IA Generativa — EmpoderIA

¿Qué es la Inteligencia Artificial?
Tipos de IA que existen hoy
Panorama general de los tipos de componentes en los distintos tipos de Inteligencia Artificial
¿Qué es un modelo de IA?
¿Qué es Machine Learning?
¿Qué es un algoritmo de IA?
Ejercicio: Clasificación de casos de uso — IA Generativa, IA Agéntica o Machine Learning
Conceptos básicos: IA Generativa vs. IA Agéntica vs. Machine Learning
Casos de uso reales para diferentes sectores industriales
Beneficios de la IA generativa
Ejercicio: Aprender a identificar los escenarios mas viables y de mayor impacto donde puedas implementar IA Generativa

Diferentes tipos de herramientas de IA generativa
Capacidades de cada tipo de herramienta (Chat, Notebook, Pages, Proyectos, Agentes simples, Ofimatica con IA)
Capacidades de la IA en los procesos industriales
Herramientas integradas (built-in tools): investigación, analítica, aprendizaje guiado, canvas
Ejercicio: Comparación de capacidades entre dos herramientas de IA generativa
Niveles de personalización tecnológica de la IA vs. necesidades del negocio
Alcance de acceso a fuentes de datos (data access scope) según el tipo de tecnología
Cómo seleccionar el mejor modelo de IA para tener mejores respuestas
Cómo seleccionar la mejor herramienta para tu negocio y el resultado que buscas
Cómo se maneja el licenciamiento o los créditos en la IA
Ejercicio: Selección de herramienta según criterios de negocio

Fundamentos de Prompt Engineering y Curación Inteligente
¿Qué es un prompt y cómo se construye?
¿Qué es un system prompt?
¿Qué es una instrucción en IA?
¿Qué es la verificación de adquisición de conocimientos?
Técnicas de prompt engineering
Ejercicio: Redacción de un prompt, ejecución de una prueba de adquisición de datos y system prompt para atención a clientes
Prácticas para refinar prompts e instrucciones
Ingeniería de harness de agentes (el entorno/andamiaje que dirige a un agente)
Curaduría de contexto e información (intelligence curation)
Qué son y cómo se implementan las prácticas de curación inteligente
Ejercicio: Refinamiento iterativo de un prompt
Ejercicio: Implemeetación de Curaduría inteligente

Qué es un agente simple y cómo se construye
Uso de notebooks con IA
Ejercicio: Construcción de un agente simple para una tarea repetitiva
Cómo focalizar los agentes de IA hacia procesos para automatizarlos
IA interconectada con herramientas de trabajo (ej. Cowork) y flujos de trabajo con IA
Ejercicio: Selección de un proceso candidato a automatización

Ciclo de vida de la IA en una organización: estrategia, planificación, diseño, gobierno, implementación, operación y adopción
Normas y estándares que ayudan a alinear un proyecto de IA
Cómo dimensionar un proyecto de IA
Controles de gobierno de una iniciativa de IA
Ejercicio: Mapeo del ciclo de vida de un proyecto de IA en tu negocio

Cómo construir un ambiente para desarrollar IA desde cero (cuando "Build" es la opción)
Principios éticos de la IA y cómo se implementan en la práctica
Roles que la IA revoluciona: cuáles desaparecen, cuáles se transforman y cuáles se crean
Ejercicio: Diagnóstico del nivel de personalización (Buy/Extend/Build) para tu negocio
Primera mirada a los riesgos de la IA generativa y cómo mitigarlos
Ejercicio: Identificación y mitigación de riesgos de IA

Ejercicio: Comparación de capacidades multimodales — chat, agente, notebook
Ejercicio: Exploración de herramientas integradas de una IA
Cierre: Cada participante sale comprendiendo cómo aplicar los casos de uso aplicados a su propio negocio

Módulo por módulo