Inteligencia Artificial Generativa

Duración

20 horas

Objetivos

• Comprender los fundamentos actuales de la Inteligencia Artificial Generativa y su impacto en entornos profesionales y corporativos.
• Identificar capacidades, limitaciones y riesgos asociados al uso de herramientas de IA generativa.
• Conocer el ecosistema actual de modelos, asistentes y herramientas basadas en IA.
• Explorar aplicaciones reales orientadas a productividad, automatización y apoyo a la toma de decisiones.
• Comprender el funcionamiento conceptual de las arquitecturas modernas de IA sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.
• Analizar tendencias, oportunidades y escenarios futuros relacionados con la adopción de la IA en organizaciones y administración pública.

Temario

1. Fundamentos de la IA Generativa
   • Evolución de la Inteligencia Artificial y aparición de la IA generativa.
   • Diferencias entre IA tradicional, automatización e IA generativa.
   • Cómo funcionan los modelos actuales de forma conceptual.
   • Transformers, modelos de lenguaje y modelos generativos de imagen, audio y vídeo.
   • Conceptos clave: contexto, tokens, embeddings, memoria contextual y multimodalidad.
   • Capacidades y limitaciones reales de los sistemas actuales.
2. Modelos Generativos Modernos y Ecosistema Actual
   • Principales modelos actuales: GPT, Gemini, Claude, LLaMA y Copilot.
   • Diferencias entre modelos generalistas y especializados.
   • IA multimodal: texto, imagen, audio, vídeo y documentos.
   • Introducción conceptual a modelos de difusión, agentes y asistentes inteligentes.
   • Automatización basada en IA.
   • Comparativa entre enfoques clásicos y herramientas modernas.
3. Arquitecturas y Técnicas Modernas (Visión Conceptual)
   • Qué es un Transformer y por qué ha cambiado la IA moderna.
   • Concepto de atención y priorización de información.
   • Cómo “aprenden” y generan contenido los modelos actuales.
   • Diferencias entre entrenamiento, ajuste, contextualización y personalización.
   • Introducción conceptual a fine tuning, RAG e IA conectada a datos corporativos.
   • Qué hacen realmente las empresas con IA generativa hoy.
4. Uso Práctico de la IA Generativa
   • Uso profesional de herramientas de IA existentes.
   • Generación y mejora de contenido.
   • Resúmenes y análisis documental.
   • Automatización de tareas de productividad.
   • Asistentes inteligentes y apoyo a la toma de decisiones.
   • Generación de presentaciones, informes y documentación.
   • Casos de uso corporativos y administrativos.
   • Aplicaciones potenciales en entornos similares a SELAE.
   • Demostraciones prácticas con herramientas actuales.
5. Automatización, Integración y Nuevos Escenarios
   • Introducción a automatizaciones con IA.
   • IA integrada en herramientas corporativas.
   • Microsoft Copilot y asistentes empresariales.
   • Flujos automatizados y agentes inteligentes.
   • IA aplicada a documentación, búsqueda de información, atención interna y productividad organizativa.
   • Introducción conceptual a ecosistemas de automatización y agentes.
6. Ética, Riesgos y Gobernanza
   • Sesgos, errores y alucinaciones.
   • Fiabilidad y validación de resultados.
   • Riesgos del uso incorrecto de la IA.
   • Privacidad y tratamiento de información sensible.
   • Derechos de autor y propiedad intelectual.
   • Uso responsable de herramientas generativas.
   • Seguridad y riesgos de exposición de información.
   • Introducción al IA Act europeo y contexto regulatorio.
   • Impacto organizativo, laboral y social.
7. Tendencias Futuras y Evolución de la IA
   • Evolución de los asistentes inteligentes.
   • IA generativa en tiempo real.
   • Agentes autónomos y automatización avanzada.
   • IA multimodal avanzada.
   • Modelos locales y eficientes.
   • Integración entre IA, automatización y sistemas corporativos.
   • Nuevos escenarios de productividad y transformación digital.
   • Perspectivas de evolución en organizaciones y administración pública.