Curso en Inteligencia Artificial.

Sesión 1. Introducción a la inteligencia artificial

Propósito: Construir un lenguaje común y nivelar al grupo frente a los conceptos fundamentales.

1. Qué es inteligencia artificial.
2. IA tradicional e IA generativa.
3. Modelos de lenguaje y generación de respuestas.
4. Texto, imágenes, audio, análisis de datos e investigación.
5. Alcances, limitaciones, alucinaciones y variabilidad de las respuestas.
6. Papel del contexto y de las instrucciones.
7. Diferencias entre prompt, asistente, automatización y agente.
8. El rol humano en la revisión y la toma de decisiones.
9. Privacidad, información sensible y herramientas autorizadas.
10. Panorama general de Copilot, ChatGPT, Gemini, NotebookLM y Claude.

Actividad práctica: Los participantes resolverán una misma tarea sencilla con dos instrucciones diferentes y compararán los resultados. También realizarán un inventario preliminar de las actividades que componen su rol. Herramientas: Microsoft Copilot, ChatGPT 5.5 o 5.6 y prácticas dirigidas de Gemini, NotebookLM y Claude.

Sesión 2. Reconocimiento y descomposición de las tareas del rol

Propósito: Pasar de una descripción general del trabajo a tareas concretas susceptibles de análisis.

1. Diferencia entre rol, responsabilidad, actividad y tarea.
2. Por qué no conviene comenzar por procesos completos.
3. Cómo descomponer una responsabilidad en tareas observables.
4. Tareas de generación, transformación, análisis, clasificación, búsqueda, revisión y comunicación.
5. Identificación de fricciones, demoras y reprocesos.
6. Importancia de elegir tareas que el participante conozca directamente.

Actividad práctica: Cada participante construirá un mapa de tareas de su rol y elaborará una primera ficha para las tareas con mayor consumo de tiempo o fricción.

Herramientas: ChatGPT o Copilot como apoyo para descomponer responsabilidades; Word o Excel para documentar el inventario.

Sesión 3. Identificación y priorización de oportunidades

Propósito: Seleccionar de manera argumentada una tarea adecuada para experimentar con IA.

1. Criterios de selección: repetición, reglas relativamente claras, tiempo cuantificable, errores observables, información disponible y bajo riesgo inicial.
2. Tareas que no conviene seleccionar primero.
3. Impacto, esfuerzo, riesgo y viabilidad.
4. Diferencia entre una ganancia rápida y una iniciativa compleja.
5. Importancia de medir la situación actual.

Actividad práctica: Aplicación de una matriz de priorización. Cada participante seleccionará una tarea y documentará las razones de su elección.
Herramientas: ChatGPT o Copilot y una hoja de cálculo para la matriz de priorización.

Sesión 4. Instrucciones efectivas para trabajar con IA

Propósito: Transformar una necesidad del rol en instrucciones claras y reutilizables.

1. Del prompt improvisado a la instrucción estructurada.
2. Marco: rol, contexto, tarea y formato de salida.
3. Ejemplos, restricciones y criterios de calidad.
4. Cómo pedir a la IA que identifique vacíos y formule preguntas.
5. Diferencia entre instrucciones amplias y tareas específicas.
6. Iteración y refinamiento.
7. Trabajo por secciones en documentos extensos.
8. Revisión humana de las respuestas.

Actividad práctica: Construcción del prompt principal para la tarea seleccionada. Los participantes ejecutarán al menos dos versiones y documentarán las diferencias.
Herramientas: ChatGPT 5.5 o 5.6, Microsoft Copilot y comparaciones puntuales con Gemini o Claude.

Sesión 5. Ingeniería de contexto y gestión de conocimiento

Propósito: Comprender que la calidad del resultado depende tanto de las instrucciones como del contexto suministrado.

1. Diferencia entre prompt e ingeniería de contexto.
2. Instrucciones y base de conocimiento.
3. Selección y curaduría de documentos.
4. Vigencia, versiones y contradicciones entre fuentes.
5. Uso de ejemplos de resultados correctos.
6. Documentos estructurados y no estructurados.
7. Preguntas sustentadas en fuentes.
8. Riesgos de cargar información desordenada, desactualizada o sensible.

Actividad práctica: Cada participante definirá qué contexto necesita su asistente y elaborará un inventario mínimo de documentos, ejemplos, reglas y referencias.
Herramientas: NotebookLM, OneDrive, SharePoint, Word y capacidades documentales de las plataformas disponibles.

