Duración: 60 horas.
Este curso está diseñado para quienes ya se han familiarizado con los conceptos básicos de inteligencia artificial y desean dar el paso hacia un uso mucho más estratégico y técnico de estas tecnologías. A lo largo de la formación, el alumnado profundiza en modelos avanzados, técnicas de diseño de sistemas inteligentes, integración con datos y herramientas empresariales, y criterios de gobernanza y seguridad propios de entornos profesionales donde la IA deja de ser experimental y pasa a formar parte del núcleo del negocio.
La propuesta combina explicación conceptual, análisis de casos reales y trabajo práctico con escenarios complejos: desde el diseño de sistemas agénticos y flujos de automatización hasta la evaluación de riesgos, el uso responsable y la definición de métricas de impacto. El objetivo es que el alumno no solo “sepa usar” herramientas de IA, sino que esté en condiciones de decidir cómo, dónde y para qué aplicarlas de manera avanzada y sostenible.
Objetivos generales
- Profundizar en los principios, técnicas y arquitecturas avanzadas de inteligencia artificial.
- Capacitar al alumnado para diseñar y desplegar soluciones de IA que resuelvan problemas complejos en contextos reales.
- Integrar la IA en procesos, servicios y decisiones empresariales con criterios de rendimiento, seguridad y gobernanza.
Objetivos específicos
- Revisar y consolidar los fundamentos de IA y aprendizaje automático necesarios para abordar niveles avanzados.
- Comprender el funcionamiento y las posibilidades de modelos avanzados (modelos generativos, sistemas agénticos, IA contextual, etc.).
- Diseñar flujos de trabajo donde la IA participe en la recogida, análisis y uso de datos para apoyar decisiones.
- Aplicar técnicas de diseño de prompts avanzados, orquestación de llamadas a modelos y uso de herramientas externas (APIs, bases de datos, automatizaciones).
- Integrar soluciones de IA en aplicaciones, entornos empresariales y procesos de negocio existentes.
- Evaluar el rendimiento de sistemas de IA mediante métricas adecuadas (precisión, robustez, eficiencia, impacto en negocio).
- Identificar riesgos asociados al uso avanzado de IA (sesgos, alucinaciones, dependencia de datos, seguridad, privacidad) y establecer medidas de mitigación.
- Conocer principios básicos de gobernanza de IA, cumplimiento normativo y documentación de sistemas.
- Analizar casos de uso avanzados en diferentes áreas (operaciones, marketing, finanzas, atención al cliente, RR. HH., etc.).
Contenidos:
Unidad didáctica 1. Fundamentos para la IA avanzada.
1.1. Repaso de conceptos clave de IA y aprendizaje automático.
1.2. Modelos tradicionales vs. modelos generativos y agénticos.
1.3. Tipos de problemas y soluciones avanzadas de IA.
Unidad didáctica 2. Modelos avanzados de inteligencia artificial.
2.1. Modelos generativos de texto, imagen y otros datos.
2.2. Sistemas agénticos y agentes autónomos.
2.3. IA contextual: memoria, herramientas y razonamiento.
2.4. Selección de modelos según necesidades y restricciones.
Unidad didáctica 3. Datos y arquitectura de soluciones de IA.
3.1. Papel de los datos en sistemas avanzados de IA.
3.2. Fuentes de datos, calidad, limpieza y preparación.
3.3. Arquitecturas de integración de IA con sistemas existentes.
3.4. Diseño de pipelines y flujos de trabajo inteligentes.
Unidad didáctica 4. Diseño avanzado de interacción con modelos.
4.1. Principios de prompting avanzado.
4.2. Estructuración de instrucciones para tareas complejas.
4.3. Uso de contexto, documentación y ejemplos.
4.4. Iteración, depuración y mejora de prompts y flujos.
Unidad didáctica 5. IA aplicada a procesos de negocio.
5.1. Identificación de procesos donde la IA aporta valor añadido.
5.2. Casos de uso avanzados por áreas (operaciones, finanzas, marketing, RR. HH., etc.).
5.3. Diseño de soluciones de IA integradas en procesos existentes.
5.4. Medición del impacto en productividad, calidad y coste.
Unidad didáctica 6. Evaluación y mejora de sistemas de IA.
6.1. Métricas de evaluación técnica (precisión, robustez, eficiencia).
6.2. Métricas de negocio (ROI, ahorro de tiempo, calidad percibida).
6.3. Monitorización de sistemas en producción.
6.4. Estrategias de mejora continua y reentrenamiento / reajuste.
Unidad didáctica 7. Riesgos, ética y gobernanza de la IA.
7.1. Sesgos, alucinaciones y errores en sistemas avanzados.
7.2. Privacidad, seguridad y protección de datos.
7.3. Principios de uso responsable y transparencia.
7.4. Gobernanza: políticas internas, documentación y trazabilidad.
Unidad didáctica 8. Normativa y contexto regulatorio.
