Este máster intensivo forma perfiles capaces de construir productos digitales de extremo a extremo, integrando criterio de producto, capacidades técnicas reales y flujos de trabajo nativos de inteligencia artificial. El programa combina los pilares clásicos del producto digital, con las nuevas competencias técnicas que demanda el mercado: desarrollo full‑stack moderno, prototipado rápido con IA y no‑code, integración de LLMs en productos reales, MLOps básico aplicado a producto, product analytics avanzado y diseño de features con IA.
La formación es 100 % online en directo, con clases en vivo, laboratorios prácticos y proyectos aplicados en las mismas herramientas que usan los equipos punteros: Figma, Notion, Amplitude, Mixpanel, frameworks frontend modernos, APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, Google), plataformas no‑code (Bubble, Lovable, v0) y servicios cloud.
La formación es ideal para perfiles que quieren integrar IA generativa en su flujo de construcción de producto antes de que sea un requisito del mercado.
Módulo 0. Módulo de nivelación (acceso previo al inicio)
Un mes antes del inicio del máster, el alumno accede a contenidos de fundamentos para llegar al primer día con la base necesaria:
Fundamentos de producto digital: qué es un producto, cómo se construye, cómo se monetiza.
Introducción a HTML, CSS y JavaScript: cómo funciona la web por dentro.
Conceptos básicos de APIs y bases de datos.
Introducción a Git y GitHub para colaboración técnica.
Familiarización con herramientas: Figma, Notion, Slack, plataformas no-code.
Bloque 1. Product Discovery y estrategia
Continuous discovery: investigación constante con clientes y usuarios.
Opportunity Solution Trees y métodos modernos de definición de producto.
Jobs-to-be-done: cómo identificar la necesidad real detrás de una funcionalidad.
User research cualitativo: entrevistas, observación, síntesis.
Estrategia de producto: visión, posicionamiento, ventaja competitiva.
Roadmapping moderno: outcome-driven, no feature-driven.
Bloque 2. Diseño de producto y prototipado
Fundamentos de UX/UI para Product Engineers.
Wireframing y prototipado en Figma.
Sistemas de diseño y consistencia visual.
Prototipado funcional con IA generativa: Lovable, v0, Bolt.
Plataformas no-code para validación rápida: Bubble, Glide, Webflow.
Validación de prototipos con usuarios reales antes de escribir código de producción.
Bloque 3. Fundamentos técnicos para Product Engineers — Frontend
HTML, CSS y JavaScript moderno.
Frameworks frontend (React, Vue): conceptos clave para entender y construir interfaces.
Componentización, gestión de estado, patrones de diseño frontend.
Tailwind CSS y librerías de componentes (shadcn, Material UI).
Despliegue de aplicaciones frontend (Vercel, Netlify).
Bloque 4. Fundamentos técnicos para Product Engineers — Backend y datos
APIs REST: diseño, consumo, autenticación.
Bases de datos relacionales (PostgreSQL) y no relacionales (MongoDB, Firebase).
SQL aplicado a producto: extracción de datos, métricas, reporting.
Backends modernos: Node.js, Python (FastAPI), serverless functions.
Servicios cloud para producto: Supabase, Firebase, Vercel.
Bloque 5. Product Analytics
Definición de métricas: north star, métricas de input vs output, leading vs lagging.
Diseño de eventos y plan de tracking: qué medir, cómo, por qué.
Herramientas de product analytics: Amplitude, Mixpanel, PostHog.
SQL avanzado para análisis de producto.
Funnels, retención, segmentación, cohortes.
Diseño de dashboards de producto para equipo y stakeholders.
Bloque 6. Experimentación y validación
Diseño de experimentos: hipótesis, metric, success criteria.
A/B testing: arquitectura, herramientas, interpretación de resultados.
Estadística aplicada a experimentación: significancia, potencia, sample size.
Tests cualitativos: usability testing, concept testing, prototype testing.
Cuándo no testear: trade-offs entre velocidad y rigor.
Bloque 7. IA generativa aplicada a producto
Fundamentos de IA generativa y LLMs para Product Engineers.
Integración de APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, Google) en productos reales.
Prompt engineering avanzado aplicado a producto.
Retrieval-Augmented Generation (RAG): conexión de LLMs a bases de conocimiento del producto.
Diseño de agentes inteligentes que ejecutan acciones dentro del producto.
Frameworks de desarrollo: LangChain, LlamaIndex, Vercel AI SDK.
Streaming de respuestas, gestión de contexto, memoria conversacional.
Bloque 8. Diseño de features con IA
Cuándo añadir IA a un producto y cuándo no: criterios de decisión.
Patrones de UX para features con IA: progressive disclosure, confianza, control.
Gestión de errores, alucinaciones y outputs inesperados.
Medición del impacto de features con IA: métricas específicas (helpfulness, accuracy, latency, cost).
Iteración continua: cómo mejorar features con IA en producción.
Casos prácticos: copilots, chatbots, generación de contenido, búsqueda semántica.
Bloque 9. MLOps básico para Product Engineers
Ciclo de vida de un producto con IA en producción.
Despliegue de funcionalidades de IA: APIs, edge functions, servicios gestionados.
Monitorización: latencia, coste, calidad de respuesta, drift.
Versionado de prompts y modelos.
Gestión de costes en productos con LLMs: caching, modelos más pequeños, optimización.
Observabilidad específica de IA: trazabilidad de prompts, logging de outputs.
Bloque 10. Lanzamiento, growth y monetización
Estrategias de go-to-market para productos digitales.
Modelos de pricing: freemium, subscription, usage-based, hybrid.
Onboarding y activación de usuarios.
Loops de growth: virales, contenido, paid acquisition.
Retención y engagement como motor de crecimiento sostenible.
Casos reales de productos con IA: pricing, monetización, unit economics.
Bloque 11. Ética, normativa y producto responsable
AI Act europeo y su impacto en productos con IA.
RGPD aplicado a productos digitales y a productos con IA.
Sesgos en modelos generativos y cómo mitigarlos a nivel de producto.
Transparencia y explicabilidad como diferenciador de producto.
Diseño responsable: dark patterns, privacy by design, accesibilidad.
Bloque 12. Trabajo Fin de Máster + Empleabilidad
Desarrollo de un proyecto integrador end-to-end: desde el discovery hasta el despliegue de un producto digital con IA, incluyendo prototipo, MVP, plan de métricas y go-to-market.
Defensa del proyecto ante tribunal con feedback profesional.
Acompañamiento del Career Advisor: revisión de CV y LinkedIn, preparación de entrevistas técnicas y de producto, casos prácticos de product sense.
Acceso a la bolsa de empresas partner y a procesos reales de selección en startups, scale-ups y compañías tecnológicas.
Al finalizar, el alumno obtiene el certificado propio de Evolve y acceso a la red de empresas partner para procesos de selección reales.
No exige titulación universitaria previa específica ni experiencia profesional en producto ni en tecnología.
Se aconseja:
