Temario del curso
Día 1: Fundamentos y uso fiable de GenAI
Elementos esenciales de la IA y GenAI: qué es, cómo funciona, dónde aporta valor y dónde falla
Prompting práctico: estructuras de prompt 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, verificaciones cruzadas, supuestos, trazabilidad y criterios de aceptación
Estandarización de entregables: plantillas para notas técnicas, resúmenes, informes y elementos de acción
Documentación y requerimientos: redacción, reescritura, estructuración, resumen y elaboración de cambios/req.
Uso responsable y seguridad de datos: confidencialidad, protección de propiedad intelectual, principios de gobernanza y reglas de uso seguro
Ejercicios prácticos con escenarios realistas anonimizados
Día 2: Casos de uso aplicados, productividad e integración en flujos de trabajo
Análisis e informes: conversión de entradas raw en insights estructurados y resúmenes listos para ejecutivos
Resolución de problemas y troubleshooting: análisis de causa raíz apoyado por IA y planificación de acciones
Comunicación interfuncional: claridad en decisiones, transferencias de conocimiento, actas de reuniones y alineación con stakeholders
La IA como copiloto para código y automatización: generación y revisión seguras de fragmentos, pseudocódigo y lógica de pruebas
Aceleración del trabajo de conocimiento: elaboración de procedimientos reutilizables, estándares internos y contenido de base de conocimiento
Integración en flujos de trabajo: procesos end-to-end repetibles desde la solicitud hasta el entregable, con pasos de validación
Bibliotecas de prompts y listas de comprobación: colecciones basadas en roles para mejorar consistencia y adopción
Ejercicio final y plan de adopción a 30 días: un caso práctico por participante convertido en un flujo repetible, con mejoras rápidas y medición sencilla
Requerimientos
Esta formación está diseñada para profesionales que trabajan en entornos de ingeniería, técnicos y operativos, quienes 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 del output utilizando Inteligencia Artificial Generativa en tareas diarias, sin requerir experiencia avanzada en programación o ciencia de datos. El curso también es relevante para roles de soporte operativo o empresarial que interactúan frecuentemente con información técnica y necesitan entregables más claros, rápidos y consistentes.
Reseñas (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
Curso - AI Enablement Training for Engineers
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¡Casi todo!
Rares Ursu - Aeronamic Eastern Europe
Curso - AI Enablement Training for Engineers
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