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IA en marketing, ventas y atención al cliente: transparencia y competencia leal · TuFormaciónOnline
Intermedio
Bonificable FUNDAE
IA en marketing, ventas y atención al cliente: transparencia y competencia leal
Cómo usar la IA en marketing, ventas y atención al cliente sin cruzar las líneas rojas: la frontera de la competencia desleal con contenido falso (reseñas y testimonios sintéticos), el deber de que los chatbots se identifiquen (art. 50 del AI Act), el riesgo de colusión algorítmica en los precios, el etiquetado de la publicidad sintética y deep fakes, y la diferencia entre personalizar y manipular (art. 5). En la modalidad bonificada para empresas (cohortes FUNDAE) incluye tutoría experta y entregable final evaluado: la auditoría de una campaña con contenido sintético.
12 h de formación·6 secciones·18 lecciones·7 evaluaciones·1 entregable
Sin pasarela de pago online: nos escribes, te enviamos las instrucciones y confirmamos tu matrícula por transferencia. Bonificable FUNDAE para empresas.
Contenidos elaborados con inteligencia artificial y supervisión pedagógica humana.Cómo lo hacemos
MUESTRA GRATUITA
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TEMARIO
Qué vas a aprender
4 h 55 min de contenido
01
Módulo 0 — Alfabetización esencial en IA
15 min
La base común que exige el art. 4 del AI Act, con los ojos puestos en marketing y ventas: cómo funciona de verdad la IA que genera textos, imágenes y recomendaciones, por qué se equivoca (errores, sesgos, alucinaciones) y qué papel juegan los datos y la supervisión humana.
Cómo funciona la IA que crea tus campañas5 min
Errores, sesgos y alucinaciones5 min
Datos, confidencialidad y supervisión humana5 min
02
Bonificable FUNDAEAcción formativa bonificable para empresas con personal por cuenta ajena. Cuánto se bonifica depende del crédito de cada empresa y de su aportación propia: te lo decimos por escrito antes de contratar.
Formación bonificada, con tutor y evaluación
Objetivos de aprendizaje
✓Identificar dónde está la línea de la competencia desleal (Ley 3/1991) al usar contenido generado: reseñas y testimonios sintéticos, perfiles e influencers falsos, y el deber de verificación de opiniones del TRLGDCU.
✓Aplicar el deber de transparencia del art. 50 del AI Act a los chatbots y asistentes: cuándo y cómo debe identificarse un sistema conversacional ante el cliente.
✓Reconocer el riesgo de colusión algorítmica en el pricing dinámico y distinguir la coordinación explícita prohibida de la simple respuesta competitiva, según la doctrina de la CNMC.
Etiquetar correctamente la publicidad sintética y los deep fakes: quién marca qué (proveedor vs. deployer), y los límites de la imagen y la voz de personas.
Solicita tu plaza
Déjanos tus datos y te enviamos las instrucciones de pago por transferencia y la ficha del curso. Confirmamos tu matrícula en cuanto recibimos el pago. Si tu empresa cotiza en el régimen general, el curso es bonificable vía FUNDAE.
✓Matrícula manual: sin pasarela de pago online
✓Bonificable FUNDAE para empresas
✓También para particulares, sin bonificación
Contenido falso: reseñas, testimonios y perfiles
56 min
Dónde está la línea de la competencia desleal (Ley 3/1991) al usar contenido generado: reseñas y testimonios sintéticos, perfiles e influencers inventados, y el deber de verificación de opiniones del TRLGDCU. Lo que la ley considera desleal, con o sin IA.
La línea de la competencia desleal8 min
Reseñas y testimonios sintéticos8 min
Perfiles e influencers falsos40 min
03
Chatbots que dan la cara
56 min
El deber de transparencia del art. 50 del AI Act aplicado a los sistemas conversacionales: cuándo un chatbot debe identificarse como IA, cómo diseñar esa revelación para que sea clara y a tiempo, y qué pasa cuando el cliente no sabe que habla con una máquina.
El deber de identificarse8 min
Diseñar la revelación8 min
Cuando el cliente no lo sabe40 min
04
Pricing dinámico y colusión algorítmica
56 min
Cuándo el algoritmo de precios cruza de la competencia legítima a la coordinación prohibida: la doctrina de la CNMC sobre colusión explícita y tácita, los casos y expedientes de referencia, y las señales de alerta que un equipo de ventas debe saber reconocer.
Cuando el algoritmo pacta por ti8 min
Casos y expedientes8 min
Señales de alerta40 min
05
Publicidad sintética: deep fakes y etiquetado
56 min
El etiquetado del contenido generado por IA en publicidad: deep fakes y voces clonadas, quién marca qué según el art. 50 (proveedor vs. deployer), y los límites de usar la imagen y la voz de personas reales.
