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100% de la nota final

🚀 Proyecto del curso: diseña una solución de negocio con IA

El mismo equipo que se forma en la Clase 1 lleva una idea de negocio real —apoyada en IA predictiva y/o IA Generativa (ChatGPT, Claude, Gemini)— desde el problema hasta un prototipo funcional y una presentación final de viabilidad, en 7 hitos entregados cada dos semanas.

🎯 Un solo proyecto, toda la nota

Este curso se evalúa 100% a través de un único proyecto aplicado. No hay certámenes ni controles separados: el equipo formado en la Clase 1 construye, a lo largo de todo el semestre, una propuesta de negocio real que usa IA — y la va entregando en 7 hitos bisemanales (10% cada uno) más una presentación final (30%).

Siguiendo la lógica de Iansiti & Lakhani vista en la Clase 1, una empresa no crea ventaja con IA por usar una herramienta una vez, sino por construir una capacidad que se perfecciona con el tiempo. Este proyecto replica esa lógica: cada hito no es una tarea aislada, sino una iteración sobre el hito anterior.

👥 Equipos

Los mismos grupos de 3-4 personas formados en la actividad de la Clase 1 trabajan juntos todo el semestre. Se recomienda no cambiar de grupo salvo fuerza mayor, ya que cada hito depende del trabajo del hito anterior.

📋 Planilla de grupos y temas Ahí quedan registrados los integrantes de cada grupo y la empresa/tema elegido para el Hito 1.

📝 Abrir planilla →

🗺️ Los 7 hitos + presentación final

  • Hito 1 — Idea y problema de IA5 ago · Clase 2 10% · Elegir la empresa/idea y formular el problema como problema de predicción o de IA Generativa.
  • Hito 2 — Modelo de negocio validado24 ago · Clase 6 10% · Business Model / Lean Canvas de la iniciativa con foco en la componente de IA.
  • Hito 3 — Diseño de la solución con IA2 sep · Clase 9 10% · Especificar si la solución usa ML predictivo, IA Generativa, o ambos, y cómo se integra al negocio.
  • Hito 4 — Prototipo funcional v123 sep · Clase 12 10% · Primera versión tangible construida con herramientas de IA sin programar.
  • Hito 5 — Riesgos y gobernanza28 y 30 sep · Clases 13-14 10% (5% + 5%) · Se entrega en dos partes, durante la clase: auditoría de sesgo (parte A) y privacidad, mitigaciones y gobernanza (parte B).
  • Hito 6 — Prototipo v2 refinado7, 14 y 19 oct · Clases 15-17 10% · Tres avances entregados en clases: primera mitigación implementada (4%), comparación v1 vs. v2 (3%) y prototipo v2 cerrado (3%).
  • Hito 7 — Evaluación de viabilidad21, 26, 28 oct y 2 nov · Clases 18-21 10% · Cuatro avances entregados en clases (2,5% cada uno): evaluación social, evaluación privada, costos y beneficios.
  • Presentación final4, 9, 11 y 16 nov · Clases 22-25 30% · Dos avances en clases (estructura del pitch 5% y ensayo 5%) + documento final y pitch en vivo (20%).

📤 Cambio de modalidad desde el Hito 5. Los hitos 1 a 4 se entregaron por correo, con plazo hasta las 23:59 del día indicado. Desde el Hito 5, cada clase deja un avance que se trabaja y se envía durante la sesión, y la suma de los avances es el hito completo. Solo se evalúa lo enviado entre las 17:30 y las 19:00 del día de la clase: los correos fuera de ese horario no se evalúan y el avance queda con 0.

📬 Desde el Hito 6 el canal es el buzón. Cada clase tiene su propio buzón de entrega: se sube un PDF por grupo con el nombre del grupo. El buzón se cierra solo a las 19:20 y lo recibido queda archivado en el repositorio del curso.

