Duración
5 meses
Fecha de Inicio
21-08-2026
Modalidad
online
Dificultad
Experto
Precio
508 €
El Curso de Dynamic Pricing Avanzado con Inteligencia Artificial de Academia IA está diseñado para pricing managers senior y revenue leads que necesitan desplegar motores de precios en tiempo real. El programa cubre reinforcement learning aplicado a pricing, contextual bandits, modelos de elasticidad dinámica y arquitecturas estilo Amazon, Uber y revenue management aéreo-hotelero para repricing en milisegundos con datos productivos enterprise a escala global internacional.
Trabajarás con Vertex AI, Amazon Personalize, Databricks y notebooks Python con librerías como Vowpal Wabbit para bandits contextuales, además de pipelines de feature engineering sobre demanda, competencia, inventario, clima y estacionalidad. Aplicarás técnicas de safe exploration, guardrails regulatorios, pricing fences y rate-limits, consolidando un Proyecto Final donde diseñas un motor dynamic pricing extremo a extremo listo para producción empresarial real corporativa en cloud enterprise seguro.
El Curso de Dynamic Pricing Avanzado con Inteligencia Artificial responde al nuevo estándar donde Amazon reprecia más de dos millones de SKUs al día y plataformas como Uber, Marriott o las principales aerolíneas ajustan tarifas en milisegundos mediante reinforcement learning y modelos de elasticidad hiperpersonalizados. Las empresas demandan perfiles senior capaces de industrializar estos motores algorítmicos sin romper márgenes ni reputación.
El propósito del curso es formar especialistas capaces de diseñar, entrenar y gobernar sistemas de pricing algorítmico en tiempo real integrados con el stack de datos corporativo. Aprenderás a modelar funciones de recompensa alineadas con margen e inventario, definir políticas epsilon-greedy y Thompson sampling, orquestar contextual bandits sobre señales de cliente y contexto, calibrar elasticidades bayesianas jerárquicas, y auditar sesgos, colusión algorítmica y cumplimiento regulatorio bajo marco FTC.
Dominarás herramientas como Vertex AI, SageMaker RL, Vowpal Wabbit, Databricks MLflow y Kafka para streaming de precios, cerrando con un Proyecto Final donde despliegas un motor dynamic pricing productivo con observabilidad, guardrails de margen, switchback experiments, dashboards P&L y evaluación offline-online rigurosa sobre datos productivos reales corporativos enterprise bajo gobierno algorítmico.
El Curso de Dynamic Pricing Avanzado con Inteligencia Artificial te prepara para liderar squads de pricing en retail omnicanal, marketplaces globales, ride-hailing, hospitality, aerolíneas, ticketing de eventos y cualquier vertical con elasticidad alta y repricing continuo. Podrás ejercer como Head of Pricing, Revenue Optimization Lead, Pricing Data Scientist senior o Principal ML Engineer en motores de precios algorítmicos de gran escala corporativa internacional.
La formación te capacita para construir motores de repricing milisegundos, diseñar políticas RL con recompensas compuestas margen-volumen-inventario, implementar contextual bandits con exploración segura, calibrar modelos de elasticidad bayesianos jerárquicos, orquestar pricing fences y rate-limits, y ejecutar A/B tests y switchback experiments al estilo Uber. Integrarás señales de competencia scrapeada, demanda forecast, eventos locales, clima y comportamiento cliente.
Adquirirás competencias para auditar colusión algorítmica, documentar riesgos bajo surveillance pricing de la FTC, construir observabilidad del motor con MLflow, diseñar model cards y liderar comités de gobierno pricing ante legal, CFO y compliance. El enfoque ejecutivo te permite desplegar estos sistemas desde la primera semana en entornos cloud productivos reales con soporte vendor senior internacional especializado en pricing algorítmico enterprise.
admisiones@academiaia.ai +34 603 10 53 37
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede desde cualquier lugar sin desplazamientos y compagina el motor de pricing avanzado con tus responsabilidades en revenue.
Avanza sin frenos con bandits, RL y elasticidad bayesiana aplicados a casos productivos y decisiones P&L reales.
Trabaja con Vertex AI, SageMaker RL, Vowpal Wabbit, Databricks y Kafka, el stack real de los motores dynamic pricing actuales.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
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Completar el Curso de Dynamic Pricing Avanzado con Inteligencia Artificial te posiciona en la élite del revenue management algorítmico, un nicho donde McKinsey documenta levantamientos de ventas de hasta cinco por ciento y ganancias de margen de doble dígito cuando el machine learning sustituye tarifas estáticas por motores tiempo real.
