditan los créditos ECTS?
El Curso Baremable IA para Marketing cuenta con Acreditación Universitaria en IA para Marketing, lo que garantiza su validez en muchos procesos de oposición y bolsas de empleo, siempre en función de las bases específicas de cada convocatoria.
Este Curso IA para Marketing para Opositores incluye créditos ECTS que certifican la carga formativa realizada. La Formación en IA para Marketing con Créditos ECTS permite justificar oficialmente las horas de estudio, lo que facilita su reconocimiento en procesos de baremación.
Se recomienda revisar siempre los requisitos de cada convocatoria para confirmar la puntuación exacta que puede otorgar este tipo de formación.
¿Necesito un título universitario para matricularme?
Depende del tipo de formación:
- Programas Avanzados: Por lo general, sí se requiere un título de Grado, Licenciatura o Diplomatura. No obstante, si tienes una experiencia profesional acreditada en el sector, podrías acceder previa valoración de la dirección del programa.
- Cursos Avanzados y Microcredenciales: No es necesario tener un título universitario previo. Están diseñados para ser accesibles a cualquier persona que quiera actualizar sus competencias.
¿Qué diferencia hay entre un Curso Avanzado y una Microcredencial?
Aunque ambos son de corta duración (menos de 15 ECTS), la Microcredencial tiene un enfoque europeo. Es una «píldora» de conocimiento muy específica, certificada digitalmente, y diseñada para ser apilable. Esto significa que puedes cursar varias microcredenciales y, en el futuro, convalidarlas para obtener un título de mayor rango (como un Programa Avanzado).
¿Qué son los créditos ECTS y para qué me sirven?
El ECTS (European Credit Transfer System) es la unidad de medida del trabajo del estudiante.
- 1 crédito ECTS equivale a 25 horas de dedicación (clases, estudio, trabajos).
- Al ser créditos universitarios, tienen validez en todo el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES), lo que facilita que otras instituciones reconozcan tu formación.
¿Recibiré un título oficial al terminar?
Al finalizar con éxito, recibirás un Título Propio de la Universidad Isabel I. Estos títulos están orientados específicamente al mercado laboral y a la especialización profesional, diferenciándose de los Grados o Másteres Oficiales que tienen un enfoque más académico o de acceso al doctorado.
Si no tengo estudios previos, ¿puedo acceder a un Programa Avanzado?
Sí, es posible a través de la vía de Experiencia Profesional. La normativa actual permite que profesionales sin título universitario pero con trayectoria demostrable en el área del curso puedan cursarlo y obtener el diploma correspondiente. ¡Consúltanos tu caso particular!
¿Estas formaciones son compatibles con mi trabajo?
¡Totalmente! La mayoría de nuestra oferta de formación permanente está diseñada bajo una metodología flexible (online o semipresencial), pensada específicamente para profesionales en activo que necesitan compatibilizar su aprendizaje con su jornada laboral.