Buscador interno con RAG
responder sobre manuales autorizados, devolver citas y respetar permisos por usuario.
IA generativa aplicada
Curso de Inteligencia Artificial Generativa
Aprendé a crear, analizar, resumir, investigar y transformar información con modelos generativos, criterios de validación y casos reales de trabajo.
Curso 100% personalizadoMás de 30 años de experienciaOnline, presencial o híbridoSin conocimientos previos
ConsultarDe una consigna a un resultado verificable
Usar IA generativa con método, contexto y control
La IA generativa puede producir texto, imágenes, análisis y síntesis, pero su utilidad depende de la información que recibe, de la claridad del objetivo y de cómo se controla el resultado. El curso transforma esa capacidad general en una forma ordenada de trabajo.
Se comparan modelos y herramientas para reconocer cuál conviene en cada tarea, cómo dividir problemas complejos, cómo trabajar con archivos y cómo evitar respuestas convincentes pero incorrectas.
Cada edición de Inteligencia Artificial Generativa se personaliza según los procesos, objetivos y nivel de experiencia de los participantes. Los ejercicios priorizan Informes y documentos y Análisis de archivos, junto con otros casos propios de la organización. La capacitación está dictada por profesionales con más de 30 años de experiencia en transformación digital, desarrollo e implementación de tecnología para empresas.
Casos de uso específicos de Inteligencia Artificial Generativa
- Informes y documentos: crear borradores, reescribir, resumir y adaptar documentos según destinatario y objetivo.
- Análisis de archivos: extraer hallazgos, comparar versiones y detectar datos relevantes en PDF, Word y planillas.
- Investigación asistida: formular preguntas, explorar fuentes, construir comparativas y separar evidencia de inferencias.
- Comunicación multiformato: convertir una misma base en emails, presentaciones, guiones, piezas visuales o respuestas.
- Sistematización del conocimiento: ordenar notas, procedimientos y antecedentes para reutilizarlos con contexto.
Para quién está diseñado este programa
Equipos y profesionales de cualquier área que producen, revisan o analizan información y necesitan incorporar IA generativa sin depender de conocimientos de programación.
Herramientas y recursos del curso
ChatGPTClaudeGeminiMicrosoft CopilotPerplexityNotebookLM
Nivel inicial/intermedio
Programa inicial e intermedio de Inteligencia Artificial Generativa
Fundamentos de IA generativa
Modelos, entrenamiento, parámetros, tokens, ventanas de contexto y diferencias entre generar, buscar, calcular y automatizar.
Modelos, entrenamiento, parámetros, tokens, ventanas de contexto y diferencias entre generar, buscar, calcular y automatizar.
Diseño de instrucciones eficaces
Objetivo, contexto, restricciones, ejemplos, formato de entrega, criterios de calidad e iteración sobre una respuesta.
Objetivo, contexto, restricciones, ejemplos, formato de entrega, criterios de calidad e iteración sobre una respuesta.
Trabajo con documentos y archivos
Lectura, síntesis, extracción, comparación y transformación de PDF, Word, imágenes y planillas con control de fuentes.
Lectura, síntesis, extracción, comparación y transformación de PDF, Word, imágenes y planillas con control de fuentes.
Texto, imagen, voz y contenido multimodal
Cuándo combinar modalidades, cómo describir resultados y cómo preservar coherencia entre diferentes formatos.
Cuándo combinar modalidades, cómo describir resultados y cómo preservar coherencia entre diferentes formatos.
Comparación de plataformas generativas
Fortalezas y límites de ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Perplexity y NotebookLM según la tarea.
Fortalezas y límites de ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Perplexity y NotebookLM según la tarea.
Errores, privacidad y validación
Alucinaciones, sesgos, información sensible, propiedad intelectual, verificación y responsabilidad humana.
Alucinaciones, sesgos, información sensible, propiedad intelectual, verificación y responsabilidad humana.
Nivel avanzado
Arquitectura e implementación de soluciones generativas
El nivel avanzado convierte el uso individual de modelos en soluciones integradas, evaluables y gobernadas. Se trabaja con datos propios, herramientas externas y decisiones de arquitectura para seleccionar modelos, reducir costos y controlar resultados.
