Alfabetización en IA para empleados

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 IADiferenciar 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

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 hoyBreve historia: del código rígido al aprendizaje automáticoIA General vs. IA Estrecha: ¿Qué puede y qué no puede hacer?El concepto de IA Generativa: la capacidad de crear contenidoCómo la IA está transformando el mercado laboral actualMitos comunes sobre la IA: separando la realidad de la ciencia ficciónLa IA como copiloto, no como sustituto: el concepto de aumentoPor qué la alfabetización en IA es la nueva alfabetización digitalVocabulario esencial: Algoritmo, Datos, Modelo y EntrenamientoEl papel de los datos: el "combustible" de la inteligencia artificial¿Cómo aprende una máquina? Conceptos básicos de aprendizajeLa importancia de la curiosidad y la experimentación constanteDiferencias entre búsqueda en Google y consulta a una IAEl ecosistema actual: de ChatGPT a las IAs especializadasHoja 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 palabraVentajas de los modelos actuales: velocidad y versatilidadLimitaciones críticas: las famosas "alucinaciones" de la IAPor qué la IA no tiene conciencia ni sentimientos (aunque lo parezca)La importancia del contexto en la interacción con la IAVentanas de contexto: cuánta información puede "recordar" el modeloParámetros y temperatura: controlando la creatividad de la respuestaEl papel de los "tokens": la unidad de medida de la IASesgos en el entrenamiento: por qué la IA puede ser prejuiciosaMultimodalidad: IAs que ven, oyen, escriben y dibujanOpen Source vs. Modelos Cerrados: ¿Qué estamos usando?El coste de la IA: recursos energéticos y computacionalesActualización de conocimientos: la fecha de corte de los datosSeguridad 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 PromptingLa anatomía del prompt perfecto: Rol, Tarea y FormatoDar contexto: por qué los detalles cambian el resultadoEstableciendo restricciones: qué "no" debe hacer la IAPrompting de una sola vez vs. Prompting de pocos ejemplos (Few-shot)Iteración: el proceso de refinar la respuesta mediante el diálogoChain of Thought: pidiendo a la IA que piense "paso a paso"Cómo pedir resúmenes eficaces de documentos largosTraducción y adaptación de tonos: de formal a creativoUso de la IA para lluvia de ideas y superación del folio en blancoFormatos de salida: tablas, listas, código o lenguaje naturalTécnicas para evitar respuestas genéricas o aburridasUso de variables y marcadores de posición en tus promptsCreación de una biblioteca personal de prompts útilesEvaluación 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 resumirIA para la organización de reuniones y redacción de actasCreación de presentaciones de impacto asistidas por IAAnálisis rápido de datos en hojas de cálculo con lenguaje naturalRedacción de informes y documentos técnicos en segundosPlanificación de proyectos y gestión de calendarios con IABúsqueda de información compleja y síntesis de conceptosLa IA como correctora de estilo y gramática avanzadaGeneración de imágenes y recursos visuales para uso corporativoAutomatización de pequeñas tareas repetitivas (No-code)IA para el aprendizaje de nuevas habilidades en el puestoPreparación de conversaciones difíciles o presentaciones de ventaUso de la voz para interactuar con la IA en movilidadIntegración 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 sensiblesPropiedad Intelectual: ¿A quién pertenece lo que crea la IA?Identificación de contenido generado por IA: Deepfakes y desinformaciónEl sesgo algorítmico y nuestra responsabilidad al revisar datosUso ético de la IA: transparencia frente a clientes y colegasEl peligro de la dependencia excesiva: manteniendo el juicio críticoCiberseguridad: el uso de la IA por parte de los atacantes (Phishing)Normativa interna: qué dice tu empresa sobre el uso de la IAVerificación de hechos (Fact-checking) en la era de la IAAtribución de fuentes: cuando la IA cita información externaImpacto ambiental y sostenibilidad en el uso corporativo de IAEl futuro del empleo: adaptabilidad y aprendizaje permanenteIA y accesibilidad: cómo ayuda a personas con discapacidadColaboración humana: la IA no sustituye al equipo, lo potenciaResumen ético: integridad en la era de la automatización

UNIDAD.- Herramientas y aplicaciones prácticas

ChatGPT: potencial y casos de uso en la oficinaClaude: análisis de documentos largos y escritura creativaGoogle Gemini: integración con el ecosistema de GoogleMicrosoft Copilot: la IA dentro de tu Office tradicionalPerplexity: la búsqueda de información con fuentes citadasHerramientas de imagen: Midjourney y DALL-E para empresasHerramientas de vídeo y avatares: comunicación visual ágilExtensiones de navegador que potencian tu trabajo diarioApps de productividad móvil con IA integradaCómo evaluar una nueva herramienta de IA antes de usarlaCreación de tu propio asistente personalizado (Custom GPTs)IA para la gestión de tareas (Asana, Monday, Notion)Transcripción y traducción automática en videoconferenciasHerramientas de diseño rápido para no diseñadores (Canva IA)El futuro cercano: Agentes de IA que ejecutan tareas por tiCómo configurar un entorno de trabajo digital optimizado para IASeguridad en el navegador y extensiones maliciosasLa comunidad de aprendizaje: dónde seguir aprendiendo IATu plan de acción personal para los próximos 30 díasConclusión: convirtiéndote en un profesional aumentado