Clase presencial AI Navigator Shenzhen de septiembre de 2026: operaciones de e-commerce con IA y práctica de agentes inteligentes, crear negocios de e-commerce AI Native y dar a cada empleado un cereb

**Nombre del curso:** Curso magistral AI Navigator

**Tema del curso:** Crear negocios de e-commerce AI Native

**Fechas del curso:** del 12 al 13 de septiembre de 2026

**Lugar del curso:** Shenzhen

**Formato del curso:** curso práctico presencial de 2 días

**Dirección central del curso:** operaciones de e-commerce con IA, análisis de modelos de negocio, selección de productos con IA en Amazon, análisis de necesidades del usuario, mesa de trabajo de negocio con AI Agents, reconstrucción de negocios AI Native.

—

I. Introducción central del curso

«Curso magistral AI Navigator» es un conjunto centrado ennegocios de e-commerce AI Native y aplicación práctica de agentes de IAcurso de formación presencial, cuyo objetivo es ayudar a emprendedores de e-commerce, dueños de empresas y equipos de operaciones a dominar los nuevos métodos de gestión de e-commerce en la era de la IA.

El curso gira en torno aanálisis de modelos de negocio, selección precisa de productos con IA, descubrimiento de necesidades reales del usuario, construcción de agentes AI Agents, automatización de negocios empresarialesy otros contenidos centrales.

Mediante el análisis de factores clave de gestión como producto, cadena de suministro, tráfico, capital y equipo, ayuda a los alumnos a evaluar su ventaja competitiva y encontrar el modelo de negocio de e-commerce adecuado a sus propios recursos.

Además, el curso combina3 millones de términos de búsqueda reales de Amazon, reseñas de usuarios, datos de competidores y demanda del mercadopara realizar práctica real de selección de productos, aprender a usar la IA para analizar la intención real de compra del usuario y filtrar productos con oportunidades de mercado.

Sobre esta base, se construye además lamesa de trabajo de negocio con AI Agents, explorando la aplicación real de la IA en selección de productos, desarrollo de productos, optimización de Listing, publicidad, servicio al cliente y reseñas, y revisión de negocio.

A través dedos días de entrenamiento práctico en cuatro módulos, se ayuda a los alumnos a pasar del pensamiento de e-commerce tradicional al modelo de gestión AI Native, haciendo que la IA se convierta en asistente de análisis de negocio y herramienta de decisión operativa para la empresa.

—

II. ¿Qué se puede obtener en dos días de aprendizaje?

1. Encontrar el modelo de e-commerce rentable adecuado para uno mismo

Analizar producto, cadena de suministro, tráfico, capital y equipo, aclarar de qué depende la rentabilidad de este negocio y qué ventaja debe ampliar prioritariamente la IA.

2. Establecer un método desde la necesidad del usuario hasta el juicio de selección de productos

Usar datos como términos de búsqueda de Amazon, reseñas, competidores, precios y ventas para determinar qué necesidades merecen seguir convirtiéndose en productos.

3. Construir la mesa de trabajo de Agents de la empresa

Organizar productos, usuarios, datos y reglas de gestión del jefe, construir Agents y validar este método en el momento.

—

III. Programa completo del curso: dos días, cuatro módulos prácticos

Módulo uno: En la era de la IA, amplía infinitamente tus ventajas

**Tema del curso:** No te apresures a buscar productos, primero aclara qué negocio debes hacer.

Contenido concreto de enseñanza:

1. Completar antes de la claseevaluación de personalidad × recursos × ventajas, para que la IA conozca primero la situación real de uno mismo.

2. Comparar modelos de negocio de e-commerce como distribución masiva, productos premium, POD, cadena de suministro, marca y accesorios, analizando de qué depende la rentabilidad de cada uno, así como la presión de inventario y el riesgo operativo.

3. Inventario completo deproducto, cadena de suministro, tráfico, capital, experiencia y equipo, para aclarar las ventajas operativas propias.

4. Usar la IA como apoyo para analizar recursos personales y oportunidades de mercado, y determinar la dirección de desarrollo de e-commerce adecuada para uno mismo.

5. Distinguir qué productos populares son adecuados para uno mismo y qué tendencias ya no vale la pena perseguir a ciegas.

Resultados de la etapa:

Encontrar el método de e-commerce y el modelo de negocio adecuados para uno mismo.

Módulo dos: Práctica real de selección de productos con IA: filtrar entre 3 millones de necesidades reales la oportunidad que te pertenece

**Tema del curso:** Una vez definido el modelo, la IA sabe qué parte de los datos debe leer por ti.

Contenido concreto de enseñanza:

1. En clase se utilizan3 millones de términos de búsqueda reales de Amazon, preseleccionar direcciones de productos relacionadas con el propio negocio de comercio electrónico.

