Cátedra Optativa II - La IA generativa aplicada a la economía y las finanzas.
Diagrama de temas
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Sede / Delegación: U. N. La. R. – SEDE CAPITAL
Departamento Académico: de Ciencias Sociales , Jurídicas y Económicas
Carrera: Licenciatura en Economía
Plan de Estudio Ordenanza Nro.: 116/2017
Asignatura: Inteligencia Artificial Generativa Aplicada a la Economía y las Finanzas
Curso: cuarto - 2C
Régimen: Hibrida
Horario Teórico: Lunes 20-22 en el aula 203 del tercer módulo
Horario Práctico: a definir
EQUIPO DE CATEDRA
Titular: Marcelo Martinez - mmartinez@unlar.edu.ar
Ayudante: Agustin Rivoldi
Grupo de WatsApps
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Recurso
La planificación corresponde a la asignatura “Inteligencia Artificial Generativa Aplicada a la Economía y las Finanzas”, destinada a estudiantes de cuarto año de la Licenciatura en Economía de la UNLaR, con una carga total de 75 horas. Propone una formación teórico-práctica orientada a incorporar la inteligencia artificial generativa como herramienta profesional para el análisis económico y financiero.
El objetivo central es que los estudiantes comprendan los fundamentos de la IA generativa y desarrollen competencias para utilizarla de manera crítica, ética y responsable en tareas propias del economista, tales como el análisis de datos, la interpretación de indicadores, la elaboración de informes, la generación de escenarios, el análisis financiero y la toma de decisiones.
La propuesta combina contenidos sobre fundamentos de IA, herramientas generativas, análisis económico y financiero, productividad, ética, sesgos, riesgos, regulación y gobernanza, culminando con un proyecto integrador basado en un problema económico real, en el que el estudiante deberá aplicar IA, analizar datos y realizar una valoración crítica de los resultados obtenidos.
En síntesis, la planificación busca formar economistas capaces de integrar la IA generativa a su práctica profesional, no como simples usuarios de una tecnología, sino como profesionales capaces de evaluar, validar y utilizar sus resultados con criterio económico, rigor técnico y responsabilidad ética.
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Foro
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El documento parte de la idea de que el desarrollo actual de la Inteligencia Artificial no responde a una única tecnología, sino a la convergencia de seis factores: mayor cantidad de datos, incremento del poder de cómputo, mejores algoritmos, infraestructura en la nube, comunicaciones de alta velocidad y un ecosistema tecnológico abierto. La IA es presentada, por lo tanto, como la capacidad de transformar grandes cantidades de datos en información, decisiones y acciones inteligentes.
Uno de los conceptos centrales es la diferencia entre transformación digital y Revolución 4.0. La transformación digital consiste en utilizar estratégicamente las tecnologías para mejorar procesos, servicios o modelos de negocio existentes. En cambio, la Revolución 4.0 representa una transformación más profunda, caracterizada por la integración de los mundos físico, digital y biológico, utilizando tecnologías como IA, Internet de las Cosas, automatización y datos masivos. En términos simples: la transformación digital mejora lo existente, mientras que la Revolución 4.0 permite crear sistemas nuevos, inteligentes y conectados.
El material presenta numerosos ejemplos. Dentro de la transformación digital aparecen los bancos digitales, pagos mediante QR, préstamos online, telemedicina, historias clínicas digitales, educación virtual, Moodle y evaluaciones online. Dentro de la Revolución 4.0 aparecen las fábricas inteligentes, robots autónomos, sensores IoT, mantenimiento predictivo mediante IA, vehículos autónomos y comercios sin cajas, como Amazon Go. Estos cambios permiten reducir costos, mejorar los servicios, flexibilizar el aprendizaje, automatizar procesos industriales y transformar completamente la experiencia de usuarios y consumidores.
De las revoluciones industriales a la Revolución 4.0
El documento realiza también un recorrido por las cuatro revoluciones industriales:
1. Primera Revolución Industrial: mecanización y máquina de vapor.
2. Segunda Revolución Industrial: electricidad y producción en serie.
3. Tercera Revolución Industrial: electrónica, computación y tecnologías de comunicación.
4. Cuarta Revolución Industrial: convergencia entre los ámbitos físico, digital y biológico, con la IA como una de las principales tecnologías disruptivas.La particularidad del momento actual es que cada ola tecnológica tiene mayor impacto que la anterior y los ciclos de adopción son cada vez más breves. Por eso el material propone que no estamos simplemente atravesando una “era de cambios”, sino un verdadero “cambio de era”.
