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Temario del curso
Introducción a la IA Generativa y el Prompt Engineering
- Qué es la IA generativa y cómo difiere de la automatización tradicional
- El papel del prompt engineering en la calidad de la salida de la IA
- Visión general del ecosistema actual de herramientas para texto, imagen, audio y vídeo
- Dónde añade el prompt engineering valor de negocio
Fundamentos de los modelos de IA para la generación de texto e imagen
- Cómo funcionan realmente los grandes modelos de lenguaje y los modelos de difusión, explicados en términos sencillos
- La diferencia entre datos de entrenamiento, fine-tuning y prompting
- Fuerzas y limitaciones de los modelos preentrenados
- Por qué la arquitectura del modelo cambia la forma en que escribimos los prompts
Comparación de los principales asistentes de IA
- Microsoft Copilot, con fortalezas en la integración con Microsoft 365, flujos de trabajo de Word, Excel, Outlook y Teams, el anclaje de datos empresariales, y debilidades en el alcance creativo y la profundidad de razonamiento en comparación con sus pares
- Google Gemini, con fortalezas en la multimodalidad nativa, la integración con Workspace, el anclaje en búsquedas en tiempo real, y debilidades en la inconsistencia, la disponibilidad regional y el seguimiento de instrucciones en tareas complejas
- ChatGPT, con fortalezas en la madurez del ecosistema, los GPT personalizados, la generación de imágenes a través de DALL-E, el modo de voz, y debilidades en la fiabilidad de hechos sin anclaje y límites de uso más estrictos para funciones premium
- Claude, con fortalezas en el manejo de contexto largo, el razonamiento matizado, la escritura de formato largo y el análisis claro, y debilidades en la amplitud del ecosistema de herramientas y la generación de imágenes
- Elección de la herramienta adecuada para una tarea, audiencia o restricción de cumplimiento específica
- Recorrido comparativo del mismo prompt en los cuatro asistentes
Principios del diseño de prompts efectivos
- Claridad, especificidad y contexto como los tres pilares de un buen prompt
- Estructuración de instrucciones, tono, formato y restricciones
- Errores comunes que cometen los principiantes y cómo identificarlos
- Iteración desde un prompt débil hasta uno de alto rendimiento
Pronteo Zero-Shot, One-Shot y Few-Shot
- La diferencia entre los tres enfoques y cuándo resulta adecuado cada uno
- Lectura del comportamiento del modelo y ajuste de ejemplos en consecuencia
- Enseñar al modelo una nueva tarea utilizando solo pocas muestras bien elegidas
- Ejercicios prácticos con ChatGPT, Copilot, Gemini y Claude
Técnicas avanzadas de Prompt Engineering
- Prompts condicionales y conscientes del contexto para salidas matizadas
- Transferencia de estilo, prompting de personas (personas) y dirección creativa
- Prompts de cadena de pensamiento y razonamiento paso a paso
- Reducción de alucinaciones, ambigüedad y sesgo en las respuestas
Fine-Tuning Few-Shot sin código
- Qué es el fine-tuning few-shot y cómo difiere del entrenamiento completo del modelo
- Adaptación de un modelo a una tarea específica mediante prompts basados en ejemplos
- Cuándo conviene aplicar prompt engineering y cuándo el fine-tuning es la mejor inversión
- Evaluación de la calidad de la salida y refinamiento iterativo
Generación de texto hiperrealista
- Generación de texto con control del tono, la voz y la longitud
- Producción de contenido de formato largo, resúmenes, informes y documentos estructurados
- Mantenimiento de la coherencia en la generación multi-paso
- Combinación de patrones de prompts para resultados repetibles y alineados con la marca
Aplicación del Prompt Engineering a los flujos de trabajo de negocio
- Automatización de la redacción rutinaria, la investigación y la clasificación de información
- Visión general de casos de uso en soporte al cliente y chatbots
- Diseño de plantillas de prompts reutilizables por equipos sin necesidad de reentrenamiento
- Control de calidad, lógica de escalado y puntos de control con intervención humana
Generación y manipulación de imágenes
- Comparación de DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney y Leonardo AI
- Escritura de prompts que controlan el estilo, la composición, la iluminación y el sujeto
- Prompts negativos, ponderación y refinamiento iterativo
- Transformación e imagen-a-imagen y edición mediante prompts
Audio y voz con IA
- Generación de voz natural a partir de prompts de texto
- Clonación y síntesis de voz a nivel conceptual
- Casos de uso en contenido de formación, accesibilidad y marketing
Creación de contenido de vídeo con IA generativa
- Visión general de las herramientas actuales de texto a vídeo y lo que pueden entregar de forma realista
- Guión y storyboard mediante secuencias de prompts
- Combinación de texto, imágenes, audio y vídeo generados por IA en un único recurso
- Edición y refinamiento de la salida de vídeo creada por IA
IA multimodal y flujos de trabajo integrados
- Cómo los modelos multimodales unifican el razonamiento sobre texto, imagen, audio y vídeo
- Construcción de tuberías de contenido de extremo a extremo sin escribir código
- Casos de estudio reales en marketing, diseño, formación y publicidad
Ética, uso responsable y próximos pasos
- Sesgo, derechos de autor, atribución y moderación de contenido
- Consideraciones sobre privacidad y protección de datos al utilizar plataformas generativas
- Divulgación, transparencia y confianza con los clientes finales
- Herramientas, modelos y tendencias emergentes a vigilar en los próximos 12 meses
Requerimientos
Público objetivo
Profesionales del marketing, las comunicaciones y la creatividad que exploran la producción de contenido asistida por IA. Equipos de operaciones empresariales y atención al cliente interesados en automatizar interacciones repetitivas mediante herramientas basadas en prompts. Principiantes sin experiencia previa en IA o programación que buscan un punto de entrada estructurado y centrado en herramientas para la IA generativa.
21 Horas
Formación Corporativa a Medida
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- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
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