1. Gestión integral de incidentes en el mar: protocolos, roles y cadena de mando para respuesta coordinada
2. Planificación y ejecución de operaciones: briefing, rutas, ventanas meteorológicas y criterios de go/no-go
3. Evaluación rápida de riesgos: matriz de criticidad, control de escena y decisiones bajo presión
4. Comunicación operativa: VHF/GMDSS, reportes estandarizados y enlace interinstitucional
5. Movilidad táctica y abordaje seguro: maniobras con RHIB, aproximación, amarre y recuperación
6. Equipos y tecnologías: EPP, señalización, localización satelital y registro de datos en campo
7. Atención inmediata al afectado: valoración primaria, hipotermia, trauma y estabilización para evacuación
8. Condiciones ambientales adversas: oleaje, visibilidad, corrientes y mitigación operativa
9. Simulación y entrenamiento: escenarios críticos, uso de RV/RA y ejercicios con métricas de desempeño
10. Documentación y mejora continua: lecciones aprendidas, indicadores (MTTA/MTTR) y actualización de SOPs

1. Introducción al pensamiento ágil: principios y valores.
2. Design Thinking: fases y herramientas para la ideación.
3. Lean Startup: el ciclo construir-medir-aprender.
4. Customer Development: entrevistas y segmentación de clientes.
5. Generación de hipótesis: formulación y priorización.
6. MVP (Producto Mínimo Viable): tipos y estrategias de desarrollo.
7. Experimentación ágil: diseño de experimentos y métricas clave.
8. Validación de hipótesis: análisis de resultados y toma de decisiones.
9. Iteración y pivotaje: adaptación a las necesidades del mercado.
10. Presentación de resultados: storytelling y comunicación efectiva.

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1. Fundamentos del Diseño Iterativo: Principios, ventajas y desventajas.
2. El ciclo de vida iterativo: Planificación, diseño, implementación, pruebas y evaluación.
3. Técnicas de Prototipado: Bocetos, wireframes, prototipos de baja y alta fidelidad.
4. Alpha Testing: Planificación, reclutamiento de testers, ejecución y análisis de resultados.
5. Recopilación de Feedback: Entrevistas, encuestas, pruebas de usabilidad y analítica web/app.
6. Análisis y Priorización de Feedback: Identificación de problemas críticos, mejoras y nuevas funcionalidades.
7. MVP (Producto Mínimo Viable): Definición, características y estrategias de lanzamiento.
8. Métricas del MVP: Adquisición, activación, retención, recomendación e ingresos (AARRR).
9. Iteración Basada en Datos: Uso de analítica y feedback para guiar el desarrollo posterior.
10. Estudios de Caso: Ejemplos de éxito y fracaso en el diseño iterativo, Alpha testing y MVPs.

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1. Introducción al diseño experimental: conceptos básicos y terminología
2. Metodologías de diseño experimental: Diseño factorial, Diseño de superficie de respuesta (RSM), Método Taguchi
3. Selección de variables: Identificación de factores críticos, análisis de sensibilidad
4. Planificación del experimento: tamaño de muestra, aleatorización, bloqueo
5. Software de simulación: Introducción a herramientas de simulación (ej. ANSYS, COMSOL, Simulink)
6. Creación de modelos de simulación: simplificaciones, validación inicial
7. Análisis de resultados de simulación: interpretación, identificación de patrones y tendencias
8. Construcción de prototipos: selección de materiales, técnicas de fabricación
9. Instrumentación y medición: selección de sensores, calibración, adquisición de datos
10. Validación del prototipo: comparación con resultados de simulación, ajustes y optimización

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1. Introducción al diseño rápido y prototipado: Conceptos y metodologías ágiles.
2. Definición del problema y usuario objetivo: Investigación y análisis de necesidades.
3. Ideación y generación de ideas: Técnicas de brainstorming y design thinking.
4. Prototipado de baja fidelidad: Bocetos, wireframes y storyboards.
5. Herramientas de prototipado rápido: Software de diseño y plataformas online.
6. Creación de prototipos interactivos: Incorporación de funcionalidades básicas.
7. Validación temprana del prototipo: Pruebas con usuarios y feedback iterativo.
8. Refinamiento del diseño y prototipo: Iteraciones basadas en el feedback.
9. Escalado del prototipo: Preparación para la producción y lanzamiento.
10. Documentación del proceso de diseño y prototipado: Mejores prácticas y lecciones aprendidas.

