Temario típico de un MBA y cómo estudiarlo (incluso gratis)

Un MBA (Máster en Administración de Empresas) suele tener un temario estructurado en torno a las principales áreas de gestión empresarial. Aunque puede variar según la escuela o especialización, estos son los bloques más comunes, según la Inteligencia Artificial de Microsoft Copilot, basada en ChatGPT:

1. Dirección y estrategia empresarial  

   – Análisis del entorno económico  

   – Formulación e implementación de estrategias  

   – Innovación y transformación digital

2. Finanzas y contabilidad  

   – Contabilidad financiera y de gestión  

   – Análisis de estados financieros  

   – Finanzas corporativas y valoración de empresas

3. Marketing y ventas  

   – Comportamiento del consumidor  

   – Estrategias de marketing digital  

   – Gestión de marca y posicionamiento

4. Recursos humanos y liderazgo  

   – Gestión del talento y desarrollo organizacional  

   – Liderazgo y habilidades directivas  

   – Cultura empresarial y gestión del cambio

5. Operaciones y logística  

   – Gestión de la cadena de suministro  

   – Producción y calidad  

   – Transformación Lean y mejora continua

6. Emprendimiento e innovación  

   – Creación de modelos de negocio  

   – Financiación de startups  

   – Design thinking y metodologías ágiles

7. Aspectos legales y éticos  

   – Derecho mercantil y laboral  

   – Ética empresarial y responsabilidad social  

   – Gobierno corporativo

8. Proyectos y prácticas  

   – Business simulations  

   – Casos prácticos y resolución de problemas reales  

   – Proyecto final o TFM

Este temario busca formar líderes con visión global, capacidad analítica y habilidades interpersonales.

Sin embargo, aparte de lo que diga la IA, hay 2 libros de formación empresarial de autores estadounidenses que han analizado estos conocimientos y han hecho un resumen más exhaustivo del temario de los MBAs más importantes del Mundo. Son: Lo que saben los mejores MBA y MBA en 10 días.

Ambos libros coinciden en la estructura típica del temario de los mejores MBA del Mundo, que suele ser más concretamente ésta:

1. Estrategia

2. Finanzas

3. Contabilidad (Financiera y de Gestión)

4. Marketing

5. Recursos humanos 

6. Operaciones

7. Economía (Macroeconomía y Microeconomía)

8. Análisis cuantitativo (Estadística y otras herramientas numéricas)

9. Ética

A lo que podríamos añadir un tema más…

10. Tecnologías de la Información

Estos 2 libros son muy recomendables como introducción a las ideas que se aprenden en los buenos MBA. Como podemos ver, la estructura del temario de MBA que comparten es muy similar a la expuesta en detalle anteriormente.

Por último, hay otros 2 libros de autores españoles bastante interesantes que siguen más o menos la misma estructura. Son Lo que se aprende en los mejores MBA (Volumen 1) y El MBA de ESADE (Uno de los 3 mejores MBA de España, junto al MBA de IESE y el MBA de IE, que según los rankings más prestigiosos están entre los 20 mejores del Mundo.)

En resumen, es muy recomendable leerse estos 4 libros para prepararse bien los temas que aprenden en los mejores MBA del Mundo.

Conviene complementar estos libros con casos prácticos que podemos adquirir por ejemplo en IESE Publishing, que añadan un componente más práctico a la teoría vista.

Finalmente, conviene elegir un buen MBA real que complete nuestra formación, aunque no es imprescindible. Podemos aprender bien los puntos del temario en base a cursos gratuitos en vídeo con foros de discusión en plataformas MOOC (Cursos Online Abiertos Masivos) como pueden ser Coursera o EdX. Los MBAs más prestigiosos del Mundo (Wharton, IESE,…) los han puesto ahí gratis. 

Como ejemplo podemos seguir un Itinerario de formación para hacer un MBA gratuito.

Hay que decir que no digo nada nuevo en este artículo (ya habíamos hablado de todo esto en este blog en 2016, hace 9 años). Tan sólo espero haberlo aclarado mejor y puesto al día. Espero que os sea de utilidad. Yo ya he seguido todos los pasos. Los MBAs no han cambiado mucho desde entonces.

Estado actual de la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial es un campo de la Informática que no es precisamente nuevo. Se lleva trabajando en ello desde los orígenes de los ordenadores modernos allá por los años 40 de la Segunda Guerra Mundial. De hecho de ahí viene el «Test de Turing» para probar si una Inteligencia Artificial era realmente «inteligente»: bastaba con ponerla a conversar con un humano y si éste no podía distinguir entre si hablaba con un ordenador o era otro humano con el que hablaba entonces era una verdadera «inteligencia» artificial.


Yo, por mi cuenta, recuerdo haber estudiado esta materia en la Universidad allá por los años ’90: inteligencia artificial, sistemas expertos, redes neuronales que emulaban el cerebro humano,… Precisamente hoy en día, cuando la Inteligencia Artificial está realmente de moda y en todo su apogeo, sus bases tecnológicas vuelven al tema de las redes neuronales, campo que se había estancado por «poco productivo» hace años.


Bueno, la culpa de que se haya puesto tan de moda hoy en día la Inteligencia Artificial es porque es verdaderamente productiva. Digamos que ha pasado «más o menos» el Test de Turing y se pueden llevar conversaciones interesantes con ella.


Google invirtió mucho en ella en su buscador: por primera vez comprendía el lenguaje natural y hacía búsquedas basadas en el significado de lo que queríamos encontrar (antes solo buscaba las palabras sueltas que poníamos en el cuadro de búsqueda). Luego, dio un paso portentoso y más del 50% de las búsquedas en Google se respondían dentro del mismo buscador, sin tener que hacer clic en ninguna página externa. Sin embargo, se limitaba a hacer un extracto de alguna página de las encontradas que respondiese a la pregunta (búsqueda) hecha.


Fue poco después de este gran logro, cuando surgió un modelo de Inteligencia Artificial ( ChatGPT de OpenAI ) que no sólo entendía el significado de lo que le preguntábamos y era capaz de seguir una conversación con nosotros, sino que elaboraba una respuesta a partir de modelos matemáticos que involucraban a millones de páginas web, las analizaba y sintetizaba una respuesta razonada de acuerdo a nuestras mejores expectativas. En el 2023 saltó a la fama por méritos propios y todo el Mundo empezó a utilizar su Chatbot. Hoy en día sigue siendo el líder en Inteligencia Artificial a nivel mundial. Además, se trata de Inteligencia Artificial Generativa (no sólo conversacional), que es capaz de razonar, crear imágenes definidas por un texto, hacer resúmenes, escribir trabajos,…

Como era de esperar, comenzaron a surgir nuevos modelos de Inteligencia Artificial similares que se han puesto a competir con ChatGPT: Google Gemini, Perplexity, Claude,… pero, simplemente no han estado a la altura ni tienen su cuota de mercado.

Viendo en la tabla la cuota de mercado de los principales modelos de Inteligencia Artificial caben destacar 2 cosas:

  1. Microsoft ha invertido más de 14.000 millones de dólares en OpenAI, dueño de ChatGPT y ha basado toda su estrategia de Inteligencia Artificial en este modelo, creando el suyo propio denominado «Copilot«. Ahora tenemos Copilot chatbot, Microsoft 365 Copilot (antiguo Office, incluyendo Inteligencia Artificial Generativa en Word, Excel, PowerPoint, Outlook y Teams) y hasta un hardware optimizado para Inteligencia Artificial de escritorio: Los Copilot+ PC. Por supuesto, funcionan con una versión optimizada para la Inteligencia Artificial de Windows: Windows 11 24H2. Es una supermegaapuesta por la Inteligencia Artificial por parte de Microsoft que ya está dando sus frutos.
  2. Ha surgido de la noche a la mañana un nuevo modelo de Inteligencia Artificial chino, muy barato de producir, eficiente y gratis de usar, que es DeepSeek y que está poniendo a temblar a toda la industria de la Inteligencia Artificial, ya que hace «más o menos» lo mismo que ChatGPT (el líder estadounidense), pero gratis y a un coste infinitamente menor. Incluso el mayor fabricante de hardware para Inteligencia Artificial (nVidia) ha visto peligrar su negocio, perdiendo 589.000 millones de dólares con la salida al mercado de DeepSeek. Ha sido la mayor destrucción de valor de la Bolsa estadounidense.

¿En qué queda todo esto hoy en día? Para mí el mejor movimiento en la estrategia de Inteligencia Artificial es el que ha hecho Microsoft. Nos da el chatbot de Copilot gratis, incluyendo todo el ChatGPT-4 y el generador de imágenes de DALL-E 3, todo ello, gratis, como DeepSeek. Por otro lado optimiza todos sus productos de software, hardware y sistemas operativos para este modelo de Inteligencia Artificial a un coste muy bajo para el consumidor. Creo que es la mejor opción. Por otro lado, DeepSeek no parece estar a la altura de su demanda y no para de caerse y dar errores, además de ser muy pobre en Inteligencia Artificial Generativa. Yo apuesto por Copilot. ¿Tú qué opinas?

ACTUALIZACIÓN (5/2/2025)

Ha habido otro importante movimiento estratégico por parte de Microsoft: integra DeepSeek en su ecosistema (Windows 11, Azure y GitHub). Así se cura en salud y lo ofrece como alternativa a ChatGPT-4. Estará en disposición de usar ambos modelos para su infraestructura de Inteligencia Artificial.

Por otro lado, la Unión Europea ha decidido crear su propio modelo de Inteligencia Artificial, para competir con Estados Unidos y China. El problema es que su presupuesto de desarrollo es lo que se gasta OpenAI en el desarrollo de ChatGPT en 2 días.