APIs de modelosStructured OutputsFunction CallingRAGMCPEvals
Programa técnico avanzado
APIs, modelos y salidas estructuradas
Selección de modelos por calidad, latencia y costo; manejo de tokens, archivos, esquemas JSON y respuestas que puedan consumir otros sistemas.
Selección de modelos por calidad, latencia y costo; manejo de tokens, archivos, esquemas JSON y respuestas que puedan consumir otros sistemas.
RAG y conocimiento empresarial
Preparación de documentos, fragmentación, embeddings, búsqueda semántica, permisos, citas y actualización de bases de conocimiento.
Preparación de documentos, fragmentación, embeddings, búsqueda semántica, permisos, citas y actualización de bases de conocimiento.
Skills, plugins y conectores
Diseño de instrucciones reutilizables, empaquetado de recursos, conexiones MCP y criterios para habilitar herramientas según cada tarea.
Diseño de instrucciones reutilizables, empaquetado de recursos, conexiones MCP y criterios para habilitar herramientas según cada tarea.
Agentes y uso de herramientas
Planificación, function calling, memoria, estado, handoffs y construcción de agentes con APIs y SDKs sin delegar controles críticos.
Planificación, function calling, memoria, estado, handoffs y construcción de agentes con APIs y SDKs sin delegar controles críticos.
Computer use y automatización híbrida
Uso de interfaces gráficas cuando no existe una API, límites de permisos, confirmaciones y combinación con scripts o automatizaciones determinísticas.
Uso de interfaces gráficas cuando no existe una API, límites de permisos, confirmaciones y combinación con scripts o automatizaciones determinísticas.
Evaluación, seguridad y operación
Datasets de prueba, rúbricas, guardrails, trazas, observabilidad, control de versiones, presupuesto de tokens e incidentes.
Datasets de prueba, rúbricas, guardrails, trazas, observabilidad, control de versiones, presupuesto de tokens e incidentes.
Casos avanzados propios de Inteligencia Artificial Generativa
Generador documental integrado
recibir datos de un sistema, validar un esquema y producir entregables trazables.
Agente de análisis supervisado
consultar fuentes, ejecutar herramientas y solicitar aprobación antes de actuar.
Banco de evaluaciones
comparar modelos e instrucciones con casos históricos, métricas y costos reales.
Resultado del nivel avanzado
Una arquitectura de referencia y un prototipo evaluable que integra modelos generativos, conocimiento, herramientas y controles empresariales.
Método de aprendizaje
Del primer prompt a un flujo de trabajo repetible
1. Desarmar la tarea
Se define qué información entra, qué transformación debe realizarse y qué resultado necesita el usuario.
2. Probar y comparar
Se resuelve el mismo caso con diferentes instrucciones o herramientas para observar calidad, costo y control.
3. Documentar el método
Se conserva una secuencia reutilizable con criterios de revisión, límites y responsables.
Adopción responsable
La IA generativa aporta velocidad, no reemplaza el criterio
Una respuesta fluida no demuestra que los datos sean correctos. El curso enseña a separar redacción, interpretación y afirmaciones verificables para aplicar el control adecuado a cada parte.
También se analiza el costo de contexto: cargar más información no siempre mejora la salida. Seleccionar documentos, delimitar períodos y pedir formatos concretos reduce ruido y consumo innecesario.
La meta no es coleccionar prompts aislados, sino construir procedimientos que otra persona pueda comprender, repetir y auditar.
Cómo se lleva la IA generativa a una tarea real
El trabajo comienza con una pieza concreta: un informe, un conjunto de archivos, una investigación o una comunicación. Se define quién utilizará el resultado, qué datos son obligatorios, qué afirmaciones necesitan fuente y qué parte debe conservar la voz de la organización. Recién entonces se selecciona el modelo y se redacta la instrucción.
La primera respuesta se trata como una versión de trabajo. Se comparan datos con los documentos originales, se detectan omisiones y se vuelve a consultar con correcciones explícitas. El ejercicio termina con una secuencia documentada que incluye entradas, prompt, formato, validaciones y condiciones en las que el resultado no debe utilizarse.
Puntos de control específicos
- Distinguir generación creativa, síntesis documental, búsqueda actual y cálculo antes de elegir una herramienta.
- Verificar nombres, fechas, cifras y fuentes aunque la redacción parezca segura y profesional.