Salto salarial hacia bandas senior de pricing: Los Heads of Pricing con dominio de reinforcement learning aplicado lideran negociaciones salariales en retail, travel y marketplaces. Trabajar con RL policies, bandits contextuales y modelos de elasticidad bayesianos te coloca en el percentil alto frente a perfiles tradicionales de revenue management.
Capacidad para industrializar motores productivos: Dejarás de prototipar notebooks aislados para diseñar arquitecturas extremo a extremo con Kafka, feature stores, MLflow y despliegues canary. Podrás llevar pilotos de pricing a escala multi-SKU o multi-mercado sin romper márgenes, con guardrails, observabilidad y evaluación switchback al nivel de Amazon, Uber o grandes cadenas hoteleras.
Autoridad técnica en comités de dirección: Serás interlocutor creíble frente a CFO, CRO y comités de riesgo, traduciendo funciones de recompensa, elasticidades cruzadas y switchback tests a impacto P&L medible. Liderarás decisiones de inversión tecnológica y defenderás la estrategia de pricing algorítmico frente a stakeholders legales y regulatorios exigentes.
Red senior de pricing y revenue: Al formarte con Academia IA accedes a una comunidad viva de profesionales senior donde se comparten casos reales, vendor benchmarks, papers aplicados y oportunidades de liderazgo en proyectos de pricing algorítmico.
El dynamic pricing con inteligencia artificial se ha convertido en el núcleo del revenue management moderno. Amazon reprecia millones de productos al día, Uber orquesta surge con RL geoespacial, y aerolíneas y hoteles usan IA para mover tarifas en milisegundos según clima, eventos y patrones históricos. Al mismo tiempo, la FTC investiga el surveillance pricing, elevando la exigencia de gobierno algorítmico robusto sobre motores productivos.
Desplazamiento del pricing clásico hacia motores algorítmicos: Las suites heurísticas basadas en reglas, cost-plus y RM clásico están siendo sustituidas por motores con reinforcement learning, contextual bandits y modelos de elasticidad entrenados sobre streaming continuo. Los equipos que no dominen esta transición perderán protagonismo frente a pricing scientists capaces de entregar levantamientos de margen medibles, auditables y reproducibles por comité.
Escasez extrema de perfiles senior especializados: El mercado demanda Heads of Pricing, Revenue Optimization Leads y Principal Pricing Scientists que combinen microeconomía, ML avanzado y producto. Al tratarse de un cruce muy específico entre economía aplicada, ingeniería de datos y gobierno algorítmico, la oferta formativa especializada es mínima y la demanda en retail, travel y marketplaces se multiplica trimestralmente a nivel global.
Ventaja regulatoria y ética como diferenciador: Saber navegar colusión algorítmica, trato justo al cliente y guardrails contra surveillance pricing se vuelve competencia crítica. Quien integre observabilidad, explicabilidad y auditoría en el motor desde el diseño liderará proyectos en entornos regulados y marcas con alta exposición reputacional internacional, dominando el tablero frente a reguladores, comités legales y prensa especializada.
El plan de estudios del Curso de Dynamic Pricing Avanzado con Inteligencia Artificial sigue una arquitectura incremental desde elasticidad econométrica hasta motores RL productivos, replicando los sprints reales de squads de pricing en retail, marketplaces y travel. Cada bloque integra código, datos de mercado y decisiones de negocio bajo guardrails ejecutivos reales.
La formación arranca con modelos de demanda, regresiones log-log, elasticidades cruzadas y Bayesian hierarchical models para categorías dispersas. Continúa con multi-armed bandits, contextual bandits sobre señales de cliente y contexto, y políticas epsilon-greedy y Thompson sampling, trabajadas sobre Vowpal Wabbit, Python y datasets tipo Kaggle de retail, ride-hailing y hotelería reales.
Los bloques avanzados cubren reinforcement learning profundo con SageMaker RL y Vertex AI, switchback experiments estilo Uber, feature stores, Kafka streaming para repricing milisegundos, observabilidad MLflow, auditoría FTC y colusión algorítmica. El curso culmina con un Proyecto Final donde despliegas un motor dynamic pricing completo con política RL, guardrails, dashboards ejecutivos P&L y documentación de gobierno, incluyendo memo ejecutivo, model card y plan de auditoría regulatoria defendible ante comités legales y dirección, con criterios claros de rollback y mitigación de riesgo algorítmico productivo.
