Formación IA Design Thinking - Expertos en Agilidad e IA

1) Descripción

Programa formativo para integrar Inteligencia Artificial en procesos de Design Thinking y Product Discovery, acelerando investigación, síntesis, ideación, prototipado y validación sin perder rigor.
Enfoque práctico: uso de IA para mejorar calidad de insights, ampliar alternativas creativas, reducir tiempo de preparación de talleres y estructurar experimentos.
Incluye estándares de uso responsable (privacidad, verificación, sesgos, propiedad intelectual) y un toolkit de prompts y plantillas.
Incluye preparación y acceso a la certificación IA Design Thinking de EuropeanScrum.org.

2) Objetivos de la formación

Entender cómo aporta IA en cada fase de Design Thinking:
- empatizar (research y síntesis)
- definir (reframing y oportunidades)
- idear (divergencia y convergencia con criterio)
- prototipar (conceptos y guiones)
- testear (diseño de experimentos y análisis)
Acelerar trabajo “invisible”:
- preparación de entrevistas y workshops
- documentación y síntesis de información
- creación de materiales (concept cards, guiones, briefs)
Mejorar calidad y consistencia:
- checklists de salida (claridad, supuestos, riesgos)
- verificación y trazabilidad de decisiones
Estandarizar el uso en el equipo:
- biblioteca de prompts por fase
- plantillas reutilizables
- política mínima de datos y guardrails
Salir con un plan de adopción (2–4 semanas) aplicable a un reto real

3) Dirigido a

Product Owners / Product Managers y equipos de discovery
UX/UI, Research, Service Design, Customer Experience
Equipos de innovación y transformación
Facilitadores de talleres y consultores internos/externos
Marketing y negocio cuando participan en ideación y validación

4) Formato y modalidades

Duración (a elegir):
- 8 horas (intensivo): toolkit esencial por fases + estándar mínimo + plan base
- 16 horas (completo): profundidad, caso end-to-end, governance y plan ampliado
Convocatoria:
- En abierto (plazas por convocatoria)
- In-company (adaptada a un reto real del cliente si se facilita)
Formato de asistencia:
- Presencial
- OnLive (en directo)
Bonificable / subvencionable:
- Subvencionable por FUNDAE (Tripartita) para empresas (según requisitos y tramitación aplicable)

5) Contenido (módulos detallados)