La aceleración tecnológica
Un aspecto especialmente destacado es la velocidad de adopción. Tecnologías que anteriormente necesitaban décadas o años para difundirse actualmente pueden alcanzar millones de usuarios en meses, semanas o incluso días.
Esto ocurre fundamentalmente debido a cuatro elementos: Internet global, smartphones, redes sociales y plataformas digitales escalables. Estas condiciones permiten que una nueva aplicación tenga alcance mundial prácticamente desde su lanzamiento.
La consecuencia organizacional es contundente: la innovación deja de ser una actividad ocasional y se convierte en un proceso urgente y continuo. Las empresas y organizaciones incapaces de adaptarse rápidamente corren el riesgo de perder competitividad o desaparecer del mercado.
Evolución histórica de la Inteligencia Artificial
El documento recorre la evolución de la IA desde sus antecedentes hasta la IA generativa actual:
- Década de 1940: bases matemáticas y computacionales vinculadas, entre otros, a Alan Turing.
- Década de 1950: nacimiento formal del concepto de Inteligencia Artificial.
- Décadas siguientes: primeras redes neuronales y desarrollo de sistemas expertos.
- Década de 1980: períodos de menor inversión y expectativas conocidos como “inviernos de la IA”.
- Década de 1990: recuperación del campo gracias al incremento de las capacidades computacionales.
- 2000: crecimiento del aprendizaje automático impulsado por Internet y la disponibilidad masiva de datos.
- 2010: fuerte avance del Deep Learning, las redes neuronales profundas, Transfer Learning y las redes generativas GAN.
- 2020: explosión de la IA generativa, con sistemas como ChatGPT capaces de generar texto, imágenes, código y otros contenidos.
¿Hacia dónde evoluciona la IA?
La parte final proyecta una IA progresivamente más autónoma. El cambio sería pasar de sistemas que simplemente responden a órdenes a agentes capaces de tomar decisiones, ejecutar tareas completas y coordinarse entre sí. Esto permitiría avanzar hacia la automatización integral de numerosos procesos.
También se prevé una IA cada vez más ubicua, integrada de manera casi invisible en hogares inteligentes, ciudades, organizaciones y sistemas productivos. La interacción con las personas será progresivamente conversacional, multimodal y contextual, combinando texto, voz, imágenes y otras formas de comunicación.
Otro aspecto central será la personalización extrema: cada persona podría disponer de asistentes capaces de aprender sus hábitos, anticipar necesidades y acompañar sus actividades permanentemente. Al mismo tiempo, la combinación entre IA, robótica, sensores y hardware ampliará su presencia en el mundo físico mediante robots autónomos, vehículos inteligentes y sistemas industriales adaptativos.
Este desarrollo genera, sin embargo, nuevos desafíos vinculados con empleo, privacidad, utilización de la información, regulación, ética y gobernanza de la IA.
Idea central del documento
La conclusión puede sintetizarse en una frase:
La IA no representa solamente una nueva tecnología, sino uno de los motores de un cambio estructural de la sociedad.
La combinación de transformación digital, Revolución 4.0 e Inteligencia Artificial está modificando cómo producimos, aprendemos, trabajamos, tomamos decisiones, consumimos y nos relacionamos. El desafío ya no consiste únicamente en incorporar tecnologías, sino en desarrollar la capacidad de adaptarse continuamente a un entorno en el cual la velocidad del cambio también está aumentando. El propio documento concluye que la IA redefinirá la manera en que trabajamos, decidimos y vivimos.
En síntesis: el PDF busca que el estudiante comprenda que la transformación digital mejora lo existente, la Revolución 4.0 integra tecnologías para crear nuevas realidades inteligentes y la IA constituye actualmente uno de los principales motores de esa transformación, cuya velocidad obliga a personas y organizaciones a aprender y adaptarse permanentemente.
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Los paradigmas y como la IA está hoy posicionada en nuestra sociedad. Se RECOMIENDA verla antes de la próxima clase.
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Apertura: Monday, 10 de August de 2026, 20:00Cierre: Saturday, 15 de August de 2026, 00:00
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