8.1. Panorama general de la regulación de la IA (marcos y tendencias).
8.2. Obligaciones básicas para organizaciones que usan IA avanzada.
8.3. Impacto de la regulación en diseño y despliegue de soluciones.
8.4. Adaptación de proyectos de IA a requisitos normativos.
Unidad didáctica 9. Proyecto final de IA avanzada.
9.1. Selección de un problema real o caso de uso.
9.2. Diseño conceptual de la solución de IA.
9.3. Definición de datos, modelo, flujo de trabajo y métricas.
NORMATIVA EN CUMPLIMIENTO DEL REGLAMENTO EUROPEO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Duración: 60 horas.
La creciente implantación de sistemas de Inteligencia Artificial en empresas y administraciones públicas hace imprescindible conocer y aplicar los requisitos establecidos por el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (Reglamento UE 2024/1689 - AI Act). Este curso proporciona los conocimientos necesarios para identificar riesgos, cumplir las obligaciones legales y garantizar un uso seguro, ético y responsable de la IA.
Objetivo General.
Aplicar los requisitos establecidos por el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (UE 2024/1689) para identificar riesgos, implantar medidas de cumplimiento y garantizar el uso seguro, ético y legal de sistemas de inteligencia artificial en organizaciones públicas y privadas.
Objetivos Específicos.
Conocer el marco normativo europeo y nacional relacionado con la Inteligencia Artificial.
Identificar los diferentes niveles de riesgo establecidos por el AI Act.
Aplicar las obligaciones de transparencia exigidas por la normativa.
Comprender los requisitos legales aplicables a la IA generativa y modelos como ChatGPT.
Integrar la protección de datos en el desarrollo y utilización de sistemas de IA.
Diseñar procedimientos internos de gobernanza y cumplimiento normativo en materia de Inteligencia Artificial.
Conocer el régimen sancionador y las consecuencias del incumplimiento.
Analizar casos prácticos de aplicación en distintos sectores de actividad.
Contenidos:
Módulo 1. MARCO LEGAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
1.1 Qué es la IA según el AI Act.
1.2. Ámbito de aplicación.
1.3. Proveedores, desplegadores, importadores y distribuidores.
Módulo 2. CLASIFICACIÓN DE RIESGOS.
2.1. Riesgo inaceptable.
2.2. Sistemas de alto riesgo.
2.3. Sistemas de riesgo limitado.
2.4. Sistemas de riesgo mínimo.
MÓDULO 3. OBLIGACIONES DE TRANSPARENCIA.
3.1. Información al usuario.
3.2. Etiquetado de contenidos generados por IA.
3.3. Deepfakes.
3.4. Limitaciones y requisitos de transparencia.
MÓDULO 4. IA GENERATIVA Y CHATGPT.
4.1. Obligaciones para modelos generativos.
4.2. Documentación técnica.
4.3. Derechos de autor y copyright.
4.4. Gestión de riesgos.
MÓDULO 5. PROTECCIÓN DE DATOS E IA.
5.1. RGPD e Inteligencia Artificial.
5.2. Evaluaciones de impacto.
5.3. Decisiones automatizadas.
5.4. Derechos de los interesados.
5.5. Minimización de datos.
MÓDULO 6. GOBERNANZA Y COMPLIANCE IA.
6.1. Inventario de sistemas IA.
6.2. Evaluación de riesgos.
6.3. Supervisión humana.
6.4. Gestión documental.
6.5. Auditorías internas.
6.6. Registro de incidencias.
MÓDULO 7. RÉGIMEN SANCIONADOR.
7.1. Infracciones leves, graves y muy graves.
7.2. Responsabilidad de empresas y administraciones.
Duración: 60 horas.
Con este curso se enseñará al alumnado el diseño, creación e implementación de agentes de inteligencia artificial aplicados al entorno empresarial. Su enfoque combina fundamentos conceptuales, automatización de procesos, integración con herramientas digitales y desarrollo de casos de uso reales en áreas como atención al cliente, operaciones, marketing, recursos humanos y gestión documental.
La formación está orientada a perfiles profesionales que buscan mejorar la productividad, optimizar tareas y apoyar la toma de decisiones mediante agentes IA capaces de analizar información, interactuar con sistemas y ejecutar acciones de forma autónoma o semiautónoma.
Objetivos generales
- Capacitar al alumnado para comprender el funcionamiento y el potencial de los agentes de inteligencia artificial en entornos empresariales.
- Diseñar soluciones basadas en agentes IA orientadas a la automatización de procesos y la mejora de la eficiencia operativa.
- Aplicar herramientas y metodologías para crear agentes inteligentes adaptados a necesidades reales de negocio.
- Integrar criterios de supervisión, seguridad, calidad y uso responsable en el despliegue de agentes IA empresariales.