Sesión 6. Comparación de asistentes y plataformas para crearlos

Propósito: Reconocer las posibilidades y limitaciones de las plataformas sin convertir el curso en un recorrido superficial por herramientas.

1. Qué es un asistente especializado y cuáles son sus componentes.
2. Nomenclatura: copilotos o agentes en Microsoft, GPTs personalizados en ChatGPT, Gemas en Gemini y Proyectos en Claude.
3. Diferencias de acceso, carga de archivos, uso de conocimiento y posibilidades de compartir.
4. Diferencia entre una cuenta personal y un entorno empresarial.
5. Limitaciones asociadas con licencias y permisos.

Actividad práctica: Comparación de una misma tarea en dos plataformas y selección argumentada de la herramienta más apropiada.
Herramientas: Microsoft Copilot, ChatGPT, Gemini, Claude y NotebookLM cuando el caso dependa principalmente de fuentes documentales.

Sesión 7. Diseño del asistente de IA

Propósito: Integrar la tarea, las instrucciones y el contexto en un diseño coherente.

1. Del prompt reutilizable al asistente.
2. Definición del usuario y la necesidad.
3. Alcance y exclusiones.
4. Contexto del rol.
5. Flujo de interacción.
6. Entradas y salidas.
7. Base de conocimiento.
8. Reglas y límites.
9. Qué hacer cuando la información sea insuficiente.
10. Importancia de diseñar asistentes para tareas específicas.

Actividad práctica: Elaboración de la ficha con los nueve elementos definidos. Cuando la plataforma lo permita, los participantes simularán o configurarán el asistente.
Herramientas: La plataforma seleccionada por cada participante entre Copilot, ChatGPT, Gemini o Claude.

Sesión 8. Pruebas, riesgos y experimento inicial de uso

Propósito: Comprobar la coherencia del diseño y establecer una ruta realista para probarlo en el trabajo.

1. Casos de prueba normales, ambiguos y adversos.
2. Identificación de errores, omisiones y alucinaciones.
3. Revisión humana, seguridad, privacidad y uso responsable.
4. Valor esperado: tiempo, calidad, reducción de errores y oportunidad.
5. Importancia de establecer una línea base.
6. Prueba inicial con una sola tarea.
7. Decisiones posteriores: ajustar, continuar, escalar o descartar.
8. Introducción teórica a los agentes: capacidades, riesgos y condiciones necesarias.

Actividad práctica: Prueba cruzada de los diseños, ajustes finales y presentación del portafolio y la ficha. Cada participante definirá un experimento inicial controlado dentro de su rol.
Herramientas: La plataforma seleccionada y las herramientas disponibles para documentar resultados.

TRATAMIENTO DE LAS HERRAMIENTAS

El programa será agnóstico frente a la plataforma, pero utilizará como punto de partida las herramientas a las que los participantes manifiestan tener acceso.

Microsoft 365 Copilot.

• Se utilizará para mostrar aplicaciones de IA dentro del entorno de productividad y analizar posibilidades y limitaciones según el tipo de licencia.

ChatGPT.

• Será una de las herramientas principales para estructurar instrucciones, analizar tareas, generar alternativas, comparar resultados y simular el comportamiento del asistente.

Gemini

• Se incluirá como herramienta comparativa para generación, análisis, investigación y creación de Gemas cuando el acceso lo permita.

NotebookLM

• Se utilizará para mostrar el trabajo sustentado en fuentes, la curaduría de conocimiento y la consulta de documentos.

Claude

• Se incluirá para comparar el trabajo con instrucciones extensas, documentos y proyectos especializados.
  El propósito no será enseñar exhaustivamente cada plataforma. Se busca que los participantes desarrollen criterios para decidir qué herramienta resulta apropiada, qué información necesita, qué restricciones presenta, qué riesgos deben controlarse, qué depende de la licencia y cuándo una herramienta no es adecuada.

ALCANCE TEÓRICO DE LOS AGENTES

Los agentes se incluirán para que los participantes comprendan la evolución entre una interacción puntual, un asistente y un sistema capaz de actuar mediante herramientas.

1. Canales de entrada.
2. Instrucciones y planificación.
3. Contexto y memoria.
4. Selección de herramientas.
5. Permisos.
6. Ejecución de acciones.
7. Supervisión humana.
8. Seguridad y trazabilidad.

No se desarrollarán agentes durante el curso. Construirlos de manera responsable requeriría más tiempo, condiciones técnicas homogéneas, permisos, herramientas y conocimientos que no pueden asumirse en un grupo compuesto por participantes de diferentes empresas.