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1. Arquitectura y componentes del sistema: diseño estructural, materiales y subsistemas (mecánicos, eléctricos, electrónicos y de fluidos) con criterios de selección y montaje en entornos marinos
2. Fundamentos y principios de operación: bases físicas y de ingeniería (termodinámica, mecánica de fluidos, electricidad, control y materiales) que explican el desempeño y los límites operativos
3. Seguridad operativa y medioambiental (SHyA): análisis de riesgos, EPP, LOTO, atmósferas peligrosas, gestión de derrames y residuos, y planes de respuesta a emergencias
4. Normativas y estándares aplicables: requisitos IMO/ISO/IEC y regulaciones locales; criterios de conformidad, certificación y buenas prácticas para operación y mantenimiento
5. Inspección, pruebas y diagnóstico: inspección visual/dimensional, pruebas funcionales, análisis de datos y técnicas predictivas (vibraciones, termografía, análisis de fluidos) para identificar causas raíz
6. Mantenimiento preventivo y predictivo: planes por horas/ciclos/temporada, lubricación, ajustes, calibraciones, sustitución de consumibles, verificación post-servicio y fiabilidad operacional
7. Instrumentación, herramientas y metrología: equipos de medida y ensayo, software de diagnóstico, calibración y trazabilidad; criterios de selección, uso seguro y almacenamiento
8. Integración e interfaces a bordo: compatibilidad mecánica, eléctrica, de fluidos y de datos; sellado y estanqueidad, EMC/EMI, protección contra corrosión y pruebas de interoperabilidad
9. Calidad, pruebas de aceptación y puesta en servicio: control de procesos y materiales, FAT/SAT, pruebas en banco y de mar, criterios “go/no-go” y registro de evidencias
10. Documentación técnica y práctica integradora: bitácoras, checklists, informes y caso práctico completo (seguridad → diagnóstico → intervención → verificación → reporte) aplicable a cualquier sistema

1. Introducción al diseño innovador: Definición, tipologías y metodologías.
2. Investigación y análisis de necesidades: Identificación de problemas y oportunidades.
3. Generación de ideas y conceptualización: Técnicas de creatividad y brainstorming.
4. Prototipado rápido: Materiales, herramientas y técnicas de construcción.
5. Validación de prototipos: Pruebas de usabilidad, testeo y feedback.
6. Iteración y mejora continua: Análisis de resultados y optimización del diseño.
7. Escalado de prototipos: Consideraciones técnicas, económicas y de mercado.
8. Propiedad intelectual y patentes: Protección de la innovación y derechos de autor.
9. Presentación y comunicación de prototipos: Estrategias de marketing y pitching.
10. Financiación y comercialización de prototipos: Fuentes de inversión y modelos de negocio.

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1. Introducción al diseño experimental: conceptos básicos y tipos de diseños.
2. Planificación del experimento: definición de objetivos, variables y factores.
3. Selección de diseños experimentales: diseños factoriales, diseños de superficie de respuesta (RSM), diseños robustos.
4. Análisis estadístico de datos experimentales: ANOVA, regresión, pruebas de hipótesis.
5. Validación de resultados experimentales: pruebas de significancia, intervalos de confianza, análisis de residuos.
6. Implementación de técnicas de mejora continua: ciclo PDCA, Six Sigma, Lean Manufacturing.
7. Metodologías de optimización: algoritmos genéticos, métodos de gradiente, simulación.
8. Análisis de riesgos y gestión de la incertidumbre en el diseño experimental.
9. Herramientas de software para el diseño y análisis de experimentos: Minitab, R, JMP.
10. Estudios de caso y aplicaciones prácticas en diferentes industrias.

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1. Introducción al diseño experimental: principios y tipos de experimentos
2. Definición de hipótesis: variables independientes y dependientes, operacionalización
3. Métricas clave: selección, definición y alineación con objetivos de negocio
4. Diseño de experimentos A/B: tamaño de muestra, potencia estadística, aleatorización
5. Feedback cualitativo y cuantitativo: métodos de recolección y análisis
6. Implementación de experimentos: herramientas de testing, gestión de versiones
7. Análisis de resultados: significancia estadística, intervalos de confianza
8. Iteración ágil: aprendizaje continuo, pivots, mejoras incrementales
9. Visualización de datos: dashboards, reportes, comunicación de insights
10. Ética en experimentación: privacidad, consentimiento, transparencia

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1. Fundamentos del Diseño Ágil: principios, valores y manifiesto ágil
2. Iteración y Desarrollo Incremental: ciclos cortos, feedback y adaptación
3. Lean Startup: construir, medir, aprender; el ciclo de validación
4. Experimentación y Pruebas A/B: diseño de experimentos, métricas y análisis
5. Customer Development: entrevistas, encuestas y análisis de comportamiento
6. Prototipado Rápido: MVP, wireframes, mockups y pruebas de usabilidad
7. Métricas Clave: adquisición, activación, retención, referral, revenue (AARRR)
8. Análisis de Datos: herramientas, visualización e interpretación
9. Pivotaje: identificación de oportunidades y cambio de dirección
10. Cultura de Aprendizaje Continuo: retrospectivas, mejora continua y adaptación al cambio

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