Objetivos específicos
- Identificar qué es un agente IA y diferenciarlo de un chatbot, una automatización tradicional o un asistente conversacional simple.
- Comprender los componentes básicos de un sistema agéntico: modelo, instrucciones, memoria, herramientas, datos y acciones.
- Analizar procesos empresariales susceptibles de mejora mediante agentes IA.
- Diseñar flujos de trabajo automatizados orientados a tareas reales de negocio.
- Configurar agentes capaces de recibir información, razonar, tomar decisiones y ejecutar acciones dentro de un proceso definido.
- Integrar agentes IA con herramientas habituales del entorno empresarial, como formularios, correo, bases de conocimiento, CRM o plataformas de automatización.
- Aplicar buenas prácticas de prompting, definición de objetivos, control de respuestas y validación de resultados.
- Desarrollar casos de uso aplicados a departamentos como administración, atención al cliente, marketing, recursos humanos o dirección.
- Establecer criterios básicos de seguridad, privacidad, supervisión humana y uso responsable de la IA en la empresa.
- Crear un proyecto final consistente en el diseño funcional o implementación básica de un agente IA empresarial.
Contenido:
Módulo 1. Introducción a los agentes IA en la empresa.
1.1. Qué es un agente de inteligencia artificial.
1.2. Diferencias entre agentes IA, chatbots y automatizaciones tradicionales.
1.3. Oportunidades de uso en el entorno empresarial.
1.4. Impacto en productividad, eficiencia y toma de decisiones.
Módulo 2. Fundamentos de la IA agéntica.
2.1. Componentes de un agente: instrucciones, contexto, memoria y herramientas.
2.2. Modelos de lenguaje y capacidad de razonamiento.
2.3. Tipos de agentes y niveles de autonomía.
2.4. Ciclo de trabajo de un agente inteligente.
Módulo 3. Diseño de casos de uso empresariales.
3.1. Identificación de procesos automatizables.
3.2. Priorización de tareas según impacto y viabilidad.
3.3. Casos de uso por departamentos.
3.4. Definición funcional del agente y objetivos de negocio.
Módulo 4. Prompting y diseño de instrucciones.
4.1. Principios de prompting aplicado a agentes.
4.2. Redacción de instrucciones eficaces.
4.3. Definición de roles, límites y criterios de respuesta.
4.4. Control de errores y mejora iterativa.
Módulo 5. Herramientas para crear agentes IA.
5.1. Plataformas de creación de agentes y automatización.
5.2. Entornos low-code y no-code.
5.3. Integración con herramientas empresariales.
5.4. Conexión con fuentes de datos y documentos.
Módulo 6. Automatización de procesos con agentes.
6.1. Diseño de flujos de trabajo inteligentes.
6.2. Recepción, análisis y clasificación de información.
6.3. Ejecución de acciones automáticas.
6.4. Supervisión y validación de procesos automatizados.
Módulo 7. Agentes IA aplicados a áreas de negocio.
7.1. Atención al cliente y soporte.
7.2. Administración y gestión documental.
7.3. Marketing, contenidos y comunicación.
7.4. Recursos humanos y gestión interna.
7.5. Apoyo a dirección y análisis de información.
Módulo 8. Seguridad, ética y control.
8.1. Privacidad y protección de datos.
8.2. Riesgos, sesgos y alucinaciones.
8.3. Supervisión humana y límites operativos.
8.4. Buenas prácticas de uso responsable en empresa.
Duración: 60 horas.
A lo largo de la formación, se trabajará en la creación e implementación de agentes de inteligencia artificial aplicados al entorno empresarial. A lo largo de la formación, se trabajará en la automatización de tareas, la optimización de procesos, la integración con herramientas digitales y el desarrollo de casos de uso reales en distintas áreas de negocio.
La acción formativa está orientada a profesionales, mandos intermedios, responsables de área, emprendedores y perfiles técnicos o funcionales que deseen incorporar agentes IA a su actividad para mejorar la productividad, agilizar operaciones y apoyar la toma de decisiones.
Objetivos generales.
- Capacitar al alumnado para comprender el funcionamiento y las aplicaciones de los agentes de inteligencia artificial en el entorno empresarial.
- Diseñar soluciones basadas en agentes IA orientadas a la automatización de procesos y la mejora de la eficiencia.
- Aplicar herramientas y metodologías para crear agentes inteligentes adaptados a necesidades reales de negocio.
- Integrar criterios de supervisión, seguridad, calidad y uso responsable en la implantación de agentes IA empresariales.
Objetivos específicos.
- Identificar qué es un agente de inteligencia artificial y diferenciarlo de un chatbot o de una automatización tradicional.
- Comprender los elementos básicos de un sistema agéntico: instrucciones, contexto, memoria, herramientas, datos y acciones.
- Detectar procesos empresariales susceptibles de automatización mediante agentes IA.