📬 Buzones de entrega (Hito 6 en adelante) Un buzón por avance, al final de cada clase. Cierra a las 19:20; solo se evalúa lo recibido hasta las 19:00.

📬 Ver buzones

📧 Cómo se entregaron los hitos 1 a 5 Todos los hitos y la presentación final se envían por correo a sebastian.azocarm@usm.cl, un correo por grupo, con el nombre del grupo en el asunto (formato: Hito X – Nombre del grupo).

✉️ sebastian.azocarm@usm.cl

Ponderación

Hito % Nota Final
Hito 1 — Idea y problema de IA 10%
Hito 2 — Modelo de negocio validado 10%
Hito 3 — Diseño de la solución con IA 10%
Hito 4 — Prototipo funcional v1 10%
Hito 5 — Riesgos y gobernanza (A: 5% · B: 5%) 10%
Hito 6 — Prototipo v2 refinado (A: 4% · B: 3% · C: 3%) 10%
Hito 7 — Evaluación de viabilidad (4 avances de 2,5%) 10%
Presentación final (2 avances de 5% + 20% documento y pitch) 30%
Total 100%

Ver la fórmula de Nota Final completa en el Programa.

📍 Hito 1 — Idea y problema de IA formulado

Ya lo hicieron: es el trabajo de la Clase 1 (actividad formativa "radar estratégico de IA") entregado en la Clase 2. Revisen el detalle completo en esa página — incluye objetivo, formato, plazo y criterios.

En una frase: elegir un proceso de negocio real, formularlo como un problema de Machine Learning o de IA Generativa, y estimar cuánto vale tomar una mejor decisión gracias a ese modelo.

📍 Hito 2 — Modelo de negocio validado

Hito 2/7 · 10% de la Nota Final

Objetivo: traducir el problema del Hito 1 en un modelo de negocio completo, verificando que la componente de IA sea parte central de la propuesta de valor, no un agregado.

Instrucciones

  1. Construyan un Business Model Canvas o Lean Canvas completo de la iniciativa.
  2. Expliciten en qué bloque(s) del canvas aparece la IA (propuesta de valor, actividades clave, recursos clave, estructura de costos, etc.) y por qué es central y no accesorio.
  3. Identifiquen al menos un competidor o alternativa actual (con o sin IA) y qué los diferenciaría.

Formato y entrega: documento o lámina con el canvas + media página de justificación, enviado por correo a sebastian.azocarm@usm.cl (asunto: Hito 2 – Nombre del grupo). Plazo: lunes 24 de agosto de 2026, 23:59 (fecha ajustada por la sesión perdida el 19 de agosto — ver Calendario).

Criterios de evaluación: completitud del canvas · coherencia interna entre bloques · claridad de por qué la IA es central a la propuesta de valor.

📍 Hito 3 — Diseño de la solución con IA

Hito 3/7 · 10% de la Nota Final

Objetivo: especificar con precisión qué tipo de solución de IA resolverá el problema: predictiva (ML), generativa (ChatGPT/Claude/Gemini u otra), o una combinación de ambas.

Instrucciones

  1. Detallen qué dato de entrada usaría la solución y qué salida entrega (una predicción, una clasificación, contenido generado, una recomendación).
  2. Justifiquen la elección de tecnología: ¿por qué ML predictivo, IA Generativa, o ambos, y no la alternativa?
  3. Dibujen un flujo simple (puede ser a mano, fotografiado) de cómo la solución se inserta en el proceso de negocio del Hito 2.

Formato y entrega: documento breve (máx. 2 páginas) con la especificación y el flujo, enviado por correo a sebastian.azocarm@usm.cl (asunto: Hito 3 – Nombre del grupo). Plazo: miércoles 2 de septiembre de 2026, 23:59.

Criterios de evaluación: claridad técnica no-técnica de la especificación · justificación razonada de la tecnología elegida · coherencia con los hitos anteriores.

