MIT Professional Education (Global Alumni) · Plan personal de trabajo
Workflow del curso de Alejandra: qué se entrega cada semana, dónde estará cuando toque entregarlo, y la estrategia para que el capstone se arme solo por el camino.
El capstone (60% de la nota) es "la culminación de todas las entregas anteriores": un plan de adopción de IA de 2–5 páginas. Elegir una organización real en la semana 1 — su práctica de consultoría o la organización con la que trabaja — y usarla en las 8 entregas. Cada tarea se convierte en un capítulo del plan final.
La Entrega 1.1 vence el lunes 14 de julio — antes que todo lo demás. Y el capstone vence el 1 de septiembre a las 4:29 pm, un día después de aterrizar de vuelta en Bogotá (31 ago, 3:40 pm): debe estar ensamblado ANTES del vuelo de regreso, no después.
Las entregas se califican completo/incompleto: si incluye todos los elementos pedidos, recibe el puntaje total. No sobre-pulir. El 80% da margen de perder máximo una entrega si una semana del viaje se complica — pero el capstone no es negociable.
Fechas reales de la pestaña Grades (13-jul-2026). Todas las entregas vencen lunes a las 4:29 pm hora de Bogotá — estando en Europa eso es ~11:29 pm del mismo lunes en España: la fecha límite práctica es "el lunes antes de dormir".
Secciones
Objetivo esencial — Evaluar el valor estratégico de funcionalidades de IA y construir una evaluación de costo de un sistema de IA.
Actividades
Secciones
Objetivo esencial — Elegir plataforma (abierta vs. propietaria) para un contexto organizacional y crear una landing page funcional con IA: prompt → mock-up visual → HTML → activarlo.
Actividades
Secciones
Objetivo esencial — Proponer (formato correo estructurado) un agente para un flujo real: caso de uso, diseño de integración con sistemas/APIs, riesgos, ética y métricas de éxito.
Actividades
Secciones
Objetivo esencial — Plan estructurado de riesgo y seguridad de IA usando el NIST Cybersecurity Framework: stakeholders, entrenamiento, respuesta a incidentes.
Actividades
Secciones
Objetivo esencial — Plan estructurado para integrar IA a un flujo de diseño de producto: contexto, baseline del flujo actual, tecnología elegida y plan de mejora.
Actividades
Secciones
Objetivo esencial — Escribir 3–5 KPIs medibles para el sistema de IA propuesto y evaluar su alineación con los objetivos de negocio.
Actividades
Secciones
Objetivo esencial — Plan de gobernanza integral: marcos regulatorios aplicables (GDPR, CCPA, HIPAA), cuadrante riesgo–velocidad, estrategias de testing (sandboxing, A/B, safety checks), mitigación y documentación.
Actividades
Secciones
Objetivo esencial — Evaluar riesgos éticos del sistema propuesto y sintetizar todo el curso en un plan de adopción de IA de 2–5 páginas para la organización elegida.
Actividades
| Componente | Peso | Cómo se califica |
|---|---|---|
| Entregas obligatorias (8, una por módulo) | 40% | Completo / incompleto — con todos los elementos pedidos recibe el puntaje total |
| Capstone | 60% | Culminación de todas las entregas anteriores |
El curso permite usar herramientas de IA en las tareas — pero con reglas estrictas. Incumplirlas cuenta como deshonestidad académica: cero en la entrega y posible acción disciplinaria.
Protocolo práctico: llevar una bitácora de IA por entrega — herramienta, fecha, prompt textual, qué se tomó del output y cómo se verificó — y cerrar cada tarea con una nota corta de "AI use". En un curso de IA agéntica, documentar bien el uso de IA no es un peaje: es parte del portafolio.
Fuentes: Course Guide oficial (PDF, Global Alumni / MIT Professional Education) y pestaña Grades del campus (deadlines confirmados el 13-jul-2026, mostrados en hora de Bogotá). Fechas del viaje según itinerario v4.