- Diseñar casos de uso orientados a diferentes departamentos y necesidades operativas.
- Redactar instrucciones eficaces y definir el comportamiento esperado de un agente.
- Configurar agentes capaces de analizar información, responder, ejecutar acciones y apoyar tareas concretas.
- Integrar agentes IA con aplicaciones, documentos, bases de conocimiento y flujos de trabajo.
- Aplicar buenas prácticas de control, validación y mejora de resultados.
- Identificar riesgos relacionados con privacidad, seguridad, errores y uso inadecuado de la inteligencia artificial.
- Desarrollar un proyecto final de diseño o implementación básica de un agente IA empresarial.
Contenidos:
Módulo 1. Introducción a los agentes IA en la empresa.
1.1. Qué es un agente de inteligencia artificial.
1.2. Diferencias entre agentes IA, chatbots y automatizaciones.
1.3. Evolución de la IA aplicada a negocio.
1.4. Oportunidades de uso en el entorno empresarial.
Módulo 2. Fundamentos de la IA agéntica.
2.1. Componentes de un agente inteligente.
2.2. Modelos de lenguaje, contexto y razonamiento.
2.3. Tipos de agentes y niveles de autonomía.
2.4. Ciclo de funcionamiento de un agente IA.
Módulo 3. Identificación de casos de uso empresariales.
3.1. Procesos susceptibles de automatización.
3.2. Análisis de necesidades y objetivos de negocio.
3.3. Casos de uso por departamentos.
3.4. Priorización de oportunidades de implantación.
Módulo 4. Diseño de instrucciones y lógica del agente.
4.1. Principios de prompting aplicado a agentes.
4.2. Diseño de roles, objetivos y límites.
4.3. Definición de flujos de interacción y decisión.
4.4. Mejora iterativa de instrucciones y respuestas.
Módulo 5. Herramientas para la creación de agentes IA.
5.1. Plataformas de creación de agentes.
5.2. Soluciones low-code y no-code.
5.3. Integración con aplicaciones empresariales.
5.4. Conexión con datos, documentos y servicios externos.
Módulo 6. Automatización de procesos con agentes.
6.1. Diseño de flujos de trabajo automatizados.
6.2. Recepción, análisis y clasificación de información.
6.3. Generación de respuestas y ejecución de acciones.
6.4. Supervisión y control del proceso automatizado.
Módulo 7. Aplicaciones prácticas en la empresa.
7.1. Agentes IA para atención al cliente.
7.2. Agentes IA para administración y gestión documental.
7.3. Agentes IA para marketing y comunicación.
7.4. Agentes IA para recursos humanos y operaciones.
7.5. Agentes IA para apoyo a dirección y análisis de información.
Módulo 8. Seguridad, ética y supervisión.
8.1. Privacidad y tratamiento de datos.
8.2. Riesgos, sesgos y errores en los agentes IA.
8.3. Supervisión humana y control de resultados.
8.4. Buenas prácticas de uso responsable en empresa.
Duración: 60 horas.
La acción formativa está dirigida a profesionales, personal administrativo, mandos intermedios, responsables de equipo y usuarios de Microsoft 365 que deseen integrar la inteligencia artificial generativa en su trabajo diario de forma eficaz, segura y alineada con las necesidades de la organización.
Este curso está diseñado para capacitar al alumnado en el uso práctico de Copilot para Microsoft 365 como herramienta de apoyo a la productividad, la comunicación, la gestión de la información y la automatización de tareas en el entorno profesional. A lo largo de la formación, se abordará su aplicación en las principales herramientas de Microsoft 365, con un enfoque orientado a mejorar la eficiencia, la calidad del trabajo y la toma de decisiones.
Objetivos generales.
- Capacitar al alumnado para comprender el funcionamiento, el alcance y las aplicaciones de Copilot para Microsoft 365 en el entorno laboral.
- Utilizar Copilot de forma práctica en las principales aplicaciones de Microsoft 365 para mejorar la productividad individual y colaborativa.
- Aplicar técnicas de prompting para obtener respuestas, documentos, análisis y propuestas de mayor calidad.
- Integrar buenas prácticas de uso responsable, seguridad y validación de resultados en el trabajo con inteligencia artificial.
Objetivos específicos.
- Identificar qué es Copilot para Microsoft 365 y comprender sus principales funcionalidades.
- Diferenciar los distintos entornos de uso de Copilot dentro del ecosistema Microsoft 365.
- Redactar instrucciones eficaces para obtener resultados útiles, claros y adaptados a cada tarea.
- Utilizar Copilot en Word para redactar, resumir, reescribir y mejorar documentos.
- Aplicar Copilot en Excel para analizar datos, generar fórmulas, resumir información y detectar tendencias.
- Emplear Copilot en PowerPoint para crear, estructurar y mejorar presentaciones profesionales.
