- Desarrollo de habilidades analíticas avanzadas para evaluar y gestionar riesgos económicos y financieros.
- Conocimiento especializado en análisis de escenarios, modelado de riesgos y herramientas cuantitativas.
- Mayor competitividad en el mercado laboral gracias a la integración de metodologías de inteligencia artificial en la gestión de riesgos.
- Capacidad para identificar y mitigar riesgos estratégicos, incluyendo impactos económicos y regulatorios.
- Aplicación práctica de conceptos a través del estudio de casos, metodologías de machine learning y gobernanza de modelos de IA,
- Mejor toma de decisiones estratégicas con base en modelos robustos de análisis de riesgo.
- Mayor resiliencia organizacional al identificar riesgos potenciales y desarrollar estrategias de mitigación.
- Optimización en la gestión de datos y modelos de riesgo, mejorando la precisión en proyecciones económicas.
- Cumplimiento normativo y regulatorio mediante la aplicación de estándares de gobernanza de modelos.
- Reducción de incertidumbre en la planificación financiera y operativa a través del análisis de escenarios y la gestión de riesgos emergentes.
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Diplomado
Economía del Riesgo (Virtual)
Finanzas
Nivel: Intermedio
Analizar metodologías de gestión de riesgos, y evaluar su impacto en la operación de una organización, con el fin de diseñar estrategias de mitigación efectivas que promuevan la sostenibilidad, el cumplimiento normativo y la resiliencia organizacional.
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Modalidad
Aula Virtual
Inversión
$51,200
*MSI con tarjetas participantes emitidas en México
Ver formas de pago disponibles
Cálculo realizado con el tipo de cambio vigente al 13/03/2026 según el Banco de México ($17.92 MXN/USD). El monto final a pagar puede variar conforme al tipo de cambio aplicable al momento de la transacción.
Duración
112 horas
Sobre el programa:
Siguenos en:
¿Qué aprenderás?
¿A quién va dirigido?
- Este programa está dirigido a mandos medios y altos que toman decisiones estratégicas sobre riesgos o buscan herramientas técnicas para optimizar su gestión. Está pensado para quienes desean alinear los riesgos con los objetivos del negocio o convertir esta gestión en una ventaja competitiva con el uso de inteligencia artificial y análisis económico avanzado. Se recomienda contar con 2 a 5 años de experiencia en áreas como economía, finanzas, riesgos, planeación estratégica, administración financiera, banca, actuaría o afines.
¿Qué lograrás al terminar?
Al finalizar el programa, serás capaz de:
- Habilidad para implementar técnicas de inteligencia artificial y machine learning en la gestión de riesgos económicos. Experiencia en análisis de escenarios y modelado predictivo aplicado a mercados financieros, corporativos y regulatorios. Competencia en la aplicación de herramientas cuantitativas para evaluar el impacto de factores económicos en organizaciones.​ Conocimiento de marcos internacionales de gestión de riesgos como ISO 31000, Basilea y COSO. Capacidad práctica en casos de estudio de riesgos en diversos sectores.
Habilidades que desarrollarás:
Pensamiento análitico
Machine Learning
Análisis económico
¿Cómo se imparte el programa?
Modalidad Aula Virtual
Aprende en sesiones remotas con docentes y grupos reducidos. Participa activamente, comparte ideas y fortalece tu experiencia con práctica colaborativa.
- Sesiones en vivo con profesores expertos
- Aprendizaje 100% interactivo.
Temario
Explicar los conceptos fundamentales de la gestión de riesgos, diferenciando entre riesgo e incertidumbre, así como su relación con los fundamentos económicos.
Identificar y categorizar los tipos de riesgos económicos y sus impactos en gobiernos, empresas, mercados financieros y el entorno económico global, evaluando estrategias para su mitigación.
Desarrollar y aplicar técnicas de análisis de escenarios, utilizando metodologías cuantitativas y cualitativas para evaluar los impactos económicos de diferentes escenarios y sensibilidades.
Analizar y evaluar actitudes hacia el riesgo y la incertidumbre, comparando modelos económicos racionales con situaciones reales, para proponer enfoques que optimicen las decisiones bajo condiciones de riesgo.
Examinar los riesgos asociados con el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la gestión de riesgos.
Utilizar herramientas y técnicas avanzadas para el análisis de riesgos, incluyendo enfoques econométricos y de machine learning.
Discutir un marco integral para la identificación y gestión de factores de riesgo en diversos contextos económicos y empresariales.
Explorar la ética en IA y la gobernanza de modelos de IA y datos en la evaluación de riesgos, con énfasis en marcos regulatorios y validación de modelos.
Preguntas frecuentes
Los tipos de riesgo más comunes son financiero (liquidez, crédito, mercado), operativo (procesos, tecnología, fraude), estratégico (competencia, cambios de demanda), legal y de cumplimiento, y reputacional. También aparecen riesgos ambientales y sociales y los asociados a modelos y datos cuando se usa analítica o IA. Identificarlos te ayuda a priorizar controles y recursos.
Las estrategias más usadas son evitar, mitigar, transferir (por ejemplo, seguros) y aceptar riesgos con controles. Se complementan con análisis de escenarios, planes de continuidad, diversificación y monitoreo con indicadores. En proyectos avanzados, se aplican modelos predictivos y buenas prácticas como ISO 31000 o COSO para decidir con evidencia y reducir incertidumbre.
Los conceptos clave incluyen incertidumbre, probabilidad, impacto, exposición, apetito y tolerancia al riesgo, y análisis de escenarios. También se consideran costos de prevenir vs. reaccionar, y la relación entre riesgo y rendimiento. Entenderlos te permite comparar alternativas, comunicar riesgos con claridad y tomar decisiones alineadas a objetivos, cumplimiento y sostenibilidad.
La economía del riesgo es el enfoque que analiza cómo la incertidumbre afecta decisiones, costos y resultados en una organización o mercado. Sirve para medir impactos económicos y priorizar acciones cuando no todo se puede predecir. Con este enfoque puedes planear con más solidez, justificar inversiones de mitigación y mejorar la resiliencia operativa y financiera ante eventos adversos.
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