Deep fakes y voces clonadas8 min
Quién etiqueta qué8 min
Imagen y voz de personas40 min
06
Personalizar sin manipular
56 min
La frontera entre la personalización comercial legítima y la manipulación prohibida del art. 5 del AI Act: técnicas subliminales, explotación de vulnerabilidades por edad, discapacidad o situación económica, y la protección reforzada de los públicos vulnerables.
La personalización legítima8 min
Las prácticas prohibidas8 min
Públicos vulnerables40 min
✓
✓Distinguir la personalización legítima de la manipulación prohibida del art. 5 del AI Act (técnicas subliminales, explotación de vulnerabilidades) y proteger a los públicos vulnerables.
✓Elaborar la auditoría completa de una campaña con contenido sintético y su protocolo de etiquetado, sobre un brief ficticio, utilizable después como plantilla.
Metodología
Teleformación asíncrona basada en micro-lecciones de unos 8 minutos (el módulo de alfabetización inicial usa lecciones de 4-5 minutos) con ratio 30/70 entre teoría y práctica: cada lección combina explicación con analogías cotidianas, preguntas de recuperación activa y mini-quizzes. Cada sección temática se cierra con un cuestionario de evaluación y con un apartado práctico guiado de unos 30 minutos que audita, parte a parte, una campaña ficticia con contenido sintético, de modo que al terminar la última sección la auditoría y su protocolo de etiquetado están completos y listos para entregar. Todo el trabajo práctico se realiza sobre el brief ficticio que proporciona el curso o sobre supuestos genéricos — nunca sobre datos internos de la empresa real del participante. El tutor acompaña por mensajería interna durante todo el itinerario.
Evaluación
Controles de aprendizaje: 6 cuestionarios de sección (mínimo 70/100 para desbloquear la siguiente sección), 1 entregable evaluado por el tutor (mínimo 60/100) y 1 examen final de 20 preguntas (mínimo 75/100), disponible al superar todos los cuestionarios de sección. Para finalizar la acción formativa el participante debe superar al menos el 75% de los 8 controles de aprendizaje. El tiempo de conexión se registra íntegramente como evidencia de la acción formativa (12 horas declaradas), sin operar como requisito automático de finalización.
Tutoría
Tutoría individual por mensajería interna de la plataforma, con tutor experto en marketing digital e inteligencia artificial, y compromiso de respuesta inferior a 48 horas laborables. El tutor evalúa el entregable final con retroalimentación personalizada, publica anuncios de cohorte con el ritmo semanal sugerido y realiza seguimiento activo de los participantes rezagados. Ratio máximo: 80 participantes por tutor.
Dos formas muy distintas de crear un sistema
El software de siempre funciona con reglas explícitas que alguien escribió: "si el carrito supera 50 euros, aplica envío gratis". Puedes leer la regla, discutirla y cambiarla en un minuto.
El aprendizaje automático (machine learning) funciona al revés: nadie escribe las reglas. Se le entregan cantidades enormes de ejemplos —textos publicitarios, descripciones de producto, imágenes, reseñas— y el sistema deduce por su cuenta qué patrones aparecen una y otra vez. Esas "reglas" no están en ningún manual: viven repartidas en millones de números internos que ni el propio proveedor sabe leer como si fueran instrucciones.
Aquí entra la analogía del idioma. Un niño aprende a hablar sin estudiar gramática: solo escucha miles de frases y va captando qué combinaciones suenan naturales. Nunca podría explicarte "la regla" que usa, pero acierta casi siempre. La IA generativa hace lo mismo con el lenguaje del marketing: ha "escuchado" tantísimo copy que imita el estilo con naturalidad, aunque no entienda tu producto ni tu cliente.
El generador: contenido plausible, no verificado
La segunda pieza es el modelo generativo, el motor de los asistentes que escriben eslóganes o crean imágenes. Su mecánica es simple de enunciar: dada una instrucción, predice qué palabras —o qué píxeles— tienen más probabilidad de encajar, según todo el material con el que fue entrenado. No comprueba si el dato de tu ficha de producto es cierto, no sabe el precio real de tu servicio ni si esa promoción existe: genera lo que suena más convincente. Muchas veces coincide con la realidad; otras veces no, y lo afirma con el mismo aplomo.
Imita el estilo, no conoce tu negocio
Un matiz separa al profesional de marketing que usa bien estos sistemas del que se deja llevar: la IA reproduce el estilo y la forma del contenido que vio, nunca el conocimiento real de tu marca. Si le pides recomendaciones de producto para un cliente, no está midiendo qué le conviene a esa persona: está prediciendo qué texto encaja con el patrón "recomendación comercial". Puede sonar impecable y estar recomendando algo que ni tienes en catálogo.
La idea que debes llevarte
Cuando alguien te presente "una IA que crea campañas que venden", tradúcelo mentalmente: un sistema que imita con enorme soltura el estilo del buen marketing, y un generador de texto e imágenes que suena convincente pero no verifica ni un solo dato. Con esa traducción en la cabeza, las dos próximas lecciones —cómo se equivoca y cómo protegerte— se entienden solas.