- Separar archivos por cliente, proyecto o nivel de confidencialidad para evitar contaminación de contexto.
- Registrar el método utilizado y los cambios humanos incorporados antes de publicar o decidir.
Resultado esperado de Inteligencia Artificial Generativa
Participantes capaces de elegir una herramienta generativa, plantear una tarea con buen contexto, trabajar con archivos y validar el resultado antes de utilizarlo.
Preguntas frecuentes sobre Curso de Inteligencia Artificial Generativa
25 respuestas específicas sobre este curso
¿Cuál es el objetivo del Curso de Inteligencia Artificial Generativa?
Participantes capaces de elegir una herramienta generativa, plantear una tarea con buen contexto, trabajar con archivos y validar el resultado antes de utilizarlo.
¿A quién está dirigido el Curso de Inteligencia Artificial Generativa?
Equipos y profesionales de cualquier área que producen, revisan o analizan información y necesitan incorporar IA generativa sin depender de conocimientos de programación.
¿Qué se trabaja en el módulo “Fundamentos de IA generativa”?
Modelos, entrenamiento, parámetros, tokens, ventanas de contexto y diferencias entre generar, buscar, calcular y automatizar.
¿Qué contenidos incluye “Diseño de instrucciones eficaces”?
Objetivo, contexto, restricciones, ejemplos, formato de entrega, criterios de calidad e iteración sobre una respuesta.
¿Cómo se aborda “Trabajo con documentos y archivos”?
Lectura, síntesis, extracción, comparación y transformación de PDF, Word, imágenes y planillas con control de fuentes.
¿El programa incluye “Texto, imagen, voz y contenido multimodal”?
Sí. Cuándo combinar modalidades, cómo describir resultados y cómo preservar coherencia entre diferentes formatos.
¿Qué se aprende sobre “Comparación de plataformas generativas”?
Fortalezas y límites de ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Perplexity y NotebookLM según la tarea.
¿Cómo trata el curso “Errores, privacidad y validación”?
Alucinaciones, sesgos, información sensible, propiedad intelectual, verificación y responsabilidad humana.
¿Cómo se aplica el curso a Informes y documentos?
crear borradores, reescribir, resumir y adaptar documentos según destinatario y objetivo.
¿Se trabajan casos de Análisis de archivos?
Sí. Durante el curso se practica cómo extraer hallazgos, comparar versiones y detectar datos relevantes en PDF, Word y planillas.
¿Puede profundizarse en Investigación asistida?
Sí. El programa puede personalizarse para formular preguntas, explorar fuentes, construir comparativas y separar evidencia de inferencias.
¿Qué aporta la IA en Comunicación multiformato?
El caso se trabaja para convertir una misma base en emails, presentaciones, guiones, piezas visuales o respuestas.
¿También se incluye Sistematización del conocimiento?
Sí. Se analiza cómo ordenar notas, procedimientos y antecedentes para reutilizarlos con contexto.
¿Qué herramientas se utilizan en Inteligencia Artificial Generativa?
Para los casos de Informes y documentos y Análisis de archivos se puede trabajar con ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot, Perplexity, NotebookLM. La selección final depende del entorno, los datos y los controles disponibles.
¿Se necesitan conocimientos técnicos para realizar Curso de Inteligencia Artificial Generativa?
No. En Inteligencia Artificial Generativa los conceptos se explican desde Fundamentos de IA generativa y se profundizan según el nivel y las tareas de los participantes.
¿Cómo se personaliza Inteligencia Artificial Generativa para una organización?
Se relevan tareas relacionadas con Informes y documentos, Investigación asistida y Sistematización del conocimiento, además de fuentes, riesgos y resultados esperados, para construir ejercicios representativos.
¿Curso de Inteligencia Artificial Generativa puede dictarse online o presencial?
Sí. Inteligencia Artificial Generativa puede realizarse online, presencial o en modalidad híbrida según ubicación, cantidad de participantes y dinámica práctica buscada.
¿Cómo se controla la calidad en Inteligencia Artificial Generativa?
Para contenidos como Trabajo con documentos y archivos y Errores, privacidad y validación se definen fuentes, criterios de aceptación, revisión humana y tratamiento de excepciones acordes al riesgo