Cultura y Gestión de la Innovación

– Contextualización y relevamiento de expectativas.
– Los desafíos del nuevo contexto.
– Introducción a la Cultura de Innovación: conceptos clave, dónde, porqué y cómo
innovar, tipos de innovación. Los componentes de la Cultura de Innovación. La
relevancia del intraemprendedurismo.
– Metodología para impulsar la Cultura de innovación: base de la estrategia de
innovación interna.
– Diagnóstico de la Cultura de Innovación. Presentación resultados Argentina 2022.

– Liderazgo creativo e innovación colaborativa
– Competencias para liderar en entornos inciertos
– Pensamiento lateral y creatividad como habilidades clave
– Liderazgos distribuidos, simbólicos y colaborativos

– Paradigmas productivos: historia, recorrido, conflictos y emergentes globales
– Origen y evolución de las metodologías ágiles
– Manifiesto Ágil y su aplicación práctica.
– Metodologías ágiles de diseño y ejecución.

– Origen del pensamiento de diseño centrado en el humano.
– Mindset y competencias para ejecutar el Design Thinking
– Esquema de Doble Diamante como base de la metodología.
– Fases del Design Thinking: momentos, herramientas, rituales, roles y resultados.
– Ejercicio práctico de aplicación de la metodología en un entorno colaborativo sincrónico

– Prototipado, testeo y experimentación
– El R.O.L como principal aspiración del testeo.
– Tipos de prototipado: técnicas y herramientas.
– Construcción de hipótesis y validación de supuestos.
– Análisis de datos, iteración o evolución.

– Qué es CX y por qué es clave para innovar
– Diseño de experiencias memorables
– Customer Journey, pain points y momentos clave
– Métricas de experiencia: NPS, CES, CSAT

– Modelos de innovación abierta
– Cuádruple hélice e innovación social
– Plataformas y alianzas estratégicas. Casos del ecosistema cordobés y latinoamericano

– Business Model Canvas
– Propuesta de valor y segmentación de usuarios
– Modelos escalables y sostenibles
– Casos y rediseño de modelos tradicionales

– Introducción a la IA: conceptos clave y evolución
– Machine learning, big data y algoritmos
– Casos de aplicación en cultura, procesos y servicios
– Oportunidades para las organizaciones

– Herramientas accesibles (no-code/low-code) para innovación
– IA para análisis predictivo y decisiones estratégicas
– IA generativa (ChatGPT, DALL·E) en procesos creativos

– Riesgos de sesgos algorítmicos y decisiones automatizadas
– Principios de IA ética y gobernanza algorítmica
– Transparencia y privacidad de los datos

– Diseño de portafolios de proyectos
– Ciclo de vida, riesgos y escalabilidad
– Indicadores clave de impacto
. – Herramientas para la gestión ágil de proyectos

– Cierre del proceso: aprendizajes, impacto y sostenibilidad
– Narrativas de impacto (storytelling de la innovación)
– Narrativas de impacto (storytelling de la innovación)
– Presentación de proyectos y feedback colaborativo