🎤 Después del Hito 3: en la Clase 10 (miércoles 9 de septiembre) cada grupo presenta en 4 minutos lo que lleva del proyecto y el resto del curso intenta derrumbar la idea ("Derriba la idea"). No lleva nota, pero las objeciones recibidas se responden en el Hito 4.

📍 Hito 4 — Prototipo funcional v1

Hito 4/7 · 10% de la Nota Final

Objetivo: construir una primera versión tangible —no solo una descripción en papel— de la solución diseñada en el Hito 3, usando herramientas de IA que no requieren programar.

Alcance: un prototipo aquí es algo que otra persona puede usar y que produce la salida prometida en el Hito 3, aunque por dentro sea simple, use datos inventados o tenga partes simuladas. No se espera programar, entrenar un modelo propio, desplegar una app ni integrarse con sistemas reales de la empresa, y no deben usarse datos reales de clientes. El mínimo aprobatorio es: instrucciones escritas + un insumo de ejemplo + 3 interacciones capturadas + la bitácora de pruebas. La Clase 12 tiene las recetas paso a paso de los cuatro caminos posibles (asistente configurado, análisis sobre datos de ejemplo, automatización no-código o simulación "Mago de Oz").

Instrucciones

  1. Construyan un prototipo funcional simple. Ejemplos válidos:
    • Un GPT personalizado (ChatGPT), un Project de Claude o un Gem de Gemini, configurado con instrucciones y contexto para resolver la tarea del cliente/usuario final.
    • Un flujo de automatización no-código (ej. Zapier o Make.com) que combine un disparador de negocio con un paso de IA Generativa.
    • Un análisis exploratorio con Advanced Data Analysis (ChatGPT) u otra herramienta equivalente, sobre datos de ejemplo representativos del problema.
  2. Documenten el prototipo: qué instrucciones/configuración usaron, 2-3 ejemplos de interacción (capturas o transcripciones) y qué limitaciones detectaron al probarlo.
  3. Incluyan una sección breve "Objeciones recibidas y cómo las abordamos": las 2-3 objeciones más relevantes de la sesión "Derriba la idea" (Clase 10) y, para cada una, si cambió el proyecto, requiere un experimento, o solo una mejor explicación.

Formato y entrega: documento breve + evidencia del prototipo (capturas, enlace compartible, o archivo del flujo), enviado por correo a sebastian.azocarm@usm.cl (asunto: Hito 4 – Nombre del grupo). Plazo: miércoles 23 de septiembre de 2026, 23:59.

Criterios de evaluación: el prototipo efectivamente funciona · coherencia con el Hito 3 · honestidad al documentar límites y fallas observadas.

📍 Hito 5 — Riesgos y gobernanza

Este hito se entrega en clases, en dos partes

A diferencia de los hitos anteriores, el Hito 5 no se entrega desde la casa. Se trabaja y se envía durante la sesión, en dos partes:

Parte Cuándo Peso
5A — Auditoría de sesgo Lunes 28 de septiembre, en la Clase 13 5%
5B — Privacidad, mitigaciones y gobernanza Miércoles 30 de septiembre, en la Clase 14 5%

Solo se evalúa lo enviado entre las 17:30 y las 19:00 del día de la clase respectiva. Los correos recibidos fuera de ese horario no se evalúan, y la parte correspondiente queda con 0. Quien no asista pierde esa parte, salvo justificación presentada por los canales formales de la Universidad.

Hito 5A · 5% de la Nota Final · en clases

Objetivo: auditar el sesgo del propio prototipo del Hito 4, con evidencia.

