Introducción a la Inteligencia Artificial: fundamentos, aplicaciones y oportunidades

Fundamentos, aplicaciones y oportunidades

Duración: 6 horas Nivel: Iniciación Modalidad: online en directo Dirigido a: personas que quieran comprender y empezar a aplicar la Inteligencia Artificial de forma práctica.

Descripción del curso

Este curso ofrece una introducción clara, práctica y actualizada a la Inteligencia Artificial, con especial atención a la IA generativa y a su aplicación real en entornos profesionales.

A lo largo de la formación, los participantes comprenderán qué es la IA, cómo funcionan conceptos clave como los modelos, los LLMs, los prompts, los tokens o las ventanas de contexto, y aprenderán a utilizar herramientas prácticas para mejorar su productividad, crear contenidos, organizar información y detectar oportunidades de aplicación en su trabajo diario.

El curso combina explicación conceptual, demostraciones prácticas y ejercicios guiados para que los asistentes puedan empezar a usar la IA con criterio, seguridad y orientación a resultados.

Objetivos del curso

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

• Comprender qué es la Inteligencia Artificial y por qué está transformando empresas, profesiones y procesos.
• Diferenciar los principales tipos de IA y reconocer sus aplicaciones más habituales.
• Entender conceptos esenciales como modelos, LLMs, prompts, tokens y ventanas de contexto.
• Utilizar herramientas prácticas de IA para crear presentaciones, sintetizar información, generar ideas y trabajar con documentos.
• Redactar mejores prompts para obtener respuestas más útiles, precisas y adaptadas al objetivo.
• Identificar límites, riesgos y buenas prácticas en el uso de herramientas de IA.
• Detectar oportunidades sencillas de aplicación de la IA en tareas, procesos o áreas de trabajo.
• Diseñar primeros pasos para incorporar la IA de forma responsable y útil en el entorno profesional.

Temario

Módulo 1. Qué es la Inteligencia Artificial y por qué es importante

Contenidos

• Qué entendemos por Inteligencia Artificial.
• Diferencia entre IA tradicional, IA generativa y automatización.
• Por qué la IA está teniendo tanto impacto actualmente.
• Aplicaciones reales de la IA en empresas, educación, marketing, atención al cliente, recursos humanos, operaciones y desarrollo tecnológico.
• Qué tareas puede ayudar a mejorar la IA y qué tareas no debería sustituir sin supervisión.
• Mitos frecuentes sobre la IA:

  • “La IA lo sabe todo”.
  • “La IA siempre responde bien”.
  • “La IA sustituirá cualquier trabajo”.
  • “Usar IA es simplemente preguntarle cosas a ChatGPT”.

Resultado esperado

El participante entiende el contexto general de la IA y sabe identificar dónde puede aportar valor de forma realista.

Módulo 2. Conceptos fundamentales de IA generativa

Contenidos

• Qué es un modelo de IA.
• Qué es un LLM o modelo de lenguaje.
• Diferencia entre modelo, aplicación y asistente.
• Qué es un prompt.
• Qué son los tokens y por qué influyen en las respuestas.
• Qué es la ventana de contexto.
• Qué significa entrenar, ajustar o consultar un modelo.
• Diferencia entre generar texto, resumir, clasificar, razonar, traducir o transformar información.
• Qué es la multimodalidad: texto, imagen, audio, vídeo y documentos.
• Introducción a conceptos actuales:

  • IA generativa.
  • Asistentes inteligentes.
  • Agentes de IA.
  • RAG y uso de bases de conocimiento.
  • Automatización apoyada en IA.

Resultado esperado

El participante comprende el vocabulario básico necesario para usar y evaluar herramientas de IA con mayor criterio.

Módulo 3. Herramientas prácticas de IA para productividad y creación de contenidos

Contenidos

• Uso práctico de herramientas de IA para tareas profesionales.
• Herramientas para generar presentaciones y documentos:

  • Gamma.app.
  • Napkin.
• Herramientas para análisis, organización y trabajo con información:

  • NotebookLM.
  • Proactor.
• Casos prácticos de uso:

  • Crear una presentación a partir de una idea.
  • Resumir documentación.
  • Transformar notas en contenido estructurado.
  • Generar propuestas, esquemas o borradores.
  • Extraer ideas principales de documentos.
  • Preparar contenido formativo o comercial.
• Criterios para elegir una herramienta de IA:

  • Facilidad de uso.
  • Calidad del resultado.
  • Privacidad y tratamiento de datos.

