• Conflictos y negociación.
• Definiciones y procesos involucrados en los conflictos.
• Cómo enfrentar los conflictos. Definiciones de negociación.
• Conceptos centrales de toda negociación.
• Formas de resolución de disputas.
• Los tres tiempos de una negociación.
• Ámbitos de la negociación.
• El modelo NEGOCIE.
• Las tres dimensiones.

• ¿Quiénes son las partes en conflicto?
• Características personales.
• Estilos de negociación.

• Definición de poder.
• Tipos de poder.
• Fuentes de poder.
• Mapa de poder.
• El entorno del conflicto y la negociación

• Criterios para evaluar una resolución de conflicto exitosa.
• Oportunidades de aprendizaje.
• Autoevaluación de las competencias del negociador.

• Definición de influencia.
• Pasos de la influencia.
• Principios de influencia.
• Técnicas y tácticas de influencia.

• Elaboración de una agenda.
• Verificación de los intereses.
• Elaboración de propuestas.
• Organización del equipo.
• Definición de un cronograma.

• Distinción conceptual entre IA como infraestructura e IA como herramienta.
• Impactos laborales y productivos de las transformaciones tecnológicas.
• Desafíos organizacionales para habilitar IA (datos, procesos, cultura, dirección).
• Introducción a IA agéntica y aceleración tecnológica.
• Implicancias económicas y urgencia estratégica.
• Ética en IA y uso responsable de IA generativa.

• Formación top-downy rol de la alta dirección.
• Gobernanza: diseño, composición y funciones de la Mesa de IA.
• Roles y responsabilidades en la adopción organizacional de IA.
• Política de IA como marco de acción y gobernanza.
• Prevención de errores comunes en la fase inicial.
• Transparencia, explicabilidad y responsabilidad organizacional en IA.
• Riesgos reputacionales y regulatorios asociados al uso de IA.

• Tipología de procesos y su impacto en la generación de datos.
• Diferencias entre procesos manuales, semiautomatizados, digitalizados e integrados.
• Gobernanza de los datos: normativa, calidad, consistencia y trazabilidad.
• Privacidad, protección de datos y seguridad de la información.
• Sesgos algorítmicos y calidad de datos para sistemas de IA.

• Limitaciones de los pilotos y principios del diseño de casos de uso.
• Criterios para seleccionar y priorizar casos de uso.
• Análisis de un proceso de alto estándar y aplicación de IA analítica y generativa.
• Análisis de un proceso de bajo estándar: estrategias para capturar y unificar datos.
• Rol del experto del proceso en el diseño de iniciativas.
• Consideraciones éticas y de gobernanza en el diseño de soluciones basadas en IA.

• Evaluación del impacto laboral de la IA en tareas y roles.
• Identificación de brechas de habilidades y estrategias de desarrollo.
• Diseño de planes de transición y reorganización del trabajo.
• Adaptación organizacional frente a nuevas exigencias regulatorias y tecnológicas.

• Concepto de escalamiento de IA y sus implicancias operativas.
• Integración de IA en procesos corey operación diaria.
• Ciclo de vida completo de modelos: entrenamiento, validación, monitoreo y ajuste.
• Gobernanza permanente y mecanismos de control.
• Métricas de impacto y hoja de ruta para la madurez organizacional.
• Gestión de riesgos y monitoreo responsable de soluciones de IA.

En la clase en vivo, el profesor realizará un recorrido por los modelos de gestión del cambio, enfatizando en los aspectos claves que deben tenerse en consideración para enfrentar estos procesos. La clase en vivo tiene un carácter muy participativo, donde se busca que se construya conocimiento a partir del contenido y de las experiencias de los participantes. Para ellos se utilizarán herramientas interactivas para hacer partícipes a los alumnos que se conecten desde distintas ubicaciones. La instancia servirá también para analizar las experiencias que están teniendo los alumnos en sus distintas rutas de aprendizaje.

• Introducción: El Cambio en una perspectiva 360°.
• Origen y definiciones.
• El cambio en el contexto organizacional.

• Aspectos a considerar en el diseño de la Gestión del Cambio.
• Identificar el tipo de cambio a enfrentar.
• Diagnóstico Organizacional.
• Diagnóstico a nivel individual y cultural.
• Caso La Esperanza: más allá de la automatización.
• ¿Qué modelo seleccionar para el diagnóstico?

• Modelos con enfoque organizacional.
• El modelo de Lewin.
• El modelo de cambio de Kotter.
• Los cinco pasos de implementación para el modelo 7s de McKinsey.
• Plan de Gestión del Cambio, de la Superintendencia de Seguridad Social.