Instrucciones (se trabaja durante la Clase 13)

  1. Identifiquen a quién afecta la salida del prototipo y cuál es la peor consecuencia concreta para esa persona si el sistema se equivoca.
  2. Determinen de qué fuente vendría el sesgo en su caso (datos históricos, muestra, etiquetas, diseño del problema, uso y retroalimentación).
  3. Revisen sus variables de entrada e identifiquen posibles variables proxy de un atributo sensible.
  4. Ejecuten la prueba del par: dos casos idénticos salvo por un atributo sensible (o su proxy), y registren ambas salidas.
  5. Elijan un criterio de equidad (paridad demográfica, igualdad de oportunidades o calibración) y justifíquenlo en una línea.

Formato y entrega: la tabla de auditoría de sesgo (máx. 1 página, puede ser una foto legible del trabajo en clases), enviada a sebastian.azocarm@usm.cl con asunto Hito 5A – Nombre del grupo, entre las 17:30 y las 19:00 del lunes 28 de septiembre.

Criterios de evaluación: especificidad del riesgo identificado (no genérico) · evidencia real de la prueba del par · coherencia con el prototipo del Hito 4.

Hito 5B · 5% de la Nota Final · en clases

Objetivo: clasificar los datos del prototipo, proponer mitigaciones verificables y definir quién responde por la decisión.

Instrucciones (se trabaja durante la Clase 14)

  1. Clasifiquen los datos que usa el prototipo: no personal, personal o sensible, y si se pueden minimizar.
  2. Completen la tabla de riesgos y mitigaciones con al menos dos riesgos (uno puede ser el sesgo del Hito 5A), indicando tipo, a quién afecta y una mitigación concreta y verificable (quién, cuándo, con qué umbral, qué pasa si falla).
  3. Indiquen qué información no debería exponerse a una herramienta pública de IA, y por qué.
  4. Escriban la frase de gobernanza: quién toma la decisión final y qué puede hacer la persona afectada si el sistema se equivoca.

Formato y entrega: la plantilla completa (máx. 2 páginas), enviada a sebastian.azocarm@usm.cl con asunto Hito 5B – Nombre del grupo, entre las 17:30 y las 19:00 del miércoles 30 de septiembre.

Criterios de evaluación: clasificación correcta de los datos · mitigaciones verificables, no genéricas · claridad de la definición de gobernanza.

📍 Hito 6 — Prototipo v2 refinado

Este hito se construye en clases, en tres avances

Como el Hito 5, el Hito 6 no se entrega desde la casa: se arma en el taller y se envía durante la sesión. Cada clase deja un avance, y la suma de los tres es el Hito 6.

Avance Cuándo Qué se entrega Peso
6A — Primera mitigación implementada Miércoles 7 de octubre, en la Clase 15 Backlog priorizado + un cambio implementado, con el antes y el después 4%
6B — Mejoras y comparación Miércoles 14 de octubre, en la Clase 16 Banco de casos + tabla v1 vs. v2 3%
6C — Prototipo v2 cerrado Lunes 19 de octubre, en la Clase 17 Prototipo final + documentación del cambio 3%

Solo se evalúa lo enviado entre las 17:30 y las 19:00 del día de la clase respectiva. Los correos recibidos fuera de ese horario no se evalúan y el avance queda con 0. Quien no asista pierde ese avance, salvo justificación por los canales formales de la Universidad.

Hito 6A · 4% de la Nota Final · en clases

Objetivo: convertir las listas de mejoras y mitigaciones en un backlog priorizado, e implementar el primer cambio en el prototipo.

Instrucciones (se trabaja durante la Clase 15)

  1. Unifiquen en un solo backlog las mejoras pendientes de la bitácora del Hito 4 y las mitigaciones de la tabla del Hito 5B.
  2. Prioricen por impacto y esfuerzo, y marquen las dos primeras.
  3. Traduzcan la primera a un cambio concreto: riesgo → mitigación declarada → texto exacto del cambio en el prototipo.
  4. Impleméntenlo y prueben el caso que fallaba.
  5. Guarden el "antes": configuración previa del prototipo y captura de la falla original.

