Innovación Tecnológica
Datos para Medir, Predecir e Influenciar el Cambio
Este programa es parte de nuestro Certificado Profesional en Product Management y Certificado Profesional en Gestión Tecnológica: Estrategia, Desarrollo e Implementación
Decisiones basadas en datos para ganar una ventaja competitiva
Los profesionales responsables de tomar decisiones pueden ofrecer una ventaja competitiva si disponen de habilidades para realizar pronósticos sobre la innovación tecnológica. Al adquirir conocimientos sobre las tecnologías pertinentes en esta área, pueden proporcionarle datos actualizados e información analítica a las empresas para mejorar procesos y estrategias.
Explora las herramientas para analizar tendencias pasadas y realizar predicciones precisas con el programa online de MIT Professional Education, Innovación Tecnológica. Descubre el proceso de toma de decisiones basada en datos para influir en la innovación tecnológica.
A medida en que los participantes dominen las habilidades para la previsión tecnológica, descubrirán cómo impulsar el diseño y la inversión en tecnologías.
USD 103 mil millones
es lo que se espera que sea el valor de la big data en 2023
Fuente: Entrepreneur, 2021
90%
de los profesionales de TI tienen previsto aumentar su gasto en herramientas de inteligencia empresarial para mejorar el análisis de big data.
Fuente: Forbes, 2019
40%
del gasto mundial en servicios de TI ha alcanzado los 1,3 billones de dólares en 2022.
Fuente: Gartner, 2022
Un programa online para predecir tendencias y cambios tecnológicos
El programa online de MIT Professional Education, Innovación Tecnológica, le ofrece las herramientas a los profesionales para tomar decisiones informadas respaldadas por datos. A lo largo de esta formación, descubrirán cómo realizar previsiones más precisas y aprovechar los datos para mejorar la innovación tecnológica.
Estas son las habilidades que desarrollarás
1.
Desarrollar y comprender cómo pueden utilizarse grandes conjuntos de datos con distintos niveles de detalle para analizar la dinámica de la innovación tecnológica
2.
Aprender a comparar los distintos tipos de avance de las tecnologías y productos
3.
Teorías vanguardistas sobre innovaciones tecnológicas y sus aplicaciones
4.
Descubrir cómo aplicar el análisis y la teoría de datos para orientar las decisiones relacionadas con la inversión y el diseño
5.
Mejorar la toma de decisiones para impulsar la innovación tecnológica al momento de diseñar portfolios financieros, portfolios de investigación y desarrollo de políticas públicas
Además, obtendrás un Certificado Oficial
Todos los participantes que completen con éxito el programa online de Innovación Tecnológica: Datos para Medir, Predecir e Influenciar el Cambio recibirán un Certificado de MIT Professional Education, además de 7.2 Continuing Education Units (CEU*) o Unidades de Educación Continua.
Para obtener las CEU de MIT, los participantes deberán completar el formulario de confirmación que se les proporcionará al finalizar el programa. Las CEU se calculan con base en el número de horas de aprendizaje.
* Una Unidad de Educación Continua (CEU) se define como 10 horas de participación en una experiencia de educación continua, sin créditos, bajo patrocinio responsable, dirección capaz e instrucción calificada.
Para saber si estos CEUs pueden ser aplicados a certificación profesional, requisitos de licencias, otros entrenamientos requeridos u horas de educación continua, por favor consulta con tu departamento de entrenamiento o autoridad de licenciatura directamente.
Este programa está dirigido a
Aunque los conocimientos que se ofrecen en este programa pueden aplicarse en una amplia variedad de industrias, resulta especialmente beneficioso para los profesionales que trabajen en las siguientes áreas: química, ciencias de la vida, manufactura, inversión, energía y políticas públicas. Además, entre los cargos más afines se incluyen:
- Gerentes de investigación y desarrollo
que buscan avanzar en la toma de decisiones de la cartera tecnológica de su organización a través de perspectivas basadas en datos
- Gerentes de operaciones de producción o fabricación
que deseen incorporar la recopilación y el análisis de datos para anticiparse a los cambios tecnológicos y priorizar sus inversiones en innovación
- Directivos y ejecutivos C-level
de empresas relacionadas con la tecnología encargados de establecer un plan tecnológico basado en datos para su organización
- Responsables de políticas públicas
de sectores relacionados con la tecnología que quieran descubrir cómo puede medirse y predecirse el progreso tecnológico para ayudar a cumplir los objetivos de la sociedad
- Inversores privados
interesados en optimizar las carteras relacionadas con la tecnología basándose en datos de rendimiento tecnológico, lo que les permite mejorar las decisiones de inversión en tecnología
Conoce al Faculty de este programa
PROF. JESSIKA TRANCIK
Professor, Institute for Data, Systems, and Society, MIT
“Para tener éxito en reducir las emisiones de gases de efecto invernadero, hay que utilizar la herramienta más potente para amplificar los beneficios de cada inversión: la innovación tecnológica.” – Prof. Jessika Trancik
Ver más
Jessika Trancik es Profesora del Instituto de Datos, Sistemas y Sociedad del MIT. Su investigación analiza el impacto y las razones del cambio tecnológico. Ha desarrollado teorías y modelos predictivos para entender por qué algunas tecnologías mejoran más deprisa que otras y qué características técnicas permiten una rápida innovación. Trancik ha desarrollado modelos de previsión del cambio tecnológico que sirven de base para el diseño en ingeniería, políticas públicas y carteras de inversión. Varias de sus teorías y modelos se han aplicado a industrias energéticas nuevas y en desarrollo, como la energía solar y las baterías, y a sistemas eléctricos y de transporte. Sus modelos también han servido de base a políticas públicas de innovación y se han aplicado en diversos sectores, como sean las finanzas, la sanidad, la industria manufacturera, software y productos de consumo. Su trabajo se ha publicado en revistas como Nature, Proceedings of the National Academy of Sciences, Nature Energy, Nature Climate Change y Environmental Science and Technology, y ha aparecido en medios como el New York Times, Washington Post, Financial Times y NPR.
Tres breves reseñas:
- La profesora Trancik se licenció en la Universidad de Cornell y se doctoró en la Universidad de Oxford con una beca Rhodes.
- Ha desarrollado teorías y modelos predictivos para entender por qué algunas tecnologías mejoran más deprisa que otras, y qué características tecnológicas permiten una rápida innovación.
- Sus modelos también han servido de base a políticas públicas de innovación y se han aplicado en diversos sectores, como las finanzas, la sanidad, la industria manufacturera, software y productos de consumo.