2, aprender a evitaralucinaciones de IA, complementar datos de categoría, precio, ventas, competidores y reseñas para verificar si detrás de la búsqueda existe una demanda real de compra.

3, dominarel método de preguntas socrático, mediante preguntas profundas y continuas, rastrear desde las oportunidades de categoría hasta grupos específicos, escenarios de uso y necesidades de producto.

4, combinando casos reales de productos, repasar el proceso desde el descubrimiento de pistas de mercado hasta el desarrollo de producto y el envío a FBA.

5, aprender cómo aprovechar la IA para descubrir vacíos de mercado, analizar los puntos débiles del usuario y filtrar oportunidades de producto con potencial.

Contenido del caso:

El curso muestra repasos reales de desarrollo de productos, incluidosmás del 90% de tasa de éxito en el desarrollo de productos durante dos años, casos como solo 4 días desde el descubrimiento de la pista hasta el envío a FBA, etc.

Nota: los datos anteriores son la presentación de casos del curso y no representan resultados comerciales generales.

Resultados de la etapa:

Filtrar 3 oportunidades de producto que coincidan con los propios recursos y completar una tarjeta de oportunidad profundizada.

Módulo 3: práctica de Agents: construye tu mesa de trabajo de negocio con IA

**Tema del curso:** tras encontrar la oportunidad, en torno a la tarjeta de oportunidad, reconstruir el modelo de negocio con el enfoque AI Native.

Contenido concreto de enseñanza:

1, comprender los cinco niveles de la IA en el negocio de comercio electrónico:

– IA como herramienta
– IA que reconstruye el negocio
– IA que impulsa el negocio
– organización que evoluciona por sí misma
– segundo cerebro de la organización

2, desglosar el caso práctico de Guomin desde el primer **Agent que "escucha la voz del usuario"** hasta desarrollar gradualmente más de 170 Agents.

3, no quedarse solo en escribir prompts, sino practicar la creación del propioprimer Agent, y redactar una descripción de puesto.

4, analizar las necesidades de agentes de IA en distintos puestos de comercio electrónico, abarcando:

– Agent de selección de productos con IA
– Agent de desarrollo de producto
– Agent de creación de imágenes
– Agent de optimización de Listing
– Agent de publicidad
– Agent de gestión de atención al cliente
– Agent de repaso del negocio

5, en torno a la oportunidad de mercado seleccionada previamente, determinar las responsabilidades, el flujo de trabajo y los objetivos de negocio de los Agents clave.

6, aprender a construir agentes utilizando datos de producto, información de usuarios y reglas de negocio, para que la IA participe en la operación real de la empresa.

Resultados de la etapa:

Con base en el propio modelo de negocio y los productos, construir la primera versión de la mesa de trabajo de AI Agents.

Módulo 4: práctica real de hackatón en grupo: resolver problemas reales con obras

**Tema del curso:** elegir un problema real de comercio electrónico y aplicar de verdad los métodos aprendidos antes.

Contenido concreto de enseñanza:

1, los grupos, en torno a unusuario concreto, una necesidad real, un problema de comercio electrónico, determinan la dirección de diseño del Agent.

2, integrar el modelo de negocio, los datos de mercado, el juicio de oportunidades y los métodos de Agent aprendidos antes, y completar una obra real.

3, mediante la colaboración en equipo, resolver problemas concretos en selección de productos, operación, análisis de negocio u optimización de procesos.

4, con comentarios en vivo de Guomin Sam y votación del público, seleccionar las obras destacadas.

5, mostrar soluciones destacadas de Agent y aprender los enfoques de diseño de negocio de distintos equipos.

Resultados de la etapa:

Cada grupo completa una obra para el hackatón de Agents; las obras destacadas pasan a la presentación en vivo.

—

Cuatro, las nueve grandes diferencias entre el comercio electrónico AI Native y el comercio electrónico tradicional

1, investigación de necesidades

Comercio electrónico AI Native: analiza datos las 24 horas, y a partir de una gran cantidad de términos de búsqueda reales de Amazon determina cambios de demanda, intención de compra del usuario y brechas de oferta del mercado.

Comercio electrónico tradicional: se basa principalmente en rankings y experiencia de la competencia, y analiza en torno a palabras clave similares.

2, juicio de selección de productos

Comercio electrónico AI Native: comprende la información del propio negocio y filtra, a partir de la demanda real, oportunidades de producto más adecuadas para uno mismo.

Comercio electrónico tradicional: mira rankings de ventas, competidores y seguimiento de modelos, y toma como referencia los productos rentables de la competencia.