- Utilizar Copilot en Outlook para redactar correos, resumir conversaciones y mejorar la comunicación profesional.
- Aplicar Copilot en Teams para resumir reuniones, identificar acuerdos y recuperar información clave.
- Utilizar Microsoft 365 Chat para consultar información, relacionar contenidos y apoyar tareas transversales.
- Identificar limitaciones, errores potenciales y riesgos asociados al uso de la inteligencia artificial generativa.
- Validar resultados y aplicar criterios de calidad, seguridad y confidencialidad en el uso de Copilot.
Contenidos:
Módulo 1. Introducción a Copilot para Microsoft 365.
1.1. Qué es Copilot para Microsoft 365.
1.2. Principales funcionalidades y utilidades.
1.3. Cómo funciona Copilot en el ecosistema Microsoft 365.
1.4. Inteligencia artificial responsable y uso seguro.
Módulo 2. Fundamentos de interacción con Copilot.
2.1. Principios básicos de prompting.
2.2. Cómo formular instrucciones eficaces.
2.3. Contexto, objetivo, tono y formato de respuesta.
2.4. Mejora iterativa de prompts y validación de resultados.
Módulo 3. Copilot en Word.
3.1. Redacción de borradores y documentos.
3.2. Resumen y simplificación de textos.
3.3. Reescritura, ampliación y mejora de contenidos.
3.4. Generación de tablas, esquemas y versiones adaptadas.
Módulo 4. Copilot en Excel.
4.1. Preparación y estructura de datos.
4.2. Análisis de información con lenguaje natural.
4.3. Generación de fórmulas y apoyo al cálculo.
4.4. Identificación de tendencias, filtrado y visualización de datos.
Módulo 5. Copilot en PowerPoint.
5.1. Creación de presentaciones a partir de instrucciones.
5.2. Generación de diapositivas desde documentos.
5.3. Organización y mejora de la estructura de la presentación.
5.4. Resumen de contenidos y refuerzo del mensaje visual.
Módulo 6. Copilot en Outlook.
6.1. Redacción de correos electrónicos profesionales.
6.2. Resumen de hilos de mensajes.
6.3. Mejora del tono, claridad y eficacia comunicativa.
6.4. Organización de tareas y preparación de la jornada.
Módulo 7. Copilot en Teams y Microsoft 365 Chat.
7.1. Resumen de reuniones y conversaciones.
7.2. Identificación de decisiones, tareas y acuerdos.
7.3. Recuperación de información relevante mediante chat.
7.4. Coordinación y apoyo al trabajo colaborativo.
Módulo 8. Optimización y extensión de Copilot.
8.1. Buenas prácticas de uso profesional.
8.2. Estrategias para aumentar la productividad.
8.3. Extensión de funcionalidades mediante conectores y complementos.
8.4. Integración con procesos y flujos de trabajo de la organización.
Módulo 9. Ética, seguridad y control de resultados.
9.1. Privacidad, confidencialidad y tratamiento de la información.
9.2. Riesgos, errores y limitaciones de Copilot.
9.3. Verificación y validación de contenidos generados.
9.4. Uso responsable de la IA en contextos profesionales.
Duración: 60 horas.
El curso capacita al alumnado en el uso práctico de ChatGPT en el entorno empresarial, con el fin de mejorar la productividad, optimizar procesos, apoyar la toma de decisiones y facilitar la creación de contenidos y soluciones asistidas por inteligencia artificial. A lo largo de la formación, se trabajará en la aplicación de ChatGPT a tareas reales de empresa, tanto a nivel individual como en equipos y departamentos.
La acción formativa está dirigida a profesionales, responsables de área, personal técnico y administrativo, emprendedores y equipos de empresa que deseen incorporar ChatGPT a su trabajo diario de forma eficaz, segura y orientada a resultados.
Objetivos generales.
- Capacitar al alumnado para comprender el funcionamiento y las posibilidades de ChatGPT en el entorno empresarial.
- Aplicar ChatGPT a tareas de comunicación, análisis, organización, creatividad y automatización en diferentes áreas de la empresa.
- Desarrollar habilidades de prompting para obtener respuestas útiles, precisas y adaptadas a objetivos profesionales.
- Integrar ChatGPT en procesos de trabajo con criterios de calidad, seguridad, supervisión y uso responsable.
Objetivos específicos.
- Identificar qué es ChatGPT y comprender sus principales funcionalidades y limitaciones.
- Distinguir los usos más adecuados de ChatGPT en el ámbito profesional y empresarial.
- Redactar prompts eficaces en función de la tarea, el contexto y el resultado esperado.
- Utilizar ChatGPT para redactar, resumir, corregir, reformular y adaptar textos profesionales.
- Aplicar ChatGPT a la creación de contenidos para comunicación interna, marketing, ventas y atención al cliente.
- Utilizar ChatGPT como apoyo en la organización de tareas, reuniones, proyectos y flujos de trabajo.
