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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.

 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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