Doble Titulación: Máster en Control de Gestión para Project Management + Máster en IA Aplicada a la Gestión de Proyectos
Este programa doble te prepara para liderar proyectos de forma integral, combinando las competencias estratégicas del Project Management con las capacidades técnicas de la Inteligencia Artificial aplicada a la gestión. A través de una formación avanzada, aprenderás a optimizar procesos, anticipar riesgos y mejorar la toma de decisiones en entornos empresariales complejos y digitales.
¿Por qué estudiar Control de Gestión para Project Management + IA Aplicada?
En la nueva era de la gestión empresarial, los profesionales deben dominar tanto la planificación y el control financiero de los proyectos como las herramientas tecnológicas que potencian su eficiencia. Esta formación te capacita para:
- Comprender la estructura organizativa y estratégica de los proyectos empresariales.
- Desarrollar liderazgo, gestión del cambio y habilidades directivas efectivas.
- Aplicar metodologías ágiles como Scrum, Kanban y Lean Thinking.
- Incorporar herramientas de Inteligencia Artificial para la optimización de recursos, tiempos y costes.
- Implementar sistemas de control de gestión y cuadros de mando basados en IA.
- Integrar la analítica predictiva y el aprendizaje automático en la toma de decisiones estratégicas.
Con esta doble titulación te convertirás en un profesional capaz de dirigir proyectos innovadores y sostenibles, potenciando la eficiencia y la competitividad de las organizaciones.
Contenido formativo del Máster en Control de Gestión para Project Management
El programa combina dos itinerarios formativos complementarios:
Parte 1. Project Management
Incluye módulos centrados en liderazgo, gestión estratégica, control presupuestario, normas ISO, gestión de riesgos y metodologías ágiles. Aprenderás sobre dirección estandarizada de proyectos (ISO 21500), estándares PMI, modelos PRINCE2, gestión de costes, calidad y medioambiente, y liderazgo motivacional y coaching empresarial.
Parte 2. Inteligencia Artificial aplicada a la Gestión de Proyectos
Profundiza en los fundamentos de la IA, el Machine Learning y el Deep Learning, además de sus aplicaciones prácticas en la gestión empresarial.Incluye temas sobre inteligencia artificial generativa, prompt engineering, analítica predictiva, integración de IA con tecnologías emergentes (IoT, blockchain, edge computing) y control inteligente de proyectos mediante dashboards avanzados.
El programa culmina con módulos orientados al liderazgo digital, la gestión del cambio y el desarrollo de competencias clave para el Project Manager especializado en IA.
Metodología y certificación
La formación se imparte en modalidad online, con una carga lectiva de 300 horas y acceso al Campus Virtual durante un año (prorrogable). Incluye tutorías personalizadas, un curso inicial de orientación y clases en directo que facilitan una experiencia de aprendizaje práctica y flexible.
Al finalizar y superar las evaluaciones, el alumno recibirá un diploma doble que certifica el “Máster en Control de Gestión para Project Management + Máster en IA Aplicada a la Gestión de Proyectos”, emitido por ESNECA Business School, miembro de CECAP y AEEN, con sello de Notario Europeo que acredita la validez y autenticidad del título a nivel nacional e internacional.
¿A quién va dirigido?
Esta doble titulación está dirigida a profesionales, directivos, emprendedores y estudiantes que deseen desarrollar su carrera en la dirección de proyectos, el control de gestión y la aplicación práctica de la inteligencia artificial en entornos corporativos.
Es ideal para quienes buscan adquirir una visión global que combine la estrategia, la tecnología y la innovación, posicionándose como líderes capaces de impulsar la transformación digital en sus organizaciones.
