Syllabus del Curso Scrum Master con CertiProf + Gestión de Proyectos con Inteligencia Artificial (Videconferencia – 40 horas)

Módulo I. Scrum Master con enfoque de certificación CertiProf – 12 horas

Capítulo 1. Fundamentos de agilidad y Scrum

• Introducción a la gestión de proyectos.
• Tipos de proyectos.
• Manifiesto Ágil.
• Aspectos o pilares del Manifiesto Ágil.
• Principios detrás del Manifiesto Ágil.
• Declaración de Interdependencia.
• Los 6 valores de la Declaración de Interdependencia.
• Qué es la agilidad.
• Cómo entender la agilidad en contextos organizacionales.
• Por qué utilizar metodologías ágiles.
• Diferencias entre gestión de proyectos tradicional y gestión ágil.
• Qué es Scrum.
• Usos de Scrum en proyectos y equipos.

Capítulo 2. Teoría, pilares y valores de Scrum

• Teoría de Scrum.
• Enfoque iterativo e incremental.
• Los tres pilares de Scrum:
• Transparencia.
• Inspección.
• Adaptación.
• Los valores de Scrum.
• La esencia de Scrum y su aplicación práctica.

Capítulo 3. Roles y responsabilidades en Scrum

• Roles en Scrum.
• Scrum Team.
• Product Owner.
• Responsabilidades del Product Owner.
• Características de un Product Owner efectivo.
• Scrum Master.
• Responsabilidades del Scrum Master con el Product Owner.
• Responsabilidades del Scrum Master con la organización.
• Responsabilidades del Scrum Master con el Development Team.
• Development Team.
• Responsabilidades del Development Team.
• Características del Development Team.
• Stakeholders y su interacción con el equipo Scrum.

Capítulo 4. Conceptos clave de gestión ágil del trabajo

• Conceptos clave en Scrum.
• Nivel de detalle.
• Qué es una User Story.
• Cómo está conformada una User Story.
• Estructura de User Story Task.
• Qué es una Task y cómo está conformada.
• Definición de Done.
• Importancia del Time-Boxing.
• Ventajas del Time-Boxing.
• Dónde se utilizan los Time-Boxing en Scrum.

Capítulo 5. Eventos, ceremonias y seguimiento en Scrum

• Eventos formales de Scrum.
• Sprint.
• Cancelación de un Sprint.
• Reunión diaria o Daily Sprint.
• Sprint Planning Meeting.
• Qué puede ser terminado dentro de un Sprint.
• Sprint Goal.
• Cómo se conseguirá completar el trabajo seleccionado.
• Estimación con Planning Poker.
• Sprint Review Meeting.
• Sprint Retrospective.
• Las 5 etapas de una retrospectiva.

Capítulo 6. Artefactos, priorización y preparación para certificación

• Artefactos de Scrum.
• Product Backlog.
• Refinamiento del Product Backlog.
• Sprint Backlog.
• Priorización.
• Seguimiento.
• Increment.
• Workshop práctico con aplicación de principios Scrum en casos reales.
• Uso de herramientas de administración visual como Scrum Board.
• Aplicación de técnicas de estimación.
• Revisión orientada al examen de certificación.
• Preparación para lograr la certificación Scrum de CertiProf.
• Referencia a los exámenes Scrum Foundation Professional Certificate y Scrum Master Professional Certificate.

Módulo II. Gestión de Proyectos con Inteligencia Artificial – 28 horas

Capítulo 7. Fundamentos de la IA generativa aplicados a proyectos

• Qué es la Inteligencia Artificial.
• Evolución de la Inteligencia Artificial.
• Conceptos clave que están transformando la forma de trabajar.
• Qué son los LLMs (Large Language Models).
• Modelos generativos.
• Fundamentos de Prompt Engineering.
• Herramientas esenciales de IA para productividad.
• Aplicación de la IA como soporte a la gestión de proyectos.

Capítulo 8. El gestor de proyectos potenciado por la IA

• Cómo la Inteligencia Artificial transforma el rol del Project Manager.
• Habilidades que evolucionan y habilidades que se potencian con IA.
• Casos prácticos de apoyo a la toma de decisiones.
• Automatización de tareas rutinarias.
• Mejora de la comunicación del equipo mediante IA.
• Perfil del Project Manager moderno:
• Data-driven.
• Prompt fluent.
• AI literacy.
• Modelos de colaboración humano-IA para una gestión más estratégica.

Capítulo 9. Notion AI aplicado a la gestión

• Qué es Notion.
• Creación de un centro documental y de conocimiento para proyectos.
• Configuración de espacios de trabajo.
• Organización de información.
• Gestión de tareas.
• Uso de Notion AI para redactar documentos del proyecto.
• Resumen de información extensa en puntos clave.
• Creación de bases de conocimiento.
• Optimización de la organización y seguimiento de proyectos.