• Modelos con enfoque en personas.
• Un primer acercamiento al Diagnóstico Individual.
• Modelo Adkar.
• Modelo Bridges.
• Modelo Kubler Ross.

• Disciplinas base del Lean Change Management.
• Lean Change Management.
• Experimentos.
• Alineando el equipo de cambio con el equipo de proyecto.

• Otros elementos que considerar en la gestión del cambio.
• Qué pasa luego del cambio.
• Mejores prácticas para una gestión exitosa del cambio.
• Resumen de casos y aprendizajes.

• Una introducción de alto nivel.
• Rol del project manager, evolución del rol, desde la ejecución hasta la dirección.
• Gobernanza del proyecto y la PMO: estructuras de supervisión, roles y responsabilidades de la PMO.
• Selección y adaptación de metodologías, procesos y herramientas en la gestión de proyectos (tailoring).
• Aplicación de la dirección de proyectos en diversos ámbitos: dirección de proyectos en servicios y experiencia de clientes; proyectos de transformación digital y TI; programas de innovación, sostenibilidad y ESG, y portafolios de proyectos organizaciones sin fines de lucro.
• Naturaleza de la complejidad: complejidad vs. complicación, incertidumbre y ambigüedad.
• Sistemas adaptativos e interdependencias organizacionales.
• Modelos de gobernanza adaptativa y PMO para proyectos complejos.

• Herramientas esenciales de planificación y control, métricas para el control ejecutivo.
• Diseño de la estructura de trabajo: casos prácticos para tipos de proyectos (implementación de sistemas TI, rediseño de procesos, desarrollo de servicios, innovación organizacional y lanzamiento de productos, entre otros)
• Gestión de ruta crítica, métodos para optimizar tiempos.
• Control financiero y métricas de seguimiento (Modelo Valor Ganado – EVM).
• Alcance y control de cambios: manejo de cambios de manera eficiente y transparente.
• Diagnóstico de proyectos complejos: identificación de variables críticas y dependencias estratégicas.
• Enfoques híbridos de gestión: Agile + predictivo.

• Gestión de crisis; cómo actuar antes, durante y después de una crisis.
• Identificación y análisis riesgos: técnicas cualitativas y matriz de probabilidad/impacto para priorización.
• Estrategias proactivas: planificación de contingencias.
• Gestión de crisis y continuidad de negocio: definición del plan de crisis, comunicación efectiva en momentos críticos, y el rol del PM en la mitigación.
• Análisis post-mortem y lecciones aprendidas de crisis: documentación y retroalimentación para la mejora de la gobernanza.
• Riesgos emergentes y toma de decisiones en incertidumbre.
• Gestión adaptativa y aprendizaje continuo para la mejora de proyectos.

• Habilidades de liderazgo e influencia necesarias para movilizar a la organización y gestionar la política del proyecto.
• Liderazgo situacional: liderar equipos en diferentes etapas y contextos (madurez, equipos virtuales, etc.).
• Negociación avanzada y resolución de conflictos: estrategias para negociar con sponsors y stakeholders 
• Mapeo de poder/interés y estrategias de influencia: gestión de stakeholders de alta influencia o baja visibilidad.
• Comunicación estratégica con la alta dirección: diseño de dashboards e informes que respondan a las necesidades ejecutivas (menos detalle, más visión).
• Mapeo de actores y gestión de stakeholders múltiples y conflictivos.

• PM como gestor de programas y portafolio de proyectos, pensando en el valor a largo plazo.
• Definiciones: proyecto, programa y portafolio (jerarquía de iniciativas y cómo se gestionan de forma coordinada).
• Gestión de programas: conceptos clave para coordinar proyectos interdependientes y asegurar beneficios.
• Selección y priorización de portafolio: métodos para evaluar proyectos de inversión y garantizar la alineación con la estrategia corporativa (más allá de solo el ROI).
• Gobernanza adaptativa para programas y portafolios complejos.

• Conclusión, visión de futuro, preparando a los profesionales para tendencias futuras en la forma de trabajar.
• Impacto de la transformación digital y la IA generativa: cómo las nuevas tecnologías están automatizando tareas y cambiando las decisiones del PM.
• Integración de sostenibilidad (ESG): consideraciones ambientales, sociales y de gobernanza en la planeación y ejecución de proyectos.
• El futuro del rol y el crecimiento profesional: evolución del PM hacia un líder estratégico y agente de cambio.
• Experimentación e innovación como herramientas para entornos dinámicos y complejos.