- Emplear ChatGPT en procesos de análisis, generación de ideas y apoyo a la toma de decisiones.
- Diseñar asistentes personalizados o configuraciones adaptadas a necesidades específicas de empresa o puesto.
- Identificar oportunidades de automatización e integración con otras herramientas digitales.
- Reconocer riesgos relacionados con privacidad, errores, sesgos y uso inadecuado de la inteligencia artificial.
- Validar los resultados generados y aplicar buenas prácticas de control de calidad.
- Desarrollar casos prácticos de aplicación de ChatGPT en el entorno profesional.
Contenidos:
Módulo 1. Introducción a ChatGPT y a la IA generativa.
1.1. Qué es la inteligencia artificial generativa.
1.2. Qué es ChatGPT y cómo funciona.
1.3. Capacidades, ventajas y limitaciones.
1.4. Usos profesionales y empresariales más habituales.
Módulo 2. Fundamentos de prompting.
2.1. Qué es un prompt y cómo influye en la respuesta.
2.2. Estructura de instrucciones eficaces.
2.3. Contexto, rol, objetivo, tono y formato.
2.4. Mejora iterativa de prompts y validación de resultados.
Módulo 3. ChatGPT para productividad personal y profesional.
3.1. Organización de tareas y prioridades.
3.2. Preparación de reuniones, actas y resúmenes.
3.3. Apoyo en la gestión del tiempo y planificación.
3.4. Uso de ChatGPT como asistente de trabajo diario.
Módulo 4. ChatGPT para comunicación y redacción profesional.
4.1. Redacción de correos, informes y documentos.
4.2. Revisión, corrección y mejora de estilo.
4.3. Resumen, simplificación y reformulación de textos.
4.4. Adaptación del mensaje a distintos públicos y canales.
Módulo 5. ChatGPT para marketing, ventas y atención al cliente.
5.1. Creación de contenidos comerciales y promocionales.
5.2. Redacción de mensajes para redes sociales, campañas y newsletters.
5.3. Preparación de respuestas para consultas y reclamaciones.
5.4. Personalización de comunicaciones y mejora de la experiencia del cliente.
Módulo 6. ChatGPT para análisis, creatividad e innovación.
6.1. Generación de ideas y propuestas de mejora.
6.2. Análisis de información y síntesis de datos.
6.3. Comparación de opciones y apoyo a decisiones.
6.4. Aplicaciones en brainstorming, diseño de soluciones e innovación.
Módulo 7. Asistentes personalizados y configuraciones avanzadas.
7.1. Introducción a los asistentes personalizados.
7.2. Adaptación de ChatGPT a funciones o departamentos.
7.3. Diseño de instrucciones persistentes y flujos de uso.
7.4. Creación de entornos de trabajo más eficientes con IA.
Módulo 8. Integración y automatización en la empresa.
8.1. Identificación de procesos automatizables.
8.2. Integración con herramientas y aplicaciones de trabajo.
8.3. Automatización de tareas repetitivas.
8.4. Aplicación de ChatGPT en flujos de trabajo empresariales.
Módulo 9. Seguridad, ética y control de resultados.
9.1. Privacidad y tratamiento responsable de la información.
9.2. Riesgos, sesgos y errores frecuentes.
9.3. Supervisión humana y validación de respuestas.
9.4. Buenas prácticas de uso seguro y responsable.
DIRECTOR DE IA PARA PYMES.
Duración: 60 horas.
A lo largo de la formación, se abordarán los fundamentos de la IA aplicada al negocio, la identificación de oportunidades reales, la priorización de casos de uso, la organización del cambio y la implantación de una hoja de ruta viable para la pyme.
La acción formativa está dirigida a gerencia, dirección general, responsables de área, mandos intermedios, consultores y profesionales que deseen liderar la incorporación de la inteligencia artificial en la empresa con criterios de eficiencia, competitividad, seguridad y sostenibilidad organizativa.
Objetivos generales.
- Capacitar al alumnado para comprender el valor estratégico de la inteligencia artificial en la pyme.
- Identificar oportunidades de aplicación de la IA alineadas con los objetivos de negocio.
- Diseñar una estrategia de adopción de IA realista, priorizada y orientada a resultados.
- Integrar criterios de gobernanza, seguridad, ética y gestión del cambio en la implantación de iniciativas de IA.
Objetivos específicos.
- Comprender qué es la inteligencia artificial y distinguir sus principales aplicaciones en el entorno empresarial.
- Analizar el impacto de la IA en la competitividad, la productividad y la toma de decisiones de la pyme.
- Identificar procesos, áreas y tareas susceptibles de mejora mediante soluciones de IA.
- Diferenciar entre IA generativa, automatización inteligente, analítica avanzada y agentes IA.
- Evaluar oportunidades de implantación en función de impacto, viabilidad, coste y retorno esperado.
