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.
Testimonios (3)
La amplia selección de herramientas presentadas
Miruna Buzduga - Aeronamic Eastern Europe
Curso - AI Enablement Training for Engineers
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El estilo de formación, la calidad de la preparación y el enfoque en los puntos importantes y relevantes, consejos útiles, apertura para cualquier pregunta con respuestas completas, disposición para compartir información, y en general, el amplio conocimiento del formador combinado con su método de formación.
Teofil Laurentiu Sasu - Aeronamic Eastern Europe
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¡Casi todo!
Rares Ursu - Aeronamic Eastern Europe
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