Course Outline
Módulo 1: Fundamentos, datos, prompts y oportunidades
Contenidos y ejemplos aplicados
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Principios de IA: IA, Machine Learning, IA generativa y AIOps explicados desde tareas reales, sin tecnicismos innecesarios.
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Límites de la tecnología: Qué puede hacer la IA y qué no: redactar no es comprobar; resumir no es decidir.
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Fuentes de información: Documentos, normativa, formularios, tickets, KPIs, alarmas, logs, tablas y contexto operativo.
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Sensibilidad y calidad del dato: Información pública, sintética, interna, personal o confidencial; origen, fecha, contexto y completitud.
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Elección de capacidad según la tarea: Clasificación, predicción, anomalías, agrupación, generación y multimodalidad.
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Anatomía de un prompt controlado: Rol, contexto, tarea, restricciones, formato y validación.
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Ecosistema de herramientas: Opciones locales, en la nube y corporativas: utilidad, límites, privacidad, permisos y criterios de elección.
Prácticas y demostraciones
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Semáforo de datos: Casos rápidos para decidir qué información puede introducirse en una herramienta de IA.
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Análisis de incidencias sintéticas: Trabajo sobre ticket, KPIs y alarmas para generar informe técnico, resumen ejecutivo y revisión crítica.
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Casos guiados: Uso de documentos, tablas, capturas y datos simulados para evaluar técnica, riesgo y responsable de validación.
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Mapa de oportunidades de IA: Identificación y priorización de una tarea concreta del puesto de trabajo.
Módulo 2: Aplicación al trabajo, incidencias, comunicación y automatización
Contenidos y ejemplos aplicados
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Comparativa de entornos: Análisis práctico entre IA local, IA cloud y herramientas autorizadas, sin buscar un ganador universal.
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Evaluación de respuestas: Criterios para comparar salidas por claridad, prudencia, evidencia, trazabilidad y utilidad.
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Análisis operativo: Procesamiento de KPIs, alarmas y logs para identificar patrones, contexto, hipótesis, datos faltantes y acciones seguras.
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Adaptación de audiencias: Ajuste de una misma información para informe técnico, resumen directivo y mensaje de escalado.
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Gestión de errores: Alucinaciones plausibles, omisiones y apariencia de certeza; señales para detener, corregir o verificar.
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Ingeniería de prompts avanzada: Prompt insuficiente frente a prompt controlado y análisis del efecto de preguntas dirigidas o sesgadas.
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Semáforo de automatización: Tareas verdes, ámbar y rojas; entender que recomendar no equivale a ejecutar.
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Diseño funcional de asistentes: Definición de entradas permitidas, salidas esperadas, acciones prohibidas y escalado humano.
Prácticas y demostraciones
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Benchmarking de modelos: Comparación del mismo prompt y caso en distintos enfoques y herramientas.
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Caso práctico SITE-MAD-014: Ordenación de evidencias y preparación de hipótesis con datos sintéticos sin afirmar causas no demostradas.
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Control de calidad: Corrección humana de salidas de IA mediante una checklist antes de su envío o reutilización.
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Comunicación multicanal: Creación de tres salidas para públicos diferentes a partir de la misma información base.
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Rediseño defensivo: Análisis de una respuesta alucinada y ajuste del prompt para mitigar riesgos.
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Ficha de diseño: Creación de la especificación práctica de un asistente de incidencias con límites y supervisión.
Módulo 3: Verificación, agentes, prompt-injection y gobernanza
Contenidos y ejemplos aplicados
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Auditoría de contenidos: Verificación de textos generados o asistidos por IA (asumiendo que no existe un detector infalible de autoría).
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Rigor informativo: Diferenciación entre hecho, inferencia, opinión y decisión; validación de fuentes, fechas y versiones.
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Gobernanza de contenidos: Tabla de auditoría y semáforo de reutilización (usar, corregir, bloquear o escalar).
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Agentes de IA en la práctica: Capacidades de lectura, planificación, edición y uso de herramientas dentro de un alcance autorizado.
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Entornos de ejecución seguros: Permisos mínimos, carpeta de trabajo, revisión de cambios (diff), desestimación y reversión (rollback).
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Ciberseguridad en IA: Prompt-injection directa, indirecta y persistente; tratamiento de documentos e instrucciones externas como contenido no confiable.
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Marco regulatorio: Cumplimiento aplicado del Reglamento Europeo de IA (AI Act), RGPD, LOPDGDD, ENS y orientaciones de la AEPD.
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Protocolo de uso corporativo: Definición de objetivo permitido, datos autorizados, herramientas aprobadas, restricciones, revisión humana, registro y escalado.
Prácticas y demostraciones
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Auditoría de texto: Revisión manual y asistida de un resumen sospechoso a partir de un caso sintético.
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Reformulación de evidencias: Extracción de datos comprobables y reescritura de afirmaciones en frases objetivas y defendibles.
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Simulación de agentes: Demostración de un agente en carpeta segura (inventario, plan, edición controlada, diff y rollback).
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Seguridad defensiva: Detección de una instrucción maliciosa embebida y construcción de un prompt defensivo.
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Aplicación de gobernanza: Elaboración de la matriz y protocolo de uso seguro aplicados a un caso real del puesto de trabajo.
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Evaluación de cierre: Formulario final breve sobre las competencias y conceptos practicados durante el curso.
Requirements
- No se requieren conocimientos previos de IA ni programación.
Público objetivo:
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Personal administrativo, de gestión documental, coordinación, comunicación y elaboración de informes.
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Personal de soporte, informática, telecomunicaciones, inspección, operación o ciberseguridad.
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Responsables de equipos, servicios, proyectos, procesos, calidad o cumplimiento.
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Personas que quieran incorporar IA a tareas habituales sin automatizar decisiones críticas.
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