Cómo usar la Inteligencia Artificial para aumentar nuestra productividad

MÓDULO 1. ¿QUÉ ES LA IA?

2 HORAS

** La Inteligencia Artificial es una disciplina que combina la informática con sólidos conjuntos de datos para permitir la resolución de problemas. También abarca las subcategorías machine learning y deep learning (aprendizaje profundo) que se componen de algoritmos de IA que buscan crear sistemas expertos que hagan previsiones o clasificaciones en función de los datos de entrada.

1.1. ¿Qué es la Inteligencia Artificial?

1.1.1. Gradación de la IA.

1.2. Redes neuronales, Deep Learning y Machine Learning.

1.3. Cronología.

1.4. ¿Qué ha cambiado?

1.4.1. Grandes modelos de lenguaje (LLM).

1.4.2. Datasets de entrenamiento.

1.4.3. Potencia de cálculo.

1.5. Impacto en el mercado laboral.

MÓDULO 2. PRINCIPALES TIPOS Y USOS DE LA IA

2 HORAS

2.1. IA hasta la revolución de los LLM.

2.2. LLM de texto:

2.2.1. El prompt.

2.2.2. El context.

2.2.3. Parámetros del modelo.

2.2.4. Limitaciones de los LLM:

2.2.4.1. Alucinaciones.

2.2.4.2. Sesgos.

2.2.4.3. Repeticiones y bucles.

2.2.4.4. Tamaño del contexto.

2.2.4.5. Operaciones aritméticas.

2.2.4.6. Compresión del prompt intent.

2.3. LLM multimodales:

2.3.1. IA de tratamiento de imágenes.

2.3.2. IA de tratamiento de video.

2.3.3. IA de tratamiento de audio.

2.4. LLM razonadores.

2.5. Principales actores y tecnologías de IA:

2.5.1. OpenAI.

2.5.2. Microsoft.

2.5.3. Google.

2.5.4. Meta.

2.5.5. xAI.

2.5.6. Anthropic.

2.5.7. Mistral.

2.5.8. Midjourney.

2.5.9. Stable diffusion.

MÓDULO 3. ECOSISTEMA OpenAI

8 HORAS

** OpenAI es una organización de investigación en Inteligencia Artificial (IA) que ha experimentado una rápida evolución desde su fundación en 2015. Su objetivo ha sido el de desarrollar y promover IA amigable que beneficie a toda la humanidad.

3.1. Productos disponibles:

3.1.1. Modelos GPT.

3.1.2. ChatGPT.

3.1.3. DALL-E.

3.1.4. Sora.

3.1.5. Whisper.

3.1.6. Codex.

3.1.7. API OpenAI.

3.2. ChatGPT:

3.2.1. Configuración del acceso a ChatGPT.

3.2.2. Modelos disponibles en ChatGPT:

3.2.2.1. GPT-5

3.2.2.2. GPT-4o.

3.2.2.3. Modelos de la familia o.

3.2.2.4. GPT-4.

3.2.3. Planes de precio de ChatGPT.

3.2.4. Funcionalidades de ChatGPT:

3.2.4.1. Buscar.

3.2.4.2. Investigación en profundidad.

3.4.4.3. Estudiar y aprender.

3.2.4.4. Imagen.

3.2.4.5. Lienzo.

3.2.5. GPTs:

3.2.5.1. Explorar GPTs.

3.2.5.2. Cómo crear un GPT.

3.2.6. Proyectos.

3.3. API de OpenAI:

3.3.1. API, no solo para programadores.

3.3.2. Configuración de la cuenta para usar la API.

3.3.3. Pricing.

3.3.4. Uso de Playground.

MÓDULO 4. PROMPT ENGINEERING BÁSICO

10 HORAS

** El prompt engineering es la disciplina que nos enseña como relacionarnos con los LLM, cómo redactar nuestros prompts, de forma que la respuesta se ajuste a nuestras necesidades.

4.1. ¿Qué puedo hacer con un prompt?

4.2. ¿Qué es el prompt engineering?