M1. Fundamentos: IA aplicada a Design Thinking (y límites)
- Capacidades y limitaciones: sesgos, alucinaciones, falta de contexto
- Dónde aporta más: síntesis, divergencia, reencuadre, preparación
- Riesgos:
  - conclusiones sin evidencia
  - sesgo de confirmación
  - fuga de información / PI
- Estándar mínimo de uso responsable:
  - datos permitidos / no permitidos
  - verificación y revisión humana
  - trazabilidad de decisiones
M2. Prompting profesional por fases (patrones reutilizables)
- Estructura: objetivo + contexto + restricciones + formato de salida
- Patrones:
  - extracción y síntesis
  - clustering y temas
  - reencuadre (reframing)
  - ideación divergente
  - crítica y selección con criterios
- Biblioteca base de prompts para:
  - research
  - definición del problema
  - ideación
  - prototipado
  - test y análisis
M3. Empatizar con IA (research y preparación)
- Preparación de entrevistas:
  - objetivos, guion, preguntas, sesgos a evitar
- Análisis de fuentes:
  - tickets, reviews, encuestas, notas de entrevistas
- Síntesis:
  - temas, pain points, necesidades
  - segmentación por perfiles y contextos
- Outputs:
  - insights accionables
  - “insight statements” y oportunidades
M4. Definir con IA (reframing y oportunidades)
- Agrupar hallazgos y detectar patrones
- Formulación de:
  - problema
  - “How might we…”
  - hipótesis y supuestos
- Criterios de éxito:
  - qué cambia si lo resolvemos
  - señales de valor
- Priorización de oportunidades:
  - impacto / viabilidad / riesgo
M5. Idear con IA (divergencia con calidad + convergencia)
- Ideación asistida:
  - variantes por restricciones (coste/tiempo/tecnología)
  - analogías y combinaciones
  - ideas por segmentos de usuario
- Salida estandarizada:
  - idea + valor + riesgos + hipótesis
- Convergencia:
  - scoring por criterios ponderados
  - matriz impacto/esfuerzo
  - selección por hipótesis críticas
- Uso de IA como “crítico” para detectar huecos y riesgos
M6. Prototipar con IA (conceptos y materiales)
- Concept cards:
  - propuesta de valor
  - público objetivo
  - beneficios y diferenciadores
  - riesgos y supuestos
- Storyboards y guiones de servicio
- Prototipos low/mid fidelity:
  - wireframes (texto/estructura)
  - flujos y pantallas (descripción)
- Preparación de demos y pitches por audiencia
M7. Testear y experimentar con IA (rigor y evidencia)
- Diseño de experimentos:
  - hipótesis
  - método
  - métricas/señales
  - criterios go/pivot/stop
- Preparación de tests:
  - guiones
  - preguntas
  - tareas para usuarios
- Análisis de resultados:
  - síntesis de feedback
  - patrones y fricciones
  - implicaciones y próximos pasos
M8. Integración con Agile / Product Discovery
- Cómo convivir con delivery:
  - discovery continuo
  - backlog de discovery
  - “thin slices” y aprendizaje incremental
- Hand-off a delivery:
  - criterios de listo
  - decisiones documentadas y trazables
M9. Gobernanza y uso responsable (PI, datos y calidad)
- Confidencialidad:
  - qué información usar en IA y qué no
- Propiedad intelectual y atribución
- Checklists:
  - evidencia vs suposiciones
  - sesgos
  - coherencia y consistencia
- Repositorio de prompts y plantillas
M10. Plan de adopción (2–4 / 6–8 semanas)
- Quick wins:
  - biblioteca por fases
  - plantillas de HMW, concept cards y experimentos
- Plan ampliado:
  - pipeline de discovery asistido
  - métricas de aprendizaje
  - cadencias de revisión y governance

6) Distribución por duración (8h vs 16h)

Versión 8 horas (intensivo)
- M1 Fundamentos y estándar mínimo
- M2 Prompting por fases (biblioteca base)
- M3 Empatizar (síntesis)
- M4 Definir (HMW + oportunidades)
- M5 Idear (divergencia + selección)
- M7 Testear (experimentos básicos)
- Cierre: plan de adopción 2–4 semanas + preparación certificación
Versión 16 horas (completo)
- Todo lo anterior, con profundidad en:
  - M6 prototipado y materiales avanzados
  - M8 integración con Agile/Discovery continuo
  - M9 governance (PI/datos/calidad)
  - caso integrador end-to-end + plan ampliado 6–8 semanas

7) Metodología

Formación estructurada + práctica guiada
Talleres y dinámicas:
- creación de prompts por fase
- síntesis de research a oportunidades
- ideación con criterios y scoring
- creación de concept cards y storyboard
- diseño de experimentos (go/pivot/stop)
- definición de política mínima y checklist de verificación
En in-company:
- trabajo sobre un reto real, con restricciones y objetivos del cliente

8) Certificación incluida

Incluye preparación y acceso a la certificación IA Design Thinking de EuropeanScrum.org.
Repaso final y recomendaciones de estudio alineadas con el examen.

9) Entregables

Toolkit IA Design Thinking:
- biblioteca de prompts por fase (empatizar/definir/idear/prototipar/testear)
- plantillas: HMW, mapa de oportunidades, concept card, storyboard
- scoring de ideas (criterios ponderados)
- plantilla de experimento (hipótesis, señales, decisión)
- checklist de verificación (evidencia, sesgos, privacidad, PI)
- guía de estándar mínimo y repositorio de prompts
Plan de adopción:
- quick wins 2–4 semanas + plan ampliado 6–8 semanas
Material de apoyo para certificación

10) Bonificación / FUNDAE (Tripartita)

Formación bonificable por FUNDAE (Tripartita) para empresas, según requisitos y tramitación aplicable.