3, velocidad de desarrollo de productos

Comercio electrónico AI Native: utiliza la IA para mejorar la eficiencia del análisis de producto, el desarrollo y la toma de decisiones, y acorta el ciclo desde el descubrimiento hasta el lanzamiento de nuevos productos.

Comercio electrónico tradicional: el desarrollo de nuevos productos depende relativamente de la experiencia manual y el ciclo de desarrollo es más largo.

4, muestras y cadena de suministro

Comercio electrónico AI Native: antes de hacer muestras, analiza primero las reseñas negativas de la competencia, para que la primera versión de la muestra tome como referencia la opinión del usuario de antemano.

E-commerce tradicional: se identifica el problema después de recibir la muestra, dependiendo de la experiencia de la fábrica y la sensibilidad personal.

5. Listing e imágenes

E-commerce AI Native: se extraen los puntos de venta directamente de los comentarios de los usuarios y se utiliza la IA para generar propuestas de textos e imágenes.

E-commerce tradicional: los operadores buscan y describen los puntos de venta del producto según su experiencia personal.

6. Publicidad

E-commerce AI Native: empleados de IA monitorizan automáticamente, ayudan a analizar datos publicitarios y optimizan las estrategias de inversión.

E-commerce tradicional: ajuste manual de precios, revisión de informes y ajuste del presupuesto publicitario según la experiencia.

7. Atención al cliente y reseñas

E-commerce AI Native: la IA analiza uno por uno grandes volúmenes de reseñas de clientes, resume las necesidades de los usuarios y propone mejoras.

E-commerce tradicional: se revisan las reseñas mediante muestreo manual y se identifican problemas a partir de comentarios parciales.

8. Inicio de nuevos negocios

E-commerce AI Native: se analizan semanalmente la dirección de producto y marca, y se utiliza la IA para elaborar planes de negocio.

E-commerce tradicional: se impulsan nuevos productos y la operación de marca con cadencia mensual, principalmente mediante expansión manual gradual.

9. Acumulación de experiencia

E-commerce AI Native: la experiencia operativa se transforma en conocimiento y reglas que la IA puede utilizar para ayudar a los empleados en sus tareas.

E-commerce tradicional: la experiencia suele residir en la cabeza del jefe o de los empleados, y los cambios de personal pueden afectar la continuidad del negocio.

Idea central:

Haz que la IA entienda tu negocio y tus usuarios, y que participe en la selección de productos, la operación, el análisis y la toma de decisiones, impulsando la automatización de los procesos de e-commerce y la mejora de la eficiencia organizativa.

—

V. Principales problemas que resuelve el curso

1. **No saber qué modelo de e-commerce adoptar:** evaluar recursos y ventajas para encontrar la dirección de negocio adecuada.

2. **Selección de productos basada en intuición y modas:** utilizar términos de búsqueda reales y datos de mercado para apoyar las decisiones de producto.

3. **No poder determinar las necesidades reales de los usuarios:** identificar oportunidades de mercado combinando palabras clave, competidores, reseñas y ventas.

4. **Muchas herramientas de IA pero sin aplicación práctica:** construir flujos de trabajo concretos mediante Agents.

5. **Operación de e-commerce excesivamente dependiente del trabajo manual:** explorar el uso de la IA en selección de productos, Listing, publicidad, atención al cliente y revisión.

6. **Difícil acumular la experiencia de gestión empresarial:** construir gradualmente capacidades operativas reutilizables mediante conocimiento de IA y reglas de negocio.

—

VI. Público objetivo

1. Dueños de e-commerce que quieren mejorar la eficiencia con IA.

2. Operadores de Amazon y e-commerce transfronterizo.

3. Emprendedores de e-commerce que quieren aprender selección de productos con IA.

4. Equipos empresariales que planean construir agentes de IA.

5. Operadores que quieren transformarse hacia el e-commerce AI Native.

VII. Resultados del aprendizaje

1. Dominar un modelo de negocio de e-commerce adecuado para uno mismo.

2. Aprender a usar la IA para analizar las necesidades de los usuarios y la selección de productos.

3. Dominar los métodos de construcción de AI Agents.

4. Comprender el flujo completo de la operación de e-commerce impulsada por IA.

5. Construir un espacio de trabajo inicial de negocio de e-commerce con IA.

—

Resumen central del curso:

El curso principal de AI Navigators, mediante cuatro módulos —análisis de modelos de negocio, selección de productos con 3 millones de términos de búsqueda reales de Amazon, construcción de agentes y hackathon práctico en grupos—, ayuda a los alumnos a dominar los métodos operativos centrales del e-commerce AI Native, pasando de la operación manual tradicional al análisis asistido por IA, la ejecución automatizada y la toma de decisiones inteligente.