Temario del curso
Módulo 1. Fundamentos de IA aplicada al trabajo (1,5 h)
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Conceptos básicos de IA aplicada al entorno profesional.
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Capacidades principales: generación de texto, síntesis, clasificación, predicción, búsqueda asistida, análisis y agentes.
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Diferencia entre apoyo, recomendación y automatización supervisada.
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Identificación de tareas profesionales donde la IA puede aportar valor: análisis, documentación, comunicación, planificación, atención, aprendizaje y mejora de procesos.
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Criterio transversal: utilidad, límites, revisión humana y responsabilidad.
Módulo 2. Datos, privacidad y criterio de uso seguro (1,5 h)
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Tipos de información en el trabajo: documentos, correos, reuniones, formularios, hojas de cálculo, solicitudes, normativa, bases de conocimiento y notas internas.
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Clasificación de sensibilidad: datos públicos o sintéticos, información interna, datos personales e información confidencial.
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Minimización de datos, anonimización, autorización de uso y exclusión de datos no permitidos.
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Calidad del dato: fuente, fecha, versión, contexto, completitud y trazabilidad.
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Semáforo de uso de datos: verde, ámbar y rojo.
Módulo 3. Herramientas de IA y diseño de prompts controlados (1,5 h)
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IA local, IA en la nube y herramientas corporativas autorizadas: ventajas, límites y criterios de elección.
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Anatomía de un prompt: rol, contexto, tarea, restricciones, formato y validación.
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Prompts para separar hechos, hipótesis, datos faltantes, decisiones y acciones seguras.
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Técnicas para pedir borradores, listas, tablas, matrices, resúmenes, checklists y planes.
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Comparación de respuestas por claridad, prudencia, trazabilidad y utilidad.
Módulo 4. Aplicación de IA a tareas profesionales y flujos de trabajo (2 h)
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Mapa de oportunidades para incorporar IA en procesos y tareas del puesto.
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Usos de bajo riesgo: resumir, ordenar, clasificar, extraer, comparar y preparar borradores.
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Análisis de solicitudes, incidencias, casos, documentos o datos de trabajo sin cerrar conclusiones prematuras.
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Rediseño del flujo de trabajo: entrada de datos, apoyo de IA, revisión humana, decisión y registro.
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Priorización de casos de uso según valor, riesgo, esfuerzo, control y facilidad de implantación.
Módulo 5. Redacción, comunicación y producción documental con IA (1,5 h)
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Generación de borradores de informes, actas, correos, propuestas, instrucciones y documentación interna.
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Adaptación del mensaje a públicos técnicos, no técnicos, clientes, equipos internos o responsables.
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Reescritura, simplificación, síntesis y mejora de claridad sin perder precisión ni cautela.
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Comunicación de incertidumbre, supuestos, límites y siguientes pasos.
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Checklist de calidad antes de enviar o reutilizar una salida de IA.
Módulo 6. Verificación, auditoría de salidas y reutilización segura (2 h)
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Revisión de textos generados o asistidos por IA sin intentar atribuir autoría.
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Detección de afirmaciones no soportadas, omisiones, exageraciones e inferencias presentadas como hechos.
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Diferencia entre hecho, inferencia, opinión y decisión.
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Tabla de auditoría: frase, problema, evidencia, corrección y validación pendiente.
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Semáforo de reutilización: usar, corregir, bloquear o escalar.
Módulo 7. Riesgos de IA generativa: alucinaciones, sesgos y automatización (2 h)
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Alucinaciones plausibles: datos inventados, fuentes inexistentes, recomendaciones no justificadas y promesas sin base.
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Prompt insuficiente frente a prompt controlled.
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Sesgos frecuentes: confirmación, disponibilidad, selección de datos y automatización.
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Semáforo de automatización: tareas verdes, amarillas y rojas.
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Diseño de asistentes seguros con entradas permitidas, salidas esperadas, acciones prohibidas, revisión humana y registro.
Módulo 8. Agentes, prompt-injection y gobernanza del uso de IA (3 h)
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Agentes de IA: lectura, planificación, edición, uso de herramientas y límites de autonomía.
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Control de agentes en documentos, hojas de cálculo, archivos o sistemas: alcance, permisos, entorno controlado, revisión de cambios, vuelta atrás y registro.
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Prompt-injection directa, indirecta y persistente en documentos, correos, webs o instrucciones embebidas.
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Tratamiento de contenidos como no confiables y separación entre dato útil y orden no autorizada.
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Marco de gobernanza: protección de datos, seguridad, transparencia, responsabilidad, trazabilidad y cumplimiento aplicable.
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Protocolo mínimo: objetivo permitido, datos autorizados, herramienta aprobada, restricciones del prompt, revisión humana, registro y escalado.
Requerimientos
Comprensión de herramientas digitales básicas y tareas de oficina/puesto de trabajo habituales (procesadores de texto, hojas de cálculo, correo electrónico) Experiencia con flujos de trabajo administrativos, de gestión u operativos del día a día No se requiere experiencia previa en programación
¿Qué deben saber los participantes antes del curso?
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Competencias digitales básicas (manejo de software de oficina, navegación web y gestión de archivos)
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Familiaridad con las comunicaciones corporativas habituales y procesos internos de trabajo
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No se requieren conocimientos técnicos ni antecedentes en Inteligencia Artificial o Machine Learning
Audiencia - ¿A quién va dirigido este curso?
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Directores, Gerentes y Líderes de Equipo
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Personal Administrativo y de Operaciones
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Analistas de Negocio y Profesionales de la Información
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Cualquier profesional corporativo que busque una adopción segura de la IA
Audiencia (¿A quién va dirigido este curso?)
Esta formación en IA aplicada al trabajo y uso seguro de IA está orientada a profesionales, equipos y empresas que buscan integrar herramientas de inteligencia artificial generativa de forma práctica, ética y protegida. Es el curso ideal para:
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Directores, Gerentes y Líderes de Equipo: Responsables de definir políticas corporativas, gobernar el uso de IA y supervisar flujos de trabajo sin comprometer la confidencialidad.
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Personal Administrativo, Operaciones y Servicios: Empleados que buscan automatizar tareas repetitivas de bajo riesgo, gestionar documentación y optimizar comunicaciones diarias.
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Analistas de Negocio y Trabajadores del Conocimiento: Profesionales de RR.HH., finanzas, marketing, legal o ventas que necesitan utilizar IA para resumir, analizar y redactar con criterio y precisión.
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Empresas en proceso de transformación digital: Organizaciones que requieren capacitar a sus empleados en el uso seguro de datos, privacidad y mitigación de riesgos de la IA generativa.
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Reseñas (3)
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