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Alfabetización en IA para empleados

30,00


Objetivos:
  • Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial, diferenciando entre IA estrecha, IA general e IA generativa
  • Identificar los conceptos clave del ecosistema de IA: algoritmos, datos, modelos, entrenamiento, tokens, temperatura y ventanas de contexto
  • Explicar cómo funcionan los modelos de lenguaje (LLMs) y por qué generan respuestas basadas en probabilidad
  • Reconocer las limitaciones de la IA, incluyendo las "alucinaciones", los sesgos en el entrenamiento y la ausencia de conciencia o intención real
  • Entender el papel crítico de los datos como combustible de la IA y su impacto en la calidad de los resultados
  • Aplicar principios básicos de seguridad y privacidad en el uso corporativo de herramientas de IA
  • Diferenciar entre búsqueda tradicional y consulta a una IA, optimizando el uso de cada herramienta según el contexto
  • Dominar los fundamentos del Prompt Engineering, estructurando prompts eficaces mediante Rol, Tarea y Formato
  • Aplicar técnicas avanzadas de interacción, como few-shot prompting, iteración y cadena de pensamiento (Chain of Thought)
  • Solicitar resúmenes, traducciones y adaptaciones de tono de manera estratégica y profesional
  • Evaluar el impacto ético y organizativo de la IA en el entorno laboral
  • Adoptar una mentalidad de curiosidad y experimentación constante, integrando la IA como herramienta de aumento y no de sustitución
CÓDIGO: INX-837979 SKU: INX-837979 Categorías: , ,
Proveedor:Inxpirius
HORAS: 6

Alfabetización en IA para empleados: AI Literacy corporativa

UNIDAD.- Bienvenida a la era de la inteligencia artificial

  • Qué es realmente la IA y por qué todos hablamos de ella hoy
  • Breve historia: del código rígido al aprendizaje automático
  • IA General vs. IA Estrecha: ¿Qué puede y qué no puede hacer?
  • El concepto de IA Generativa: la capacidad de crear contenido
  • Cómo la IA está transformando el mercado laboral actual
  • Mitos comunes sobre la IA: separando la realidad de la ciencia ficción
  • La IA como copiloto, no como sustituto: el concepto de aumento
  • Por qué la alfabetización en IA es la nueva alfabetización digital
  • Vocabulario esencial: Algoritmo, Datos, Modelo y Entrenamiento
  • El papel de los datos: el "combustible" de la inteligencia artificial
  • ¿Cómo aprende una máquina? Conceptos básicos de aprendizaje
  • La importancia de la curiosidad y la experimentación constante
  • Diferencias entre búsqueda en Google y consulta a una IA
  • El ecosistema actual: de ChatGPT a las IAs especializadas
  • Hoja de ruta del curso: qué habilidades vas a adquirir

UNIDAD.- El corazón de la IA generativa (LLMs)

  • Entendiendo los Modelos de Lenguaje (LLMs): ¿Cómo "piensan"?
  • El concepto de probabilidad: por qué la IA predice la siguiente palabra
  • Ventajas de los modelos actuales: velocidad y versatilidad
  • Limitaciones críticas: las famosas "alucinaciones" de la IA
  • Por qué la IA no tiene conciencia ni sentimientos (aunque lo parezca)
  • La importancia del contexto en la interacción con la IA
  • Ventanas de contexto: cuánta información puede "recordar" el modelo
  • Parámetros y temperatura: controlando la creatividad de la respuesta
  • El papel de los "tokens": la unidad de medida de la IA
  • Sesgos en el entrenamiento: por qué la IA puede ser prejuiciosa
  • Multimodalidad: IAs que ven, oyen, escriben y dibujan
  • Open Source vs. Modelos Cerrados: ¿Qué estamos usando?
  • El coste de la IA: recursos energéticos y computacionales
  • Actualización de conocimientos: la fecha de corte de los datos
  • Seguridad básica: qué sucede con la información que enviamos