- Definir casos de uso prioritarios adaptados a la realidad y recursos de la pyme.
- Diseñar una hoja de ruta para la incorporación progresiva de la IA en la organización.
- Aplicar criterios básicos de gobernanza, privacidad, seguridad y control de riesgos.
- Impulsar estrategias de gestión del cambio y adopción interna de nuevas herramientas basadas en IA.
- Identificar el papel de la dirección en la supervisión, seguimiento y evaluación de iniciativas de IA.
- Utilizar herramientas de IA como apoyo a la dirección, el análisis de información y la toma de decisiones.
- Elaborar un plan básico de implantación de IA para una pyme.
Contenidos:
Módulo 1. Introducción a la inteligencia artificial en la pyme.
1.1. Qué es la inteligencia artificial y qué no es.
1.2. Evolución de la IA y situación actual.
1.3. Tipos de inteligencia artificial y aplicaciones empresariales.
1.4. Oportunidades y retos para las pequeñas y medianas empresas.
Módulo 2. El papel de la dirección ante la IA.
2.1. La IA como palanca de transformación empresarial.
2.2. Nuevo rol directivo en entornos aumentados por IA.
2.3. Visión estratégica y liderazgo de la innovación.
2.4. Toma de decisiones apoyada en inteligencia artificial.
Módulo 3. Identificación de oportunidades y casos de uso.
3.1. Áreas de la empresa con potencial de aplicación.
3.2. Detección de procesos mejorables con IA.
3.3. Casos de uso en administración, marketing, ventas, operaciones y recursos humanos.
3.4. Priorización según impacto, coste y viabilidad.
Módulo 4. Herramientas y soluciones de IA para pymes.
4.1. Herramientas de IA generativa para productividad.
4.2. Soluciones de automatización inteligente.
4.3. Asistentes virtuales, copilotos y agentes IA.
4.4. Criterios para seleccionar herramientas adecuadas.
Módulo 5. Estrategia de implantación de IA.
5.1. Diagnóstico inicial de madurez digital.
5.2. Definición de objetivos y resultados esperados.
5.3. Diseño de una hoja de ruta de implantación.
5.4. Fases de adopción, seguimiento y mejora continua.
Módulo 6. Datos, procesos y organización.
6.1. La importancia del dato en la estrategia de IA.
6.2. Calidad, disponibilidad y organización de la información.
6.3. Revisión de procesos antes de automatizar.
6.4. Preparación de la empresa para integrar soluciones de IA.
Módulo 7. Gobernanza, riesgos y uso responsable.
7.1. Privacidad, confidencialidad y protección de datos.
7.2. Riesgos, sesgos, errores y límites de la inteligencia artificial.
7.3. Supervisión humana y control de resultados.
7.4. Políticas internas y buenas prácticas de uso responsable.
Módulo 8. Gestión del cambio y adopción interna.
8.1. Barreras culturales y organizativas.
8.2. Comunicación interna sobre el uso de la IA.
8.3. Formación y acompañamiento a equipos.
8.4. Liderazgo para la adopción y consolidación del cambio.
Módulo 9. IA aplicada a la dirección y a la toma de decisiones.
9.1. Análisis de información con apoyo de IA.
9.2. Elaboración de informes, resúmenes y escenarios.
9.3. IA para planificación, seguimiento y control.
9.4. Apoyo a la dirección en decisiones estratégicas y operativas.
Duración: 60 horas.
Este curso está diseñado para quienes ya se han familiarizado con los conceptos básicos de inteligencia artificial y desean dar el paso hacia un uso mucho más estratégico y técnico de estas tecnologías. A lo largo de la formación, el alumnado profundiza en modelos avanzados, técnicas de diseño de sistemas inteligentes, integración con datos y herramientas empresariales, y criterios de gobernanza y seguridad propios de entornos profesionales donde la IA deja de ser experimental y pasa a formar parte del núcleo del negocio.
La propuesta combina explicación conceptual, análisis de casos reales y trabajo práctico con escenarios complejos: desde el diseño de sistemas agénticos y flujos de automatización hasta la evaluación de riesgos, el uso responsable y la definición de métricas de impacto. El objetivo es que el alumno no solo “sepa usar” herramientas de IA, sino que esté en condiciones de decidir cómo, dónde y para qué aplicarlas de manera avanzada y sostenible.
Objetivos generales
- Profundizar en los principios, técnicas y arquitecturas avanzadas de inteligencia artificial.
- Capacitar al alumnado para diseñar y desplegar soluciones de IA que resuelvan problemas complejos en contextos reales.
- Integrar la IA en procesos, servicios y decisiones empresariales con criterios de rendimiento, seguridad y gobernanza.
Objetivos específicos
- Revisar y consolidar los fundamentos de IA y aprendizaje automático necesarios para abordar niveles avanzados.