Programa formativo el máster en control de gestión para project management + máster en ia aplicada a la gestión de proyectos – doble titulación – diploma autentificado por notario europeo –
PARTE 1
PROJECT MANAGER
MÓDULO 1. DIRECCIÓN Y MODELOS DE LIDERAZGO
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA DIRECCIÓN Y AL LIDERAZGO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS DE LIDERAZGO
MÓDULO 2. INTRODUCCIÓN A LA GESTIÓN DE PROYECTOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. EL LÍDER ANTE LA GESTIÓN DE PROYECTOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. OFICINA DE GESTIÓN DE PROYECTOS (PMO)
MÓDULO 3. ESTRATEGIA Y GESTIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 1. LIDERAZGO ESTRATÉGICO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS DE GESTIÓN ESTRATÉGICA DE PROYECTOS
MÓDULO 4. DIRECCIÓN ESTANDARIZADA DE PROYECTOS: NORMA ISO 21500
UNIDAD DIDÁCTICA 1. OBJETIVOS DE LA NORMA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROCESOS ESTANDARIZADOS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. FUNDAMENTOS DE GESTIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 4. VENTAJAS DE LA NORMA
MÓDULO 5. RECOMENDACIONES EN LA DIRECCIÓN DE PROYECTOS: GLOBAL STANDARD PMI 7
UNIDAD DIDÁCTICA 1. NOCIONES BÁSICAS SOBRE EL PMI
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PRINCIPIOS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ESTÁNDARES Y CONOCIMIENTOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. IMPORTANCIA DE LA ADAPTABILIDAD
MÓDULO 6. GESTIÓN Y DIRECCIÓN DE PROYECTOS: FASE DE INICIACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ESTUDIO INICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ESTUDIO DEL CONTEXTO
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DEFINICIÓN DE LOS STAKEHOLDERS
MÓDULO 7. GESTIÓN Y DIRECCIÓN DE PROYECTOS: FASE DE PLANIFICACIÓN Y DISEÑO
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PLAN DE GESTIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DEFINICIÓN DEL CRONOGRAMA
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PLAN DE COMUNICACIÓN
MÓDULO 8. GESTIÓN Y DIRECCIÓN DE PROYECTOS: FASES DE EJECUCIÓN Y DE SEGUIMIENTO Y CONTROL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PUESTA EN MARCHA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. GESTIÓN DE LA CALIDAD
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SUPERVISIÓN DE COSTES Y PLAZOS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. GESTIÓN MEDIOAMBIENTAL
UNIDAD DIDÁCTICA 5. EVALUACIÓN CONTINUA
MÓDULO 9. GESTIÓN Y DIRECCIÓN DE PROYECTOS: FASE DE CIERRE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTO DE CIERRE
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EVALUACIÓN FINAL
UNIDAD DIDÁCTICA 3. AUDITORÍA FINAL
MÓDULO 10. GESTIÓN ÁGIL DE PROYECTOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. NOCIONES BÁSICAS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. NOCIONES BÁSICAS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MÉTODO DE LA PROGRAMACIÓN EXTREMA (XP)
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MÉTODO KANBAN
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MÉTODO SCRUM
UNIDAD DIDÁCTICA 5. MÉTODO CRYSTAL CLEAR
MÓDULO 11. LEAN THINKING EN LA GESTIÓN DE PROYECTOS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTO DE LEAN THINKING
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ÁREAS DE PROYECCIÓN
MÓDULO 12. LIDERAZGO MOTIVACIONAL
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TÉCNICAS Y HERRAMIENTAS DE MOTIVACIÓN
MÓDULO 13. COACHING EMPRESARIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTO DE COACHING
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FIGURA DEL COACH
UNIDAD DIDÁCTICA 3. FIGURA DEL COACHEE
UNIDAD DIDÁCTICA 4. HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROCESO DE COACHING
MÓDULO 14. DERECHO DE LA EMPRESA PARA UN PROJECT MANAGER
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL DERECHO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EMPRESA Y REGISTRO MERCANTIL
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DERECHO DE LA LIBRE COMPETENCIA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PROPIEDAD INTELECTUAL
UNIDAD DIDÁCTICA 5. NOCIONES BÁSICAS DE CONTABILIDAD
PARTE 2
INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA GESTIÓN DE PROYECTOS
MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTO Y DEFINICIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA EMPRESA
MÓDULO 2. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO O MACHINE LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTUALIZACIÓN DEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO O MACHINE LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE APRENDIZAJE