Formato y entrega: backlog priorizado + el cambio implementado con captura del antes y el después (máx. 2 páginas), enviado a sebastian.azocarm@usm.cl con asunto Hito 6A – Nombre del grupo, entre las 17:30 y las 19:00 del miércoles 7 de octubre.

Criterios de evaluación: priorización justificada · el cambio es concreto y está implementado · existe evidencia del antes y el después.

Hito 6B · 3% de la Nota Final · en clases

Objetivo: demostrar, con evidencia comparable, que el prototipo v2 mejora al v1.

Instrucciones (se trabaja durante la Clase 16)

  1. Definan el banco de casos: entre 6 y 8 entradas fijas y escritas textualmente (3 normales, 2 borde, 1-2 adversarias y 1-2 de riesgo, incluida la prueba del par del Hito 5A).
  2. Corran los casos en el v1 y guarden los resultados.
  3. Implementen las mejoras pendientes de la bitácora del Hito 4 y vuelvan a correr los mismos casos en el v2.
  4. Completen la tabla de comparación caso a caso, con el veredicto de cada fila: mejora, sin cambio o regresión.
  5. Señalen explícitamente al menos una regresión o compensación detectada (si no encontraron ninguna, expliquen cómo lo verificaron).

Formato y entrega: banco de casos + tabla de comparación (máx. 2 páginas, se aceptan capturas), enviado a sebastian.azocarm@usm.cl con asunto Hito 6B – Nombre del grupo, entre las 17:30 y las 19:00 del miércoles 14 de octubre.

Criterios de evaluación: los casos son fijos y comparables entre versiones · la evidencia muestra el antes y el después · honestidad al reportar regresiones.

Hito 6C · 3% de la Nota Final · en clases

Objetivo: cerrar el prototipo v2 con la mitigación de riesgo integrada y documentar qué cambió.

Instrucciones (se trabaja durante la Clase 17)

  1. Implementen al menos una mitigación de la tabla del Hito 5B, y verifíquenla con el caso de riesgo del banco.
  2. Resuelvan las regresiones detectadas en el avance 6A.
  3. Documenten el cambio: configuración final del prototipo (instrucciones completas) y una tabla qué cambió / por qué / qué lo demuestra.
  4. Dejen registrado lo que no alcanzaron a resolver y por qué — es insumo del Hito 7 y de la presentación final.

Formato y entrega: documento de cierre + evidencia del prototipo v2 (máx. 3 páginas), enviado a sebastian.azocarm@usm.cl con asunto Hito 6C – Nombre del grupo, entre las 17:30 y las 19:00 del lunes 19 de octubre.

Criterios de evaluación: integración efectiva de al menos una mitigación · evidencia real de mejora respecto al Hito 4 · claridad de la documentación del cambio.

📍 Hito 7 — Evaluación de viabilidad

Este hito se construye en clases, en cuatro avances

Cada sesión deja una pieza de la evaluación de viabilidad, y la suma de las cuatro es el Hito 7. Se envían durante la sesión; fuera del horario de clases no se evalúan.

Avance Cuándo Qué se entrega Peso
7A — Impacto social Miércoles 21 de octubre, Clase 18 Beneficios y costos sociales de la iniciativa 2,5%
7B — Evaluación privada Lunes 26 de octubre, Clase 19 Flujo privado: quién gana, quién paga 2,5%
7C — Costos de operar Miércoles 28 de octubre, Clase 20 Estructura de costos de la solución, con supuestos 2,5%
7D — Beneficio y conclusión Lunes 2 de noviembre, Clase 21 Beneficio esperado y veredicto de viabilidad 2,5%

Hito 7 · 10% de la Nota Final · en cuatro avances

Objetivo: estimar, con la lógica de Evaluación Social y Privada de Proyectos, si el proyecto vale la pena implementarlo.