Aprovecha todos nuestros recursos en cualquiera de nuestras formaciones.
El Proyecto Final constituye la culminación del programa y exige integrar elasticidad, contextual bandits y reinforcement learning en un único motor de dynamic pricing productivo. Diseñarás extremo a extremo una solución aplicada a un vertical real —retail omnicanal, ride-hailing, hospitality, aerolíneas o ticketing— partiendo del problema de negocio, definiendo la función de recompensa, instrumentando datos reales y entregando una política algorítmica operable con guardrails, observabilidad y evaluación ejecutiva completa.
El proyecto incluye varias fases: modelado de demanda y elasticidad bayesiana sobre datos históricos, entrenamiento de una política RL con Vertex AI o SageMaker RL, integración de un contextual bandit con Vowpal Wabbit, diseño de switchback experiments estilo Uber, orquestación de un feature store y Kafka streaming, definición de pricing fences y rate-limits, y construcción de un dashboard ejecutivo con métricas de margen, ingreso y riesgo algorítmico trazable. Todo queda documentado en un repositorio Git reproducible entregable.
Deberás presentar el trabajo con calidad para usarlo como portfolio senior o llevarlo directamente a producción en tu organización actual. La documentación incluye memo ejecutivo, model card, análisis de colusión algorítmica y plan de auditoría FTC.
Este proyecto te diferenciará en procesos de selección para Head of Pricing y te dará autoridad frente a comités de dirección, legal y compliance exigentes, demostrando pensamiento sistémico, criterio económico y sensibilidad regulatoria. El entregable incluye además una presentación ejecutiva board meeting donde defiendes la política, el rollout canary, KPIs de seguimiento y plan de mitigación ante incidentes algorítmicos o reacciones adversas de clientes y reguladores.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
Trabajarás con el stack real de los motores productivos: Vertex AI y SageMaker RL para reinforcement learning, Vowpal Wabbit para contextual bandits, Databricks y MLflow para experimentación y tracking, Kafka para streaming de precios y Python con librerías de elasticidad bayesiana.Integrarás también feature stores, dashboards ejecutivos de P&L y pipelines de scraping competitivo.El enfoque es siempre de producción: no entrenas modelos aislados, sino motores completos con guardrails, observabilidad y evaluación switchback al estilo de Amazon, Uber o grandes cadenas hoteleras internacionales.
Sí, este es un programa de nivel experto orientado a perfiles senior de pricing, revenue y data science que ya manejan Python, SQL y conceptos de ML. No es un curso introductorio: trabajarás directamente con notebooks de reinforcement learning, bandits contextuales y modelos bayesianos sobre datasets reales.No necesitas ser ingeniero de machine learning puro, pero sí sentirte cómodo leyendo código, iterando pipelines y entendiendo logs de entrenamiento.Si vienes de revenue management clásico basado solo en Excel, conviene reforzar antes Python aplicado a datos para aprovechar el programa al máximo posible.
Totalmente, el programa está pensado exactamente para esos verticales de alta elasticidad y repricing continuo. Los casos cubren retail omnicanal estilo Amazon, ride-hailing estilo Uber, revenue management hotelero tipo Marriott o Hilton, aerolíneas y ticketing de eventos.Cada bloque incluye ejercicios adaptables a tu industria y datasets que replican señales reales de demanda, competencia e inventario.En el Proyecto Final eliges el vertical y desarrollas un motor específico para tu contexto, con guardrails, switchback tests y dashboards alineados a tu P&L y stakeholders de dirección.
La diferencia es el foco extremo en pricing algorítmico en tiempo real. Los cursos generalistas cubren cost-plus, value-based y revenue management clásico con reglas heurísticas; aquí entras directo en reinforcement learning, contextual bandits, elasticidad bayesiana, switchback experiments y observabilidad estilo Amazon o Uber.El contenido está creado por perfiles que han desplegado motores productivos y se actualiza con papers y casos recientes, incluyendo investigación FTC sobre surveillance pricing.Además, la comunidad de Academia IA te conecta con profesionales senior que ya operan estos motores en producción corporativa.