UNIDAD DIDÁCTICA 3. EVALUACIÓN DE MODELOS
MÓDULO 3. APRENDIZAJE PROFUNDO O DEEP LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTUALIZACIÓN DEL APRENDIZAJE PROFUNDO O DEEP LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 2. REDES NEURONALES ARTIFICIALES
UNIDAD DIDÁCTICA 3. TIPOS DE MODELOS
MÓDULO 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTUALIZACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS FUNDACIONALES O FOUNDATION MODELS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ARQUITECTURAS PRINCIPALES
UNIDAD DIDÁCTICA 4. APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA
MÓDULO 5. INGENIERÍA DE PROMPT O PROMPT ENGINEERING
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTUALIZACIÓN DE LA INGENIERÍA DE PROMPT O PROMPT ENGINEERING
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TÉCNICAS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BUENAS PRÁCTICAS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PLATAFORMAS PARA LA GESTIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE PROMPTS
MÓDULO 6. INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA TOMA DE DECISIONES
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ANÁLISIS PREDICTIVO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ALGORITMOS CENTRADOS EN MEJORAR LA TOMA DE DECISIONES
UNIDAD DIDÁCTICA 3. APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA TOMA DE DECISIONES Y LA INTELIGENCIA EMPRESARIAL
MÓDULO 7. INTEGRACIÓN ENTRE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LAS TECNOLOGÍAS EMERGENTES
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PRINCIPIOS DE INTEGRACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TECNOLOGÍAS EMERGENTES COMÚNMENTE INTEGRADAS CON LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
MÓDULO 8. INTRODUCCIÓN A LA GESTIÓN DE PROYECTOS CON IA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BENEFICIOS Y RIESGOS DE IMPLEMENTAR LA IA EN LA GESTIÓN DE PROYECTOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ADAPTACIÓN DE LA METODOLOGÍA PMI A LA GESTIÓN DE PROYECTOS CON IA
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ADAPTACIÓN DE LA METODOLOGÍA SCRUM A LA GESTIÓN DE PROYECTOS CON IA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ADAPTACIÓN DE LA METODOLOGÍA KANBAN A LA GESTIÓN DE PROYECTOS CON IA
MÓDULO 9. PLANIFICACIÓN Y GESTIÓN DE PROYECTOS CON IA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. OPTIMIZACIÓN DE LA PLANIFICACIÓN EN LA ASIGNACIÓN DE RECURSOS, TIEMPO Y TAREAS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ALGORITMOS DE OPTIMIZACIÓN EN LA PLANIFICACIÓN DE PROYECTOS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. APLICACIÓN DE LA IA EN EL DISEÑO DE CRONOGRAMAS
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PREVISIÓN DE PLAZOS Y COSTES CON IA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. REPROGRAMACIÓN DE TAREAS CON IA
MÓDULO 10. PLANIFICACIÓN Y GESTIÓN DE RIESGOS CON IA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MACHINE LEARNING Y PREDICCIÓN DE RIESGOS
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS SUPERVISADOS VS. MODELOS NO SUPERVISADOS
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ÁRBOLES DE DECISIÓN Y REDES NEURONALES PARA LA ESTIMACIÓN DE RIESGOS EN TIEMPO REAL
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ALERTAS Y NOTIFICACIONES AUTOMÁTICAS ANTE LA APARICIÓN DE RIESGOS POTENCIALES
MÓDULO 11. CONTROL DE PROYECTOS ASISTIDO CON IA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. USO DE DASHBOARDS INTELIGENTES PARA EL SEGUIMIENTO DE KPI Y DEL ESTADO DEL PROYECTO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANÁLISIS DE DATOS (I): CONTROL DE AVANCES
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS DE DATOS (II): CONTROL DE COSTES
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE DATOS (III): CONTROL DE RECURSOS
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CASO PRÁCTICO: GESTIÓN DEL PROYECTO DE CONSTRUCCIÓN DE UNA AUTOVÍA CON ASISTENCIA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
MÓDULO 12. COMPETENCIAS CLAVE DEL PROJECT MANAGER ESPECIALIZADO EN HERRAMIENTAS DE IA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. COMPETENCIAS CLAVE DEL PROJECT MANAGER ESPECIALIZADO EN HERRAMIENTAS DE IA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTEGRACIÓN DE LA IA EN LOS EQUIPOS DE TRABAJO
UNIDAD DIDÁCTICA 3. LIDERAZGO Y GESTIÓN DEL CAMBIO
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FORMACIÓN CONTINUA Y ACTUALIZACIÓN EN IA
