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Máster en Transformación Digital e Inteligencia Artificial en Ingeniería

Máster en Transformación Digital e Inteligencia Artificial en Ingeniería 1

Duración

12 meses

Fecha de Inicio

16-06-2026

ECTS

60

Modalidad

online

Horas

1500 horas

Precio

2385 €

Máster en Transformación Digital e Inteligencia Artificial en Ingeniería 1

Presentación del Máster en Transformación Digital e Inteligencia Artificial en Ingeniería

El Máster en Transformación Digital e Inteligencia Artificial en Ingeniería de ICTESS, con una duración de 1 año en modalidad 100% online, forma CTOs, chief digital officers y directores de transformación capaces de liderar el cambio estructural de compañías de ingeniería combinando liderazgo digital, estrategia de IA corporativa, change management riguroso y gestión de un portfolio de innovación balanceado.

La orientación es puramente directiva: el alumno no programa, decide. Construye el CTO toolkit —operating model digital, AI strategy, roadmap trianual, cuadro de financiación, modelo de gobierno y KPIs— que sostiene la transformación de una ingeniería. A lo largo del año defiende cada pieza ante un claustro de CTOs, CDOs y directores de transformación en activo en compañías industriales europeas.

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Propósito del Máster en Transformación Digital e Inteligencia Artificial en Ingeniería

La mayoría de transformaciones digitales en ingeniería fallan no por tecnología sino por carencia de liderazgo, estrategia y modelo de gobierno. El propósito del máster es formar al director de transformación capaz de articular visión digital e IA con ejecución real y medible. Articula siete propósitos concretos:

  • Ejercer liderazgo digital, alineando consejo, comité ejecutivo y mandos intermedios con una narrativa coherente y hoja de ruta realista.
  • Construir el CTO toolkit, con operating model digital, arquitectura de referencia, gobierno de datos y cuadro de mandos directivo activo.
  • Definir la AI strategy, mapeando casos de uso, priorizando por retorno y estableciendo gobernanza bajo EU AI Act y ciber NIS2.
  • Dirigir change management, aplicando modelos ADKAR y Kotter con comunicación continua, formación y rediseño de incentivos alineados.
  • Gobernar innovation portfolio, balanceando exploración y explotación con stage-gates, métricas de validación y presupuesto protegido.
  • Modelar la economía digital, con P&L de la transformación, financiación con fondos Next Gen y comunicación financiera al consejo.
  • Gestionar riesgo ejecutivo, combinando ciberseguridad, cumplimiento, dependencia de proveedores y gobierno de IA con trazabilidad formal.

Para qué te prepara el Máster en Transformación Digital e Inteligencia Artificial en Ingeniería

El Máster en Transformación Digital e Inteligencia Artificial en Ingeniería te prepara para asumir funciones de CTO, chief digital officer, director de transformación o responsable de estrategia digital en ingenierías, fabricantes, energéticas y operadores industriales. Al finalizar serás capaz de:

  • Diseñar la estrategia digital corporativa con narrativa defendible ante consejo, hoja de ruta trianual y modelo de financiación documentado.
  • Definir la AI strategy integrando casos de uso priorizados, gobernanza bajo EU AI Act y conexión explícita con la estrategia de negocio.
  • Construir el CTO toolkit, con operating model, arquitectura de referencia, gobierno de datos, cuadro de mandos directivo y mecanismos de riesgo.
  • Liderar change management, con modelos ADKAR y Kotter aplicados, plan de comunicación, formación y rediseño de incentivos coherente.
  • Gobernar el innovation portfolio, equilibrando exploración y explotación con stage-gates, métricas de validación y presupuesto protegido.
  • Modelar la economía digital, con P&L de transformación, plan de financiación Next Gen y comunicación financiera al consejo y a inversores.
  • Dirigir equipo de transformación, combinando funciones digital, datos, ciber y negocio con rituales, KPIs y OKRs bien alineados.

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Razones por las que elegir ICTESS

Formación 100% online

Plataforma accesible 24/7, casos ejecutivos reales, tutor director y sesiones grabadas siempre disponibles bajo demanda

Compatible con agenda C-level

Pensado para CTOs, CDOs y directivos de transformación: entregas quincenales, sin clases en directo obligatorias

Herramientas directivas y de gobierno

Trabajarás con plantillas de operating model, stage-gates, cuadros de mandos y frameworks de gobierno IA

Casos reales de transformación ejecutiva

CTO toolkit, AI strategies y planes de transformación extraídos de ingenierías, fabricantes y energéticas europeas.

En ICTESS el claustro está formado por CTOs, CDOs y directores de transformación en activo. Cada trimestre los materiales se revisan contra avances regulatorios del EU AI Act, nuevas convocatorias Next Gen y casos reales de transformación industrial europea.

