Total Créditos ECTS: 120
El Master en Negociación con Sistemas Autónomos es un programa pionero diseñado para formar a la próxima generación de expertos e investigadores en la interacción estratégica entre agentes inteligentes, tanto artificiales como humanos. En un mundo donde los sistemas autónomos toman decisiones cada vez más complejas y participan activamente en procesos de negociación, es imperativo comprender los fundamentos teóricos, algorítmicos, psicológicos y éticos que subyacen a estas interacciones. Este programa multidisciplinar ofrece una formación rigurosa en Teoría de Juegos, Aprendizaje por Refuerzo Multiagente, Psicología Cognitiva, Ética Computacional y Grandes Modelos de Lenguaje, combinada con una fuerte orientación práctica y de investigación aplicada para abordar los desafíos actuales y futuros de la negociación en la era de la IA.
La maestría está dirigida a graduados con perfiles cuantitativos y técnicos, interesados en la intersección de la inteligencia artificial, la economía, la psicología y la ética. Se espera que los candidatos tengan una base sólida que les permita abordar los aspectos teóricos y prácticos del programa.
- Programación Avanzada en Python: Dominio del lenguaje y experiencia con librerías clave para computación científica (
NumPy,SciPy,Pandas) y machine learning (TensorFlowoPyTorch,scikit-learn). Se valorará familiaridad con programación orientada a objetos y estructuras de datos eficientes. - Fundamentos de Teoría de Juegos: Conocimiento de juegos en forma normal y extensiva, estrategias puras y mixtas, dominancia, y el concepto de equilibrio de Nash. Familiaridad básica con juegos dinámicos e inducción hacia atrás.
- Estadística y Probabilidad: Conocimiento de estadística descriptiva e inferencial, principales distribuciones de probabilidad, teorema de Bayes, y fundamentos de regresión lineal.
- Introducción a Machine Learning: Comprensión de los conceptos básicos de aprendizaje supervisado (regresión, clasificación) y no supervisado (clustering), métricas de evaluación, y procesos de validación de modelos.
- Experiencia Práctica con LLMs: Haber utilizado activamente al menos dos Grandes Modelos de Lenguaje (ej. ChatGPT, Gemini, Claude) para tareas de generación de texto, resumen, traducción, etc. Comprender los conceptos básicos de "prompting" (instrucción) y las capacidades/limitaciones generales de estos modelos.
El programa se articula en dos años académicos, divididos en cuatro cuatrimestres, sumando un total de 120 ECTS.
- *Año 1 (60 ECTS): Fundamentos Teórico-Técnicos e Interdisciplinarios
- Cuatrimestre 1 (Q1): Pilares Cuantitativos y de IA (30 ECTS)](primer-año.md)
- Cuatrimestre 2 (Q2): Interacción, Cognición y Diseño (30 ECTS)
- Año 2 (60 ECTS): Aplicación, Investigación y Especialización
- Cuatrimestre 3 (Q3): Sistemas Avanzados y Aplicaciones (30 ECTS)
- Cuatrimestre 4 (Q4): Práctica Profesional y Proyecto Final (30 ECTS)
- Laboratorios de Computación: Salas equipadas con estaciones de trabajo de alto rendimiento y acceso a un clúster de GPUs (
NVIDIA A100,H100o similar) para tareas intensivas de entrenamiento de modelos de Deep Learning y MARL. - Acceso a Plataformas de IA: Licencias institucionales o acceso a APIs de Grandes Modelos de Lenguaje comerciales de última generación (ej.
GPT-4,Gemini Ultra,Claude 3) y recursos computacionales suficientes para desplegar, fine-tunear y experimentar con modelos open-source (Llama 3,Mistral, etc.) en la infraestructura local o en la nube. - Entornos de Simulación Multiagente: Servidores y software para ejecutar simulaciones a gran escala utilizando plataformas consolidadas (
PettingZoo,Unity ML-Agents,Gymnasium) y simuladores ad-hoc para escenarios complejos (ej. mercados energéticos, gestión de tráfico autónomo, cadenas de suministro). - Bases de Datos y Repositorios: Acceso a colecciones de datos de negociaciones reales (anonimizadas, ej. de plataformas ODR, mercados simulados) y acceso a repositorios públicos de datasets (ej. Hugging Face Datasets) y modelos pre-entrenados.
