Un recorrido por las habilidades que hoy separan a un usuario ocasional de un profesional que resuelve problemas concretos con modelos de lenguaje, automatización y datos.
Dejamos de lado el mito de que la IA reemplaza equipos. En la práctica, libera horas al encargarse de la clasificación de correos, el armado de informes semanales y la primera revisión de documentos. El resultado es un equipo que dedica su atención a decisiones que requieren criterio.
No se trata de generar texto genérico, sino de entrenar al modelo con el tono, los productos y las restricciones de tu organización. Así se producen respuestas para clientes, borradores de propuestas y publicaciones internas que mantienen coherencia con la voz de la marca.
Conversaciones de soporte, comentarios en encuestas y actas de reunión suelen quedar sin procesar por falta de tiempo. Con las técnicas adecuadas, esos textos se convierten en resúmenes accionables y en alertas tempranas sobre problemas recurrentes.
Una biblioteca de prompts bien documentada evita que cada persona empiece de cero. Definimos plantillas para análisis de competencia, revisión de contratos simples y preparación de entrevistas, con criterios de calidad y ejemplos de salida esperada.
La IA rinde cuando está donde ya trabajás: planillas, gestores de proyectos y correo. Configuramos flujos que enriquecen registros, completan campos repetitivos y sugieren próximos pasos sin obligar a cambiar de plataforma.
Medir si una respuesta es útil requiere más que una lectura rápida. Establecemos rúbricas simples para calificar precisión, tono y cumplimiento de instrucciones, y a partir de ahí iteramos sobre los prompts hasta lograr consistencia.
Tres itinerarios prácticos según tu punto de partida: cada uno define herramientas, entregables y el siguiente paso concreto para avanzar sin rodeos.
Fundamentos aplicados. Para quienes empiezan: vocabulario técnico, límites reales de los modelos actuales y ejercicios guiados con asistentes de uso común. Al terminar, sabrás elegir la herramienta adecuada para tareas de redacción, análisis de datos y atención al cliente.
Automatización de procesos. Orientado a equipos que quieren reducir tareas repetitivas. Revisamos integraciones con APIs, flujos de aprobación y criterios para decidir qué conviene automatizar y qué sigue requiriendo criterio humano. Incluye plantillas de evaluación de riesgo.
Estrategia y gobernanza. Para líderes y responsables de área: políticas internas de uso, revisión de sesgos, documentación de decisiones y alineación con normativa de protección de datos. El foco está en implementar IA de forma auditable y sostenible.
Cada ruta incluye materiales descargables, sesiones de consulta y un plan de acción personalizado. Elegí tu punto de partida y coordinamos el resto por correo o videollamada.
Cada lunes enviamos un caso práctico de automatización, un prompt listo para usar y una alerta sobre cambios normativos que afectan tu trabajo con datos. Sin ruido, solo lo que puedes aplicar esa misma semana.
Solicitar acceso al boletínResolvemos las dudas mas comunes sobre nuestros programas de capacitacion en inteligencia artificial, desde los requisitos previos hasta el acompanamiento posterior al curso.
No. Los programas estan disenados en niveles: el inicial trabaja con herramientas visuales y casos de uso concreto, sin escribir codigo. Si ya programas, los modulos avanzados profundizan en integraciones con APIs y modelos de lenguaje.
Trabajamos con plataformas de uso profesional como asistentes de codigo, generadores de texto e imagen, y entornos de automatizacion. El enfoque esta en criterios de seleccion, no en depender de una unica marca.
Depende del ritmo de cada persona. Un modulo basico toma entre tres y cuatro semanas con dedicacion parcial. El itinerario completo, que incluye proyecto final, suele completarse en cuatro meses.
Si. Al aprobar el proyecto integrador recibis una constancia de participacion con detalle de modulos y horas cursadas. Tambien preparamos a quienes quieran rendir certificaciones externas reconocidas en el mercado.
La automatizacion se enfoca en delegar tareas repetitivas a agentes o flujos que operan solos. El prompt engineering, en cambio, mejora la calidad de las respuestas de un modelo cuando lo consultas directamente. En los cursos se ven ambos, pero con objetivos distintos.
Si. Durante cuatro semanas posteriores al cierre, podes enviar consultas sobre tu proyecto o dudas puntuales de implementacion. Ademas, accedes a una comunidad de egresados donde se comparten casos y actualizaciones de herramientas.
