Razonamiento Aumentado por IA en Supply Chain: de la decisión al agente

Público objetivo

Pensado para profesionales de Supply Chain que buscan aplicar IA a situaciones reales del negocio. El curso permite mejorar la toma de decisiones en planeamiento, compras, producción y operaciones, utilizando IA para analizar escenarios, optimizar procesos y automatizar tareas. También brinda herramientas para que líderes y gerentes puedan identificar oportunidades concretas de adopción de IA en sus equipos.

Sobre el curso

Un programa aplicado para tomar mejores decisiones de Supply Chain con Inteligencia Artificial — alineado a marcos de procesos estándar, con casos de industria y un primer paso concreto hacia los agentes de IA.

Antes de empezar: esto no es un curso de prompting

Si ya usas ChatGPT, Gemini o Claude con alguna frecuencia, probablemente sepas escribir un prompt razonable. Ese no es el problema que resuelve este programa.

El problema real —el que aparece recién cuando alguien se enfrenta a una decisión concreta de Supply Chain— es otro: cómo estructurar el razonamiento, cómo evaluar alternativas con rigor, cómo construir conocimiento propio confiable, y cómo empezar a delegar tareas a un agente sin perder el control. Eso es lo que trabajamos acá, con el vocabulario y los procesos que ya conoces.

Lo que te vas a llevar

• Un método para diagnosticar dónde una decisión de Supply Chain se beneficia de razonamiento aumentado por IA, alineado al marco de procesos de SCM de SCOR-DS.
• Directivas estructuradas y reutilizables para modelos de lenguaje — sin depender de listas de prompts fijas que quedan viejas en meses.
• Razonamiento complejo (análisis de alternativas, árboles de escenarios) aplicado a decisiones reales de Planificación, Abastecimientos, Transformación y Fullfilment.
• Generación sintética de datos para poner a prueba una decisión antes de tomarla.
• Bases de conocimiento propias sobre tus procedimientos, políticas y contratos (Generación Aumentada por Recuperación – RAG).
• Una metodología para auditar y mejorar procedimientos existentes usando IA como revisor.
• Comprensión clara de qué es un agente de IA, en qué se diferencia de un chat, y cómo se orquesta un flujo completo.
• Diseño y simulación de un flujo agentico propio, de punta a punta.
• Criterio para evaluar límites, riesgos y gobernanza básica al delegar tareas a un agente.
• Buenas prácticas de uso rentable y seguro de modelos de lenguaje (tokens, ventanas de contexto, costos, seguridad).
• Un método para diagnosticar dónde una decisión de Supply Chain se beneficia de razonamiento aumentado por IA, alineado al marco de procesos de SCM de SCOR-DS.
• Directivas estructuradas y reutilizables para modelos de lenguaje — sin depender de listas de prompts fijas que quedan viejas en meses.
• Razonamiento complejo (análisis de alternativas, árboles de escenarios) aplicado a decisiones reales de Planificación, Abastecimientos, Transformación y Fullfilment.
• Generación sintética de datos para poner a prueba una decisión antes de tomarla.
• Bases de conocimiento propias sobre tus procedimientos, políticas y contratos (Generación Aumentada por Recuperación – RAG).
• Una metodología para auditar y mejorar procedimientos existentes usando IA como revisor.
• Comprensión clara de qué es un agente de IA, en qué se diferencia de un chat, y cómo se orquesta un flujo completo.
• Diseño y simulación de un flujo agentico propio, de punta a punta.
• Criterio para evaluar límites, riesgos y gobernanza básica al delegar tareas a un agente.
• Buenas prácticas de uso rentable y seguro de modelos de lenguaje (tokens, ventanas de contexto, costos, seguridad).

Equipo docente

• Ing. Jorge Aballay
  

  Ingeniero Industrial (UBA), CPIM (APICS), CSCP (APICS/SCC), ITIL.