Capítulo 10. Miro AI para ideación y planificación

• Qué es Miro AI.
• Uso de Miro AI para colaboración y creatividad en equipos de proyecto.
• Registro e inicio de trabajo en la plataforma.
• Generación de mapas mentales con IA.
• Creación de diagramas de flujo.
• Desarrollo de sesiones de brainstorming automáticas.
• Apoyo a la planificación, organización de ideas y toma de decisiones.

Capítulo 11. NotebookLM como asistente documental inteligente

• Qué es NotebookLM.
• Uso como asistente documental para Project Managers.
• Registro y configuración inicial.
• Análisis de información del proyecto con IA.
• Generación automática de reportes de proyectos.
• Creación de mapas mentales, videos, audios y tarjetas de estudio.
• Elaboración de archivos de preguntas y presentaciones.
• Uso de funciones para crear presentaciones autónomas.
• Generación de tablas de datos a partir de documentos.

Capítulo 12. Jira con IA

• Qué es Jira.
• Configuración inicial de la cuenta.
• Gestión de tareas y proyectos mediante incidencias y tableros.
• Organización del trabajo en Jira.
• Uso de IA para crear tareas automáticamente.
• Búsquedas avanzadas de incidencias.
• Optimización de la gestión y seguimiento de proyectos.

Capítulo 13. Automatización de workflows con Zapier y Jira

• Automatización de tareas y procesos sin programar.
• Uso de Zapier e Inteligencia Artificial.
• Creación de automatizaciones o Zaps.
• Conexión de aplicaciones.
• Optimización de flujos de trabajo.
• Casos prácticos:
• Automatización de envíos de correos desde formularios.
• Generación de tickets en Jira a partir de actas de reunión con ChatGPT.
• Creación de agentes de IA.
• Desarrollo de chatbots automatizados para mejorar la eficiencia del proyecto.

Capítulo 14. Make para atención automatizada y agentes conversacionales

• Qué es Make.
• Creación de automatizaciones avanzadas conectando múltiples aplicaciones.
• Registro y exploración del panel.
• Creación del primer escenario de automatización.
• Desarrollo de agentes de IA que interactúan con usuarios en Telegram.
• Uso de Webhooks.
• Integración con Hugging Face, DeepSeek y OpenAI.
• Comprensión de mensajes.
• Extracción de información clave.
• Generación de respuestas inteligentes automatizadas.
• Aplicaciones orientadas a WhatsApp y Telegram.

Capítulo 15. Creación de agentes y herramientas con Relevance AI

• Qué es Relevance AI.
• Uso de la plataforma para crear herramientas y agentes sin programar.
• Reconocimiento del panel de control.
• Desarrollo de una primera herramienta para analizar reuniones.
• Generación automática de actas.
• Creación y publicación del primer agente de IA.
• Funciones del agente:
• Transcribir reuniones.
• Resumir reuniones.
• Traducir reuniones.
• Aplicación para optimizar gestión de información y productividad.

Capítulo 16. Automatización de procesos con n8n

• Qué es n8n.
• Uso de n8n para crear automatizaciones avanzadas mediante workflows y nodos.
• Conocimiento del panel de control.
• Construcción del primer flujo de trabajo.
• Desarrollo de un asistente de control de gastos.
• Integración de Google Sheets con n8n.
• Aplicación de lógica para filtrar información.
• Automatización de la gestión de datos.
• Ejecución y publicación de un workflow funcional.

Capítulo 17. IA avanzada y agentes inteligentes con n8n

• Integración de Inteligencia Artificial en workflows de n8n.
• Automatización de procesos complejos.
• Uso de modelos de IA locales con Ollama.
• Uso de DeepSeek para generación de contenido y análisis.
• Automatización de correos electrónicos.
• Construcción de agentes avanzados con:
• Memoria.
• Herramientas.
• Acceso a datos propios.
• Interacción con usuarios.
• Gestión de información y respuestas automatizadas.
• Caso de uso de agente para consultar estado de pedidos.
• Integración con bases de datos como Airtable.

Capítulo 18. RAG en agentes de IA para respuestas personalizadas

• Creación de agentes de IA capaces de analizar documentos.
• Respuesta a preguntas sobre documentos mediante técnica RAG.
• Fundamentos de Retrieval-Augmented Generation.
• Caso práctico de procesamiento de contratos en PDF.
• Uso de OCR para convertir documentos a texto.
• Generación de embeddings.
• Almacenamiento en base de datos vectorial con Pinecone.
• Integración completa en n8n.
• Desarrollo de un agente que consulta y responde preguntas sobre contratos de forma inteligente.

Actividades prácticas integradoras del curso

• Talleres de aplicación de Scrum con casos prácticos.
• Simulación de ceremonias Scrum.
• Uso de Scrum Board y técnicas de estimación.
• Ejercicios de prompt engineering aplicados a proyectos.
• Automatización de tareas de gestión y seguimiento.
• Desarrollo de agentes de IA orientados a documentación, reuniones, comunicación y atención de consultas.
• Integración de herramientas no-code y low-code para resolver escenarios reales de proyectos.
• Prácticas orientadas a mejorar productividad, trazabilidad, seguimiento y toma de decisiones.