- Comprender el funcionamiento y las posibilidades de modelos avanzados (modelos generativos, sistemas agénticos, IA contextual, etc.).
- Diseñar flujos de trabajo donde la IA participe en la recogida, análisis y uso de datos para apoyar decisiones.
- Aplicar técnicas de diseño de prompts avanzados, orquestación de llamadas a modelos y uso de herramientas externas (APIs, bases de datos, automatizaciones).
- Integrar soluciones de IA en aplicaciones, entornos empresariales y procesos de negocio existentes.
- Evaluar el rendimiento de sistemas de IA mediante métricas adecuadas (precisión, robustez, eficiencia, impacto en negocio).
- Identificar riesgos asociados al uso avanzado de IA (sesgos, alucinaciones, dependencia de datos, seguridad, privacidad) y establecer medidas de mitigación.
- Conocer principios básicos de gobernanza de IA, cumplimiento normativo y documentación de sistemas.
- Analizar casos de uso avanzados en diferentes áreas (operaciones, marketing, finanzas, atención al cliente, RR. HH., etc.).
Contenidos:
Unidad didáctica 1. Fundamentos para la IA avanzada.
1.1. Repaso de conceptos clave de IA y aprendizaje automático.
1.2. Modelos tradicionales vs. modelos generativos y agénticos.
1.3. Tipos de problemas y soluciones avanzadas de IA.
Unidad didáctica 2. Modelos avanzados de inteligencia artificial.
2.1. Modelos generativos de texto, imagen y otros datos.
2.2. Sistemas agénticos y agentes autónomos.
2.3. IA contextual: memoria, herramientas y razonamiento.
2.4. Selección de modelos según necesidades y restricciones.
Unidad didáctica 3. Datos y arquitectura de soluciones de IA.
3.1. Papel de los datos en sistemas avanzados de IA.
3.2. Fuentes de datos, calidad, limpieza y preparación.
3.3. Arquitecturas de integración de IA con sistemas existentes.
3.4. Diseño de pipelines y flujos de trabajo inteligentes.
Unidad didáctica 4. Diseño avanzado de interacción con modelos.
4.1. Principios de prompting avanzado.
4.2. Estructuración de instrucciones para tareas complejas.
4.3. Uso de contexto, documentación y ejemplos.
4.4. Iteración, depuración y mejora de prompts y flujos.
Unidad didáctica 5. IA aplicada a procesos de negocio.
5.1. Identificación de procesos donde la IA aporta valor añadido.
5.2. Casos de uso avanzados por áreas (operaciones, finanzas, marketing, RR. HH., etc.).
5.3. Diseño de soluciones de IA integradas en procesos existentes.
5.4. Medición del impacto en productividad, calidad y coste.
Unidad didáctica 6. Evaluación y mejora de sistemas de IA.
6.1. Métricas de evaluación técnica (precisión, robustez, eficiencia).
6.2. Métricas de negocio (ROI, ahorro de tiempo, calidad percibida).
6.3. Monitorización de sistemas en producción.
6.4. Estrategias de mejora continua y reentrenamiento / reajuste.
Unidad didáctica 7. Riesgos, ética y gobernanza de la IA.
7.1. Sesgos, alucinaciones y errores en sistemas avanzados.
7.2. Privacidad, seguridad y protección de datos.
7.3. Principios de uso responsable y transparencia.
7.4. Gobernanza: políticas internas, documentación y trazabilidad.
Unidad didáctica 8. Normativa y contexto regulatorio.
8.1. Panorama general de la regulación de la IA (marcos y tendencias).
8.2. Obligaciones básicas para organizaciones que usan IA avanzada.
8.3. Impacto de la regulación en diseño y despliegue de soluciones.
8.4. Adaptación de proyectos de IA a requisitos normativos.
Unidad didáctica 9. Proyecto final de IA avanzada.
9.1. Selección de un problema real o caso de uso.
9.2. Diseño conceptual de la solución de IA.
9.3. Definición de datos, modelo, flujo de trabajo y métricas.
Curso Online
Especialidad Formativa SEPE COMM04
Duración: 50 horas
Objetivos:
- Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial aplicada al marketing.
- Identificar herramientas de IA para la creación, análisis y optimización de estrategias de marketing.
- Aplicar soluciones de IA para mejorar la comunicación y la experiencia del cliente.
- Utilizar la inteligencia artificial de forma ética y responsable en el ámbito del marketing.
Contenidos:
- Fundamentos de la inteligencia artificial y el marketing.
- Herramientas de IA para la creación de contenidos y campañas.
- Análisis de datos y personalización mediante IA.
- Automatización de procesos de marketing.
- Ética, privacidad y uso responsable de la inteligencia artificial.
- Tendencias y aplicaciones de la IA en marketing.
Curso Online
Especialidad Formativa SEPE IFCT0049
Duración: 60 horas