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Excelencia y compromiso en cada formación con ICTESS

En ICTESS, la calidad es nuestro sello distintivo. Cada programa formativo está diseñado por expertos y orientado a ofrecer una experiencia educativa moderna, práctica y flexible, adaptada a las exigencias del mercado actual. Apostamos por la excelencia académica, el uso de tecnología educativa avanzada y un acompañamiento constante que garantiza tu crecimiento profesional.

VER FACULTADES

Objetivos del Máster en Transformación Digital e Inteligencia Artificial en Ingeniería

1

Diseñar una estrategia digital ejecutiva con narrativa defendible ante consejo, hoja de ruta trianual realista y modelo de financiación.

2

Construir una AI strategy corporativa con mapa priorizado de casos de uso, gobernanza bajo EU AI Act, conexión explícita con la estrategia de negocio.

3

Liderar change management sobre una organización industrial aplicando modelos ADKAR y Kotter, con plan de comunicación, formación continua y rediseño de incentivos.

4

Gobernar un innovation portfolio equilibrado entre exploración y explotación con stage-gates, métricas de validación, presupuesto protegido y gobierno ejecutivo.

5

Modelar la economía de la transformación digital con P&L trianual auditable, cuadro de riesgo ejecutivo integrado y comunicación financiera al consejo y a inversores, garantizando coherencia.

Beneficios del Máster en Transformación Digital e Inteligencia Artificial en Ingeniería

Finalizar el Máster en Transformación Digital e Inteligencia Artificial en Ingeniería te posiciona como referente directivo en un rol que combina tecnología, liderazgo y finanzas, con alta demanda en ingenierías, fabricantes y energéticas europeas.

  • Roles ejecutivos: CTO, chief digital officer, director de transformación o head of strategy son las salidas naturales tras el programa directivo.
  • Retribución C-level: los salarios de CTO y CDO en industria europea figuran entre los más altos del mercado ejecutivo tecnológico actual.
  • Plan defendido ante tribunal: saldrás con un plan de transformación digital completo, apto para procesos de selección C-level y consultoría estratégica.
  • Dominio EU AI Act y NIS2: sabrás gobernar IA y ciber a nivel ejecutivo con trazabilidad formal, una competencia creciente y muy demandada.
  • CTO toolkit portable: saldrás con plantillas y marcos que podrás aplicar desde el primer día en tu próxima responsabilidad ejecutiva industrial.
  • Red profesional activa: los tutores son CTOs, CDOs y directores de transformación en activo en compañías industriales y tecnológicas europeas.

Importancia del Máster en Transformación Digital e Inteligencia Artificial en Ingeniería

Las compañías de ingeniería europeas afrontan la década más intensa de transformación de su historia reciente: IA, sostenibilidad, ciberseguridad y nuevos modelos de negocio presionan simultáneamente al comité ejecutivo y al consejo.

  • Transformaciones que fracasan: según consultoras de referencia dos de cada tres iniciativas digitales no alcanzan sus objetivos por liderazgo débil.
  • Regulación intensa: EU AI Act, NIS2, CSRD y marcos sectoriales obligan a gobernanza directiva y reporting exigente hacia el consejo corporativo.
  • Perfil CTO escaso: las ingenierías buscan CTOs y chief digital officers con visión de IA, change management y finanzas al mismo tiempo activa.
  • Financiación condicionada: los fondos Next Gen y programas europeos exigen planes detallados y gobierno formal de la inversión digital.
  • Retribución premium: CTOs y directores de transformación figuran entre los perfiles mejor pagados del sector industrial europeo y latino.
  • Ventaja sostenible: las compañías con transformación gobernada capturan ventaja de coste, talento y reputación imposible de replicar después.

Plan de estudios del Máster en Transformación Digital e Inteligencia Artificial en Ingeniería

El plan de estudios recorre la cadena completa de la transformación digital: parte de liderazgo digital y narrativa ejecutiva, consolida el CTO toolkit con operating model y arquitectura de referencia, desarrolla la AI strategy con gobernanza bajo EU AI Act, profundiza en change management y portfolio de innovación, y cierra con modelado económico, financiación Next Gen y gobierno de riesgo ejecutivo.

Cada bloque entrega piezas del Trabajo Final: narrativa ejecutiva, operating model digital, AI strategy priorizada, plan de change management, portfolio de innovación con stage-gates, P&L de transformación y cuadro de riesgo. Las entregas se revisan con un tutor director y un claustro de CTOs y CDOs invitados, lo que eleva la exigencia al nivel de un comité ejecutivo industrial real en activo.

