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Temario del curso

Día 1: Fundamentos y uso confiable de GenAI

Conceptos esenciales de IA y GenAI: qué es, cómo funciona, dónde agrega valor y dónde falla.

Indicaciones prácticas: estructuras reutilizables de prompts, entradas claras, restricciones y formatos de salida.

Técnicas de iteración: refinamiento de resultados mediante bucles de retroalimentación e instrucciones estructuradas.

Calidad de la salida y verificación: listas de comprobación, cruces de información, suposiciones, trazabilidad y criterios de aceptación.

Estandarización de entregables: plantillas para notas técnicas, resúmenes, informes e items de acción.

Documentación y requisitos: redacción, reescritura, estructuración, resumen y elaboración de cambios/requisitos.

Uso responsable y seguridad de datos: confidencialidad, protección de propiedad intelectual, principios de gobernanza y reglas de uso seguro.

Práctica manual con escenarios realistas y anonimizados.


Día 2: Casos de aplicación práctica, productividad e integración en flujos de trabajo

Análisis e informes: conversión de datos crudos en información estructurada y resúmenes listos para la alta dirección.

Resolución de problemas y troubleshooting: análisis de causas raíz asistido por IA y planificación de acciones.

Comunicación interfuncional: claridad en las decisiones, entregas entre equipos, actas de reuniones y alineación con partes interesadas.

IA como copiloto para código y automatización: generación segura y revisión de fragmentos de código, pseudocódigo y lógica de pruebas.

Aceleración del trabajo de conocimiento: creación de procedimientos reutilizables, estándares internos y contenido para bases de conocimiento.

Integración en flujos de trabajo: procesos completos repetibles desde la solicitud hasta el entregable, con pasos de validación.

Bibliotecas de prompts y listas de comprobación: colecciones basadas en roles para mejorar la consistencia y adopción.

Práctica final y plan de adopción a 30 días: un caso práctico por participante convertido en un flujo de trabajo repetible, con logros rápidos y medición sencilla.  

Requerimientos

Esta formación está diseñada para profesionales que trabajan en entornos de ingeniería, técnicos y operativos, y que manejan documentación, procesos estructurados, decisiones basadas en datos y colaboración entre equipos. Es adecuada para especialistas y líderes de equipo que desean mejorar la productividad y la calidad de los resultados mediante el uso de Inteligencia Artificial Generativa en tareas cotidianas, sin requerir conocimientos avanzados de programación o ciencia de datos. El curso también es relevante para roles de apoyo operativo o empresarial que interactúan frecuentemente con información técnica y necesitan entregables más claros, rápidos y consistentes.

 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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