UNIDAD.- Dominando el prompt engineering para el empleado

  • El arte de hablar con las máquinas: introducción al Prompting
  • La anatomía del prompt perfecto: Rol, Tarea y Formato
  • Dar contexto: por qué los detalles cambian el resultado
  • Estableciendo restricciones: qué "no" debe hacer la IA
  • Prompting de una sola vez vs. Prompting de pocos ejemplos (Few-shot)
  • Iteración: el proceso de refinar la respuesta mediante el diálogo
  • Chain of Thought: pidiendo a la IA que piense "paso a paso"
  • Cómo pedir resúmenes eficaces de documentos largos
  • Traducción y adaptación de tonos: de formal a creativo
  • Uso de la IA para lluvia de ideas y superación del folio en blanco
  • Formatos de salida: tablas, listas, código o lenguaje natural
  • Técnicas para evitar respuestas genéricas o aburridas
  • Uso de variables y marcadores de posición en tus prompts
  • Creación de una biblioteca personal de prompts útiles
  • Evaluación de la calidad de la respuesta: el ojo crítico del humano

UNIDAD.- IA aplicada a la productividad diaria

  • Gestión inteligente del correo electrónico: redactar y resumir
  • IA para la organización de reuniones y redacción de actas
  • Creación de presentaciones de impacto asistidas por IA
  • Análisis rápido de datos en hojas de cálculo con lenguaje natural
  • Redacción de informes y documentos técnicos en segundos
  • Planificación de proyectos y gestión de calendarios con IA
  • Búsqueda de información compleja y síntesis de conceptos
  • La IA como correctora de estilo y gramática avanzada
  • Generación de imágenes y recursos visuales para uso corporativo
  • Automatización de pequeñas tareas repetitivas (No-code)
  • IA para el aprendizaje de nuevas habilidades en el puesto
  • Preparación de conversaciones difíciles o presentaciones de venta
  • Uso de la voz para interactuar con la IA en movilidad
  • Integración de la IA en herramientas comunes (Word, Excel, Slack)
  • Gestión del tiempo: cómo la IA nos devuelve horas de valor

UNIDAD.- Ética, seguridad y responsabilidad corporativa

  • El riesgo de la privacidad: nunca compartas datos sensibles
  • Propiedad Intelectual: ¿A quién pertenece lo que crea la IA?
  • Identificación de contenido generado por IA: Deepfakes y desinformación
  • El sesgo algorítmico y nuestra responsabilidad al revisar datos
  • Uso ético de la IA: transparencia frente a clientes y colegas
  • El peligro de la dependencia excesiva: manteniendo el juicio crítico
  • Ciberseguridad: el uso de la IA por parte de los atacantes (Phishing)
  • Normativa interna: qué dice tu empresa sobre el uso de la IA
  • Verificación de hechos (Fact-checking) en la era de la IA
  • Atribución de fuentes: cuando la IA cita información externa
  • Impacto ambiental y sostenibilidad en el uso corporativo de IA
  • El futuro del empleo: adaptabilidad y aprendizaje permanente
  • IA y accesibilidad: cómo ayuda a personas con discapacidad
  • Colaboración humana: la IA no sustituye al equipo, lo potencia
  • Resumen ético: integridad en la era de la automatización

UNIDAD.- Herramientas y aplicaciones prácticas

  • ChatGPT: potencial y casos de uso en la oficina
  • Claude: análisis de documentos largos y escritura creativa
  • Google Gemini: integración con el ecosistema de Google
  • Microsoft Copilot: la IA dentro de tu Office tradicional
  • Perplexity: la búsqueda de información con fuentes citadas
  • Herramientas de imagen: Midjourney y DALL-E para empresas
  • Herramientas de vídeo y avatares: comunicación visual ágil
  • Extensiones de navegador que potencian tu trabajo diario
  • Apps de productividad móvil con IA integrada
  • Cómo evaluar una nueva herramienta de IA antes de usarla
  • Creación de tu propio asistente personalizado (Custom GPTs)
  • IA para la gestión de tareas (Asana, Monday, Notion)
  • Transcripción y traducción automática en videoconferencias
  • Herramientas de diseño rápido para no diseñadores (Canva IA)
  • El futuro cercano: Agentes de IA que ejecutan tareas por ti
  • Cómo configurar un entorno de trabajo digital optimizado para IA
  • Seguridad en el navegador y extensiones maliciosas
  • La comunidad de aprendizaje: dónde seguir aprendiendo IA
  • Tu plan de acción personal para los próximos 30 días
  • Conclusión: convirtiéndote en un profesional aumentado

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