- Biblioteca Digital y Física: Amplio acceso a libros, revistas científicas y actas de conferencias en las áreas clave del programa (Teoría de Juegos, IA, Machine Learning, NLP, Economía, Psicología, Ética) a través de bases de datos académicas líderes (ej. ACM Digital Library, IEEE Xplore, SpringerLink, ScienceDirect, JSTOR, etc.).
- Software Especializado: Licencias de software para modelado matemático y optimización (ej.
Gurobi,CPLEX), análisis estadístico avanzado (R,SPSS, librerías Python), desarrollo de software (IDEs, herramientas de control de versiones comoGit), y herramientas de prototipado rápido y diseño de interfaces (Figma,Adobe XD). - Espacios para Experimentación Humano-Agente: Laboratorio equipado específicamente para realizar estudios con participantes humanos, con estaciones de trabajo separadas, herramientas de registro de datos (video, audio, keylogging, eye-tracking básico), y software para el diseño y la ejecución de experimentos controlados.
- Profesorado: Claustro de profesores con experiencia investigadora activa y publicaciones relevantes en las áreas clave del programa, complementado por profesores con experiencia en la industria.
- Conferencistas Invitados: Programa regular de charlas con expertos de la industria y la academia a nivel nacional e internacional para exponer a los estudiantes a la vanguardia del campo.
Los graduados de la Master en Negociación con Sistemas Autónomos estarán altamente cualificados para roles de liderazgo técnico y conceptual en sectores de vanguardia, dada su formación multidisciplinar única y su profundo conocimiento de la interacción estratégica en sistemas inteligentes. Las salidas profesionales incluyen:
- Ingeniería e Investigación en IA Avanzada:
- Ingeniero de Agentes Inteligentes / Ingeniero de Sistemas Multiagente.
- Científico de Datos con especialización en Interacción Estratégica.
- Investigador en laboratorios de I+D de empresas tecnológicas, universidades o centros de investigación.
- Ingeniero de Machine Learning / Deep Learning con enfoque en RL/MARL y LLMs para sistemas interactivos.
- Fintech y Mercados Cuantitativos:
- Diseñador de Algoritmos de Trading y Estrategias Cuantitativas.
- Analista Cuantitativo (Quant) especializado en mercados electrónicos y negociación algorítmica.
- Desarrollador de Plataformas de Negociación Electrónica.
- Especialista en Detección de Manipulación de Mercado.
- Consultoría Tecnológica y Estratégica:
- Consultor especializado en Automatización de Procesos y Sistemas Multiagente para empresas de diversos sectores.
- Asesor estratégico en la adopción e implementación de IA para la toma de decisiones complejas.
- Especialista en Diseño de Mecanismos para plataformas digitales.
- Desarrollo de Software y Arquitectura de Sistemas:
- Arquitecto de Sistemas para entornos multiagente complejos y plataformas descentralizadas.
- Ingeniero de Software especializado en el desarrollo de agentes autónomos.
- Desarrollador de soluciones basadas en Smart Contracts para acuerdos automatizados.
- Ética, Regulación y Cumplimiento de IA:
- Analista de Riesgos Éticos y Sociales de Sistemas de IA.
- Especialista en Cumplimiento Normativo (Compliance) para agentes autónomos (ej. Ley de IA de la UE).
- Consultor o Asesor para gobiernos u organismos internacionales en políticas de IA y gobernanza algorítmica.
- Auditor de Algoritmos.
- Sectores Aplicados:
- Roles de especialista en IA estratégica en logística y cadena de suministro, gestión energética, sistemas de transporte autónomo, e-commerce avanzado, y el sector legal (mediación asistida).
- Academia:
- Continuación de estudios de doctorado en IA, Teoría de Juegos, Economía Computacional, Ética de la IA, o campos relacionados, para seguir una carrera investigadora o académica.