Temario del curso
Día 1: Fundamentos y uso fiable de la IA generativa
Conceptos esenciales de IA e IA generativa: qué es, cómo funciona, dónde aporta valor y dónde falla.
Prompting práctico: estructuras de prompts reutilizables, 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, cruce de datos, supuestos, trazabilidad y criterios de aceptación.
Normalización de entregables: plantillas para notas técnicas, resúmenes, informes y elementos 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 normas de uso seguro.
Ejercitación práctica con escenarios realistas y anonimizados.
Día 2: Casos de uso aplicados, productividad e integración en flujos de trabajo
Análisis e informes: conversión de entradas sin estructura en información organizada y resúmenes listos para la dirección.
Resolución de problemas y resolución de incidencias: análisis de causa raíz y planificación de acciones con soporte de IA.
Comunicación entre áreas: claridad en las decisiones, entregas entre etapas, actas de reuniones y alineación con las 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 intelectual: elaboración de procedimientos reutilizables, estándares internos y contenidos para bases de conocimiento.
Integración en flujos de trabajo: procesos repetitivos de extremo a extremo, 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 la adopción.
Ejercitación final y plan de adopción de 30 días: un caso práctico por participante convertido en un flujo de trabajo repetible, con avances rápidos y medición sencilla.
Requerimientos
Esta capacitación está dirigida a profesionales que trabajan en entornos de ingeniería, técnicos y operativos, quienes manejan documentación, procesos estructurados, decisiones basadas en datos y colaboración interequipos. Es adecuada para especialistas y líderes de equipo que deseen mejorar su productividad y la calidad de sus entregables utilizando Inteligencia Artificial Generativa en tareas diarias, 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 entregar resultados 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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