4.3. Operaciones básicas:

4.3.1. Generación de texto.

4.3.2. Clasificación.

4.3.3. Resúmenes de textos.

4.3.4. Reescribir textos.

4.3.5. Traducir textos.

4.3.6. Formatear textos.

4.3.7. Las posibilidades son ilimitadas.

4.4. Estructura del prompt:

4.4.1. Instrucciones.

4.4.2. Modificadores.

4.4.3. Datos.

4.4.4. Ejemplos.

4.5. Recomendaciones:

4.5.1. Comienza con lo simple.

4.5.2. La instrucción.

4.5.3. Especificidad.

4.5.4. Evita la imprecisión.

4.5.5. ¿Hacer o no hacer?

4.5.6. Usa ejemplos.

MÓDULO 5. PROMPT ENGINEERING AVANZADO

10 HORAS

5.1. Tipos de prompts:

5.1.1. Zero-Shot vs Few-Shot Prompt.

5.1.2. Standar Prompt vs Chain of Thought (CoT) Prompt.

5.1.3. Autoconsistencia.

5.1.4. Conocimiento generado.

5.2. Estrategia de prompting:

5.2.1. Diseño de la secuencia de prompts:

5.2.1.1. Asignación de rol.

5.2.1.2. Presentación de la información de fondo.

5.2.1.3. Presentación de la información contextual.

5.2.1.4. Comprobación del contexto.

5.2.1.5. Manipulación de los datos.

5.2.1.6. Generación del output.

5.3. Más consejos de prompting.

5.4. Formateo avanzado.

5.5. Escritura creativa.

5.6. Recursos de prompt engineering.

MÓDULO 6. AGENTES Y OTRAS HERRAMIENTAS BASADAS EN IA

8 HORAS

6.1. La explosión de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial.

6.2. Microsoft Copilot:

6.2.1. Microsoft Copilot y Microsoft 365 Copilot.

6.3. Gemini:

6.3.1. Modelos disponibles:

6.3.1.1. Gemini 2.5 Flash.

6.3.1.2. Gemini 2.5 Pro.

6.3.1.3. Gemini 2.5 Deep Thinking.

6.3.2. Planes de precio de Google IA.

6.3.3. Funcionalidades de Gemini:

6.3.3.1. Gems.

6.3.3.2. Deep Research:

6.3.3.3. Extensiones.

6.3.3.4. Integración con Google Workspace.

6.3.3.5. NotebookKLM.

6.4. Plugins:

6.4.1. Merlin.

6.4.2. HARPA AI.

6.4.3. Mónica.

6.4.4. AIPRM for ChatGPT.

6.4.5. Perplexity.

6.4.6. Poe.

6.4.7. Notion.

6.4.8. Extensiones de Google Sheets y Docs.

6.4.9. Y un sinfín más de aplicaciones.

MÓDULO 7. APLICACIONES EN LA EMPRESA

8 HORAS

7.1. Productividad:

7.1.1. Resumir.

7.1.2. Reescribir.

7.1.3. Generación de prompts.

7.2. Aprendizaje.

7.3. Marketing y SEO.

7.4. Social Media.

7.5. RRHH y búsqueda de empleo.

7.6. Administración.

7.7. Gestión de proyectos.

7.8. Departamento de IT.

7.9. Varios.

MÓDULO 8. GENERACIÓN DE IMÁGENES Y VIDEO

8 HORAS

8.1. ¿Qué diferencia a la IA generadora de imágenes de los LLM?

8.2. Generación de prompts para IA de imágenes:

8.2.1. Estructura del prompt de imágenes.

8.2.2. Recomendaciones.

8.3. DALL-E.

8.4. Midjourney.

8.5. Stable Diffusion.

8.6. Adobe Firefly.

8.7. Google Imagen y Veo.

8.8. Leonardo.

MÓDULO 9. ÉTICA Y PRIVACIDAD

4 HORAS

9.1. Sesgo y discriminación en la IA:

9.1.1. El sesgo por entrenamiento.

9.1.2. El sesgo por censura.

9.2. Medidas básicas de privacidad al trabajar con IA.

9.3. Ética en la creación y uso de la IA:

9.3.1. Utilización de contenido en copyright.

9.3.2. Uso en educación.

9.3.3. Impacto en el mercado laboral.

9.3.4. Advenimiento de la AGI.