Qué pide cada avance

Avance Contenido
7A Quiénes se benefician y quiénes se ven perjudicados por la solución, más allá de la empresa; efectos no monetarios relevantes (tiempo, acceso, riesgo evitado).
7B Cuántos usuarios o transacciones alcanza la solución, quién captura el valor y a través de qué mecanismo.
7C Costo de operar: herramientas y licencias, cómputo, tiempo de personas, mantención del prototipo; cada cifra con su supuesto explícito.
7D Beneficio esperado (ahorro, ingreso adicional o reducción de riesgo) y la conclusión: ¿es viable, y bajo qué condiciones deja de serlo?

Formato de cada avance: máximo 2 páginas, enviado a sebastian.azocarm@usm.cl con asunto Hito 7X – Nombre del grupo (reemplazando X por A, B, C o D), entre las 17:30 y las 19:00 del día de la clase correspondiente.

Criterios de evaluación: razonabilidad y explicitud de los supuestos · trazabilidad entre avances (las cifras del 7D deben ser coherentes con las del 7B y 7C) · coherencia de la conclusión de viabilidad con los números presentados.

📍 Presentación final

Presentación final · 30% de la Nota Final

Objetivo: consolidar los 7 hitos en un proyecto de negocio viable y comunicarlo en un pitch ante el curso.

Instrucciones

  1. Preparen un documento final (máx. 8 páginas o 10 láminas) que integre: problema (H1), modelo de negocio (H2), diseño (H3), prototipo (H4 y H6), riesgos y mitigaciones (H5), y evaluación de viabilidad (H7).
  2. Preparen un pitch de 8-10 minutos (+ preguntas) con demostración en vivo o grabada del prototipo final.

Cómo se reparte el 30%

Componente Cuándo Peso
Avance 1 — Estructura del pitch Miércoles 4 de noviembre, Clase 22 5%
Avance 2 — Ensayo con retroalimentación Lunes 9 de noviembre, Clase 23 5%
Documento final + pitch en vivo 11 y 16 de noviembre 20%

Formato y entrega

  • Los dos avances se entregan en clases, entre las 17:30 y las 19:00 del día respectivo (asunto: Pitch A – Nombre del grupo y Pitch B – Nombre del grupo).
  • Documento final enviado por correo a sebastian.azocarm@usm.cl (asunto: Presentación Final – Nombre del grupo): miércoles 11 de noviembre de 2026, hasta las 23:59.
  • Presentación en vivo, repartida entre las sesiones del 11 y 16 de noviembre, según el orden que defina el equipo docente.

Criterios de evaluación: viabilidad del proyecto bien justificada · calidad y funcionamiento del prototipo final · tratamiento explícito de riesgos y mitigaciones · claridad, estructura y manejo del tiempo en el pitch · capacidad de responder preguntas del curso.

🧰 Herramientas sugeridas

Herramienta Para qué la pueden usar en el proyecto
ChatGPT (GPTs personalizados, Advanced Data Analysis) Prototipar un asistente con instrucciones propias; explorar datos y generar gráficos sin programar
Claude (Projects, Artifacts) Trabajar sobre documentos largos del proyecto (planes, contratos, informes) que se van refinando junto con el equipo
Gemini (Gems, Workspace) Prototipar un asistente integrado a Docs/Sheets/Gmail; búsqueda y contenido multimodal
Zapier / Make.com Automatizar un flujo de negocio simple combinando un disparador con un paso de IA Generativa
Gamma.app (u otra herramienta de IA para presentaciones) Generar rápido un primer borrador visual del pitch final, para luego editarlo con criterio propio

⚠️ Ninguna herramienta es obligatoria por sí sola: el criterio de elección es qué resuelve mejor el problema del equipo, no usar la herramienta más nueva. Revisen los límites (alucinaciones, confidencialidad) discutidos en la Clase 1.

📚 El detalle semana a semana de las clases que alimentan cada hito está en el Calendario; el marco de evaluación completo está en el Programa; las notas publicadas de cada hito están en Notas.