Máster en Transformación Digital e Inteligencia Artificial en Ingeniería

Plan de estudios del Máster en Transformación Digital e Inteligencia Artificial en Ingeniería

Módulo 1. Transformación digital
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a transformación digital
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en transformación digital
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a inteligencia artificial
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en inteligencia artificial
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a ciencia de datos
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en ciencia de datos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a automatización
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en automatización
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a sistemas inteligentes
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en sistemas inteligentes
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a innovación tecnológica
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en innovación tecnológica
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a estrategia digital
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en estrategia digital
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a industria 4.0
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en industria 4.0
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a gestión tecnológica
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en gestión tecnológica
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a liderazgo digital
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en liderazgo digital
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a desarrollo tecnológico
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en desarrollo tecnológico
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a trabajo final de máster
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en trabajo final de máster

Requisitos del Máster en Transformación Digital e Inteligencia Artificial en Ingeniería

El máster se dirige a profesionales senior con responsabilidad directiva que aspiran a posiciones C-level de transformación digital en compañías de ingeniería:

  • Directores técnicos y de sistemas que aspiran a CTO o CDO y necesitan marco integrado de estrategia digital, IA, change management y finanzas.
  • Responsables de transformación en ingenierías, fabricantes y energéticas que buscan profesionalizar su función con CTO toolkit y gobierno formal de IA.
  • Directivos de operaciones e I+D con mandato digital ampliado que requieren visión ejecutiva completa de tecnología, personas y finanzas.
  • Consultores senior y socios directores de boutiques tecnológicas que acompañan a clientes industriales en transformaciones digitales complejas con IA.
Para postular a nuestro Máster en Transformación Digital e Inteligencia Artificial en Ingeniería , debes cumplir con los siguientes requisitos:
  • Documento de identidad
  • Curriculum vitae
  • Si eres estudiante, conocimientos equivalentes en el área del curso al que estas postulando.
Al concluir la especialización, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ICTESS. Esta titulación se encuentra respaldada por una certificación que equivale a 60 créditos ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) y representa un total de 1500 horas de dedicación al estudio. Esta titulación de ICTESS no solo enriquecerá su imagen y credibilidad ante potenciales clientes, sino que reforzará significativamente su perfil profesional en el ámbito laboral. Al presentar esta certificación, podrá demostrar de manera concreta y verificable su nivel de conocimiento y competencia en el área temática del curso. Esto resultará en un aumento de su empleabilidad, al hacerle destacar entre otros candidatos y resaltar su compromiso con la mejora continua y el desarrollo profesional.

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12 meses

16-06-2026

60 ECTS

online

1500 horas

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Números que respaldan a ICTESS

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Trabajo Final del Máster en Transformación Digital e Inteligencia Artificial en Ingeniería

El Trabajo Final de Máster consiste en un plan director de transformación digital e IA para una compañía de ingeniería —propia del alumno o asignada por ICTESS sobre empresa real—. El entregable incluye diagnóstico ejecutivo, narrativa estratégica, operating model digital, AI strategy con gobernanza bajo EU AI Act, plan de change management, portfolio de innovación con stage-gates, modelo económico trianual, plan de financiación Next Gen y cuadro de riesgo ejecutivo.

La defensa se realiza ante un tribunal que replica un comité ejecutivo ampliado con presencia del consejo, formado por CTOs, CDOs y directores de transformación en activo. Se evalúa la coherencia estratégica, la solidez del modelo económico, la gobernanza de IA y ciberseguridad, y la capacidad del alumno para argumentar decisiones de inversión, organización y gestión de riesgo frente a preguntas directas del panel.

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Preguntas frecuentes sobre el Máster en Transformación Digital e Inteligencia Artificial en Ingeniería

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Se recomienda contar con experiencia directiva previa —dirección técnica, responsabilidad sobre unidad de negocio, dirección de transformación— y formación universitaria en ingeniería, ADE, económicas o áreas afines. El programa está diseñado para perfiles senior que aspiran a C-level, con capacidad de gobernar estrategia, IA, change management y finanzas de forma integrada en compañías industriales.
Los demás másteres IA de ICTESS tienen un foco técnico-arquitectónico (MLOps, ciencia de datos, mantenimiento predictivo, sistemas energéticos, automatización industrial). Este máster es el único puramente ejecutivo: se centra en liderazgo, estrategia, finanzas, gobernanza y change management. Es la formación natural para quien ya domina tecnología y aspira a CTO o director de transformación con mandato de consejo.
Es la opción recomendada. Cada entrega parcial se construye sobre la compañía del alumno, lo que permite aplicar CTO toolkit, AI strategy y change management sobre una organización real y recibir retroalimentación específica del tutor director. La confidencialidad queda garantizada por acuerdo firmado al inicio del programa y se admite anonimización de cifras sensibles cuando sea necesaria.
Sí. El bloque de economía digital incluye plantillas y casos sobre financiación con fondos Next Generation EU, PERTE sectoriales y programas europeos Horizonte y EIC. El alumno aprende a construir planes elegibles, gobierno de proyecto conforme a las exigencias de la Comisión y reporting a inversores públicos, una competencia directamente aplicable en su próximo rol ejecutivo.