Presentación
La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como el motor de transformación más decisivo en la relación entre empresas y clientes. Hoy es capaz de anticipar necesidades, personalizar experiencias y automatizar procesos, generando ventajas competitivas tangibles. Este curso está dirigido a profesionales que quieren comprender y aplicar la IA en sus organizaciones desde un enfoque práctico, accesible y orientado a resultados.
La IA ya no es ciencia ficción: es una palanca real para personalizar a gran escala, ofrecer atención 24/7, reducir errores y acelerar decisiones. El riesgo no es que llegue, sino quedarse atrás. Este programa está pensado para directivos y responsables que quieren resultados concretos: entender lo esencial, aplicar casos reales en cada etapa del customer journey y salir con un caso de uso propio listo para implementar.
La metodología combina formación continua a través de 5 webinars en directo —espacios de debate y práctica guiada— y 20 vídeos en formato píldora (20–25 minutos) que facilitan un avance flexible. Todo ello se complementa con documentación de apoyo diseñada para reforzar y consolidar cada concepto aprendido.
Cada semana recorremos un itinerario que avanza desde la sensibilización hasta la dirección estratégica de CX con IA, cerrando con una propuesta realista y aplicable en tu organización. En el camino, exploraremos las herramientas fundamentales de IA para cada aspecto clave en la mejora de la experiencia de cliente. Como hilo conductor trabajaremos el Artificial Intelligence Customer Journey, analizando un conjunto de casos prácticos reales en cada etapa, para visualizar de forma clara y aplicada cómo la IA puede transformar la relación con los clientes.
Objetivos de Aprendizaje
1. Comprender los fundamentos de la IA en CX: Entender qué es la inteligencia artificial, cómo funciona y cuál es su impacto directo en la relación entre empresas y clientes.
2. Dominar herramientas clave: GPT, Gemini y otros LLM: Aprender a utilizar modelos avanzados de lenguaje como GPT y LLM emergentes para acelerar procesos de CX, automatizar tareas y personalizar interacciones.
3. Practicar prompting esencial y avanzado para CX: Adquirir destrezas prácticas en el diseño de prompts efectivos, adaptados a distintos equipos y casos de uso en la gestión de clientes.
4. Explorar aplicaciones reales en el customer journey: Analizar cómo la IA se aplica en cada etapa del recorrido del cliente, desde la captación hasta la fidelización, con ejemplos inspiradores y actuales.
5. Detectar oportunidades de mejora con IA Desarrollar la capacidad de identificar procesos de experiencia de cliente susceptibles de ser optimizados mediante inteligencia artificial.
6. Diseñar un caso de uso propio aplicable: Construir un caso real de aplicación de IA en la organización, listo para ser implementado y generar impacto inmediato en la experiencia de cliente.
7. Adquirir visión estratégica para liderar iniciativas de IA en CX: Desarrollar una perspectiva directiva que permita impulsar, coordinar y liderar proyectos de inteligencia artificial vinculados a la experiencia de cliente en la organización.
Directivos y mandos intermedios que no son usuarios intensivos de tecnología y desean entender, con claridad, cómo la Inteligencia artificial puede mejorar la experiencia de sus clientes.
- Profesionales de CX.
- Profesionales de Calidad.
- Profesionales de Marketing.
- Profesionales de Gestión y Atención Cliente.
- Profesionales de Ventas.
- Profesionales de Producto / Servicio.
- Gerentes y directores de PYMES con visión cliente.
Programa
Estructura por semanas (5 semanas)
Cada semana incluye 1 webinar en directo (la semana 4 y 5 incluye 2 webinars), video presentaciones formato píldoras (VP1–VP…), así como documentación de apoyo a las diferentes sesiones. Se detallan objetivos, contenidos, actividades y entregables.
Las webinars son los miércoles a las 19h
Semana 1 – Sensibilización IA. (13 al 19 abril 2026)&n
Objetivos específicos
• Alinear expectativas: qué puede y qué no puede hacer la IA en CX hoy.
• Construir lenguaje común (IA/LLM, sesgos y alucinaciones).
• Introducir AI Act con implicaciones prácticas para CX.
• Practicar prompting esencial para tareas de equipos de cliente.
Webinar 1: Un día con IA en la experiencia de cliente. Objetivos, syllabus, tráiler de la semana.
Video presentaciones:
VP1: Qué es la IA, nuevo cliente post IA y qué aporta a la CX.
VP2: Limitaciones, sesgos y alucinaciones.
VP3: IA Act: implicaciones prácticas para mejorar la confianza del cliente.
VP4: Prompting esencial para equipos de CX.
Semana 2 – Experto en GPT para la mejora de CX. ( 20 al 26 abril 2026)
Objetivos específicos
• Configurar GPT como “navaja suiza” para tareas de CX.
• Diferenciar modelos y prompting avanzado según la etapa del journey.
• Explorar GPTs personalizados y tareas repetitivas que aceleran la CX.
• Usar funciones de GPT para voz de cliente, insights y eficiencia operativa.
• Conocer alternativas a GPT: Copilot, Gemini, Claude, DeepSeek (cuándo usar cada una).
Webinar 2: Dudas y tendencias, FOBO y arenas, tráiler especial GPT.
Video presentaciones:
VP5: GPT la navaja suiza para CX: configuración inicial
VP6: Modelos de GPT y prompting avanzado.
VP7: Proyectos, GPTs personalizados y tareas que aceleran la experiencia de cliente
VP8: Más funcionalidades de GPT para la mejora de la CX.
VP9: Otros LLM en clave de cliente: Copilot y Gemini.
VP10: Otros LLM en clave de cliente: Claude y DeepSeek.
Semana 3 – Herramientas verticales. Artificial Intelligence Customer Journey.( 27 abril al 3 mayo)
Objetivos específicos
• Herramientas verticales para la mejora de la CX: investigación, imágenes y video, música, presentaciones, código y aplicaciones y automatización.
• Aterrizar casos de uso en cada una de las etapas del customer journey: personalización de copy e imágenes, propuestas comerciales, optimización de los procesos de onboarding.
Webinar 3: Dudas de la semana y trending topics. Artificial Intelligence Customer journey.
Video presentaciones:
VP11: Herramientas transversales para la mejora de la CX (I): Investigación (NotebookLM, Perplexity), imágenes y video (Sora, NanoBanana) y música (Suno).
VP12: Herramientas transversales para la mejora de la CX (II): Presentaciones (Gamma, Kimi), Código y aplicaciones (Codex, Lovable) y automatización (Make, n8n).
VP13: Artificial Intelligence Customer Journey (AICJ)
Evaluación. Caso 1: Personalización inteligente de mensajes y experiencias visuales.
VP14: Artificial Intelligence Customer Journey.
Compra. Caso 2: Propuestas comerciales de alto impacto con IA.
VP15: Artificial Intelligence Customer Journey.
Onboarding. Caso 3: Onboarding sin fricciones para un inicio memorable.
Semana 4 – Artificial Intelligence Customer Journey. Dirección de CX con IA (4 al 10 mayo)
Objetivos específicos
• De la operación a la dirección de CX: comprender las métricas clave, establecer un modelo de gobierno sólido y definir una hoja de ruta clara.
• Identificar un plan de acción para mejorar la fidelización a través de la mejora de la CX: implementar un programa de VoC utilizando la IA como aliada.
• Definir un cuadro de mando de CX con apoyo de IA: incorporar indicadores inteligentes y priorizar iniciativas según impacto y viabilidad.
Webinar 4: Dudas finales y tendencias: de la operación a la dirección de CX + tráiler de la semana.
Video presentaciones:
VP16: Artificial Intelligence Customer Journey.
Producto & Servicio. Caso 4: Producto y servicio: asegurando respuestas útiles y consistentes a las consultas de clientes
VP17: Artificial Intelligence Customer Journey.
Fidelización. Caso 5: recoge y activa la voz de tus clientes con inteligencia
VP18: Artificial Intelligence Customer Journey
Dirección CX. Caso 6: planificación de proyectos
VP19: Artificial Intelligence Customer Journey
Dirección CX. Caso 7: cuadro de mando de la CX
VP20: Cómo detectar procesos de trabajo susceptibles de mejorar la experiencia de cliente con IA.
Webinar 5: Conclusiones.
Semana 5. Caso de uso práctico. La inteligencia artificial implantada en el día a día. (11 al 17 mayo 2026)
Objetivos específicos
• Aplicar de forma integrada los conocimientos adquiridos a lo largo del programa.
• Diseñar un caso de uso realista y alineado con el customer journey de la organización.
• Traducir la oportunidad detectada en una propuesta estructurada, viable y orientada a impacto.
• Compartir aprendizajes, enfoques y criterios entre los participantes.
Webinar 6: Lanzamiento del caso práctico y pautas para su desarrollo.
Trabajo práctico guiado:
Elaboración progresiva del caso de uso de inteligencia artificial aplicado a la experiencia de cliente, utilizando la plantilla proporcionada por el curso y con acompañamiento metodológico.
Webinar 7: Aprendizajes en conjunto y cierre del programa.
Metodología
El curso combina webinars en directo, donde se introducen conceptos, se resuelven dudas y se trabaja de forma interactiva, con video presentaciones (VP1, VP2, …) que los participantes pueden visualizar en su propio tiempo para reforzar conocimientos. La experiencia se completa con foros de discusión, ejercicios de prompting y el diseño de casos de uso.
Como proyecto final, cada participante deberá identificar un caso de uso de IA relevante para su organización, seleccionar las herramientas adecuadas y plantear un plan de implantación realista y aplicable.
Además, este curso otorga el derecho a asistir a sesiones mensuales / trimestrales de actualización continua sobre herramientas y usos de la IA aplicados a la mejora de la experiencia de cliente durante 1 año.
Claustro
Javier Gallardo
Doctor en Economía y Empresa especializado en Customer Experience. Ha liderado Customer Success, Customer Experience y Calidad en Sage, y es profesor en ESIC, EOI, UCM, UCU, UC3M y UNIR. Investigador y autor de modelos de madurez y artículos académicos sobre CX y su impacto. Actualmente impulsa proyectos de IA aplicada a CX —diagnóstico, automatización y asistentes— con foco en resultados medibles.
Verónica Pancorbo
Emprendedora y estratega de marketing especializada en IA aplicada a la experiencia de cliente. Ha lanzado y escalado productos digitales conectando marca, datos y producto; diseña journeys end-to-end y opera growth/lifecycle con automatización, personalización omnicanal y copilotos de IA. Domina prompting, atribución y analítica, priorizando casos de uso por impacto real en negocio. CAC, LTV, ROAS y NPS/CSAT. Ayuda al cumplimiento (AI Act, ISO 42001/27701) y calidad del dato. Estilo directo, hipótesis claras, A/B, aprendizaje rápido y foco en resultados medibles.