IA para Ejecutivos no Técnicos

Duración

20 horas

Objetivos

Al completar el curso, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos y capacidades de la IA generativa y diferenciarla de otras tecnologías de IA.
• Identificar oportunidades de aplicación de IA generativa en su organización (marketing, operaciones, atención al cliente, generación de contenido, innovación, etc.).
• Comprender y aplicar principios básicos de prompt engineering para interactuar eficazmente con modelos de IA generativa.
• Utilizar (o supervisar su uso) herramientas prácticas como Gamma.app, NotebookLM, Google AI Studio o gestores de GPT/Gems para generar contenido, presentaciones, documentación o prototipos.
• Evaluar riesgos, limitaciones y aspectos éticos y regulatorios vinculados al uso de IA generativa.
• Diseñar un plan básico de adopción de IA generativa alineado con la estrategia empresarial.
• Facilitar la comunicación entre áreas técnicas y de negocio para liderar iniciativas de IA desde el ámbito gerencial.

Temario

1. Fundamentos de IA y IA Generativa
   • Definición y conceptos clave: IA, aprendizaje automático, IA generativa.
   • Capacidades y limitaciones de la IA generativa: qué puede hacer — y qué no — en entornos empresariales.
   • Panorama de modelos y modalidades: generación de texto, imagen, audio, datos, etc.
2. Ámbitos de aplicación en la empresa
   • Automatización de tareas repetitivas y eficiencia operativa (informes, documentación, procesos internos).
   • Marketing, comunicación y contenido: generación de textos, campañas, contenidos creativos, personalización.
   • Atención al cliente, soporte y experiencia de usuario: chatbots, asistentes, respuestas dinámicas.
   • Innovación de producto y servicios; generación de ideas, prototipos conceptuales, diseño.
3. Prompt Engineering — interactuar eficazmente con modelos de IA
   • Qué es prompt engineering: definición, conceptos básicos.
   • Principales técnicas de prompting: direct prompts, few-shot, multi-shot, instrucciones con contexto, especificación de estilo / formato / restricciones.
   • Buenas prácticas: estructuración clara, contexto, ejemplos, iteración y refinamiento.
   • Consideraciones de riesgos: calidad de datos, sesgos, precisión, interpretación y control de outputs.
4. Uso práctico de herramientas de IA generativa en entornos corporativos
   • Introducción a Gamma.app: generación de presentaciones, documentos, sitios web, contenidos con IA sin necesidad de diseño o programación.
   • Cómo usar Gamma.app en la práctica: desde la idea al contenido final — prompts, estructura, estilo, exportación (PPT, Google Slides, PDF, web).
   • Exploración de gestores de GPT / “Gems” / chatbots internos (concepto de crear instancias personalizadas de IA para tareas específicas — adaptadas a los objetivos de la empresa).
   • Uso de NotebookLM como herramienta de apoyo al conocimiento: consolidación de información, resúmenes inteligentes, análisis de documentación interna / externa. (En combinación con prompt engineering para guiar su uso eficaz).
   • Uso de Google AI Studio: prototipado con modelos generativos, pruebas de prompts, generación de contenido multimedia, definir flujos de trabajo de IA en proyectos reales.
   • Ejemplos de uso real: preparar presentaciones, informes ejecutivos, documentación interna, propuestas comerciales, material de formación, resumen de mercado, prototipos conceptuales.
5. Estrategia de adopción de IA generativa en la empresa
   • Diagnóstico organizativo: identificar áreas con potencial de IA.
   • Diseño de hoja de ruta para implementación: fases piloto, selección de herramientas, prioridades.
   • Gestión del cambio y gobernanza interna: roles necesarios, responsabilidades, coordinación entre áreas (negocio, TI, compliance).
6. Ética, riesgos, normativas y buenas prácticas
   • Riesgos y limitaciones: sesgos, errores, calidad de datos, dependencia excesiva.
   • Privacidad, protección de datos y cumplimiento normativo.
   • Uso responsable de la IA: transparencia, gobernanza, trazabilidad de decisiones, supervisión humana.
7. Evaluación de impacto y métricas de valor
   • Cómo medir los beneficios de la IA en procesos: eficiencia, reducción de costes, calidad, tiempos.
   • Indicadores para proyectos de IA: productividad, ROI, satisfacción de cliente/usuario, innovación.
   • Casos de éxito reales y lecciones aprendidas: ejemplos de empresas que ya usan IA generativa.
8. Plan de acción ejecutivo para implementar IA generativa
   • Confección de un plan estratégico adaptable: fases, actores, recursos, riesgos.
   • Modelo de gobernanza interna: decisiones, seguimiento, roles, responsabilidades
   • Comunicación interna y externa: cómo presentar la iniciativa a stakeholders, empleados, clientes.