Actividad práctica

Los participantes probarán una o varias herramientas para crear un pequeño recurso: presentación, esquema visual, resumen, propuesta o contenido de trabajo.

Resultado esperado

El participante conoce herramientas concretas y puede empezar a incorporarlas en tareas habituales de productividad.

Módulo 4. Cómo comunicarse mejor con la IA: prompts y buenas prácticas

Contenidos

• Qué es un buen prompt.
• Errores habituales al pedir tareas a una IA.
• Estructura recomendada de un prompt:

  • Rol.
  • Contexto.
  • Objetivo.
  • Formato de salida.
  • Restricciones.
  • Ejemplos.
  • Criterios de calidad.
• Técnicas básicas de prompting:

  • Pedir pasos.
  • Pedir alternativas.
  • Pedir revisión crítica.
  • Pedir adaptación a un público concreto.
  • Pedir formato tabla, esquema, checklist o documento.
  • Iterar sobre una primera respuesta.
• Cómo mejorar resultados:

  • Dar más contexto.
  • Corregir el rumbo.
  • Pedir comparaciones.
  • Solicitar ejemplos.
  • Pedir que detecte errores o riesgos.
• Diferencia entre usar IA como buscador, asistente, editor, tutor o analista.
• Ejemplos aplicados a:

  • Formación.
  • Marketing.
  • Gestión empresarial.
  • Desarrollo de contenidos.
  • Análisis de documentos.
  • Automatización de tareas.

Actividad práctica

Redacción y mejora de prompts para un caso real del participante o de la empresa.

Resultado esperado

El participante aprende a obtener mejores respuestas de las herramientas de IA y a reducir resultados genéricos o poco útiles.

Módulo 5. Uso responsable, límites y riesgos de la IA

Contenidos

• Principales límites de la IA generativa:

  • Alucinaciones.
  • Respuestas desactualizadas.
  • Falta de contexto.
  • Sesgos.
  • Errores de interpretación.
  • Exceso de confianza en la respuesta.
• Riesgos en el uso profesional:

  • Introducción de datos confidenciales.
  • Uso de datos personales.
  • Propiedad intelectual.
  • Dependencia excesiva.
  • Automatización sin supervisión.
  • Decisiones importantes sin revisión humana.
• Buenas prácticas:

  • Verificar información crítica.
  • No introducir información sensible sin autorización.
  • Revisar siempre el resultado.
  • Usar la IA como apoyo, no como sustituto del criterio profesional.
  • Documentar usos relevantes en procesos internos.
  • Establecer normas básicas de uso en la empresa.
• Introducción a la gobernanza de IA en organizaciones.
• Criterios para un uso ético, seguro y responsable.

Resultado esperado

El participante entiende que usar IA no es solo saber manejar herramientas, sino aplicarlas con criterio, seguridad y responsabilidad.

Actividad final

Cada participante o equipo identificará 2 o 3 posibles casos de uso de IA aplicables a su contexto profesional.

Resultado esperado

El participante sale del curso con ideas concretas para empezar a aplicar la IA de forma práctica y responsable.

Metodología

El curso tiene un enfoque práctico, participativo y orientado a la aplicación real.

Se combinarán:

• Explicaciones claras de conceptos fundamentales.
• Demostraciones guiadas de herramientas.
• Ejercicios prácticos de prompting.
• Análisis de casos de uso.
• Reflexión sobre riesgos y buenas prácticas.
• Identificación de oportunidades de aplicación en el entorno profesional.

No se requiere experiencia técnica previa.

Requisitos previos

No son necesarios conocimientos técnicos avanzados.

Se recomienda:

• Manejo básico de ordenador y navegador web.
• Interés por mejorar procesos, productividad o formación mediante herramientas digitales.
• Disponer de una cuenta o acceso a algunas herramientas de IA si se van a realizar prácticas en directo.

Herramientas que se podrán ver durante el curso

• ChatGPT u otros asistentes conversacionales.
• Gamma.app.
• Napkin.
• Proactor.
• NotebookLM.
• Herramientas similares de generación, análisis y organización de información.

Las herramientas concretas podrán adaptarse según el perfil del grupo, disponibilidad y necesidades de la organización.

Incluye

• Acceso completo a las sesiones en vivo por Google Meet.
• Material estructurado y ejercicios prácticos.
• Demostraciones y recursos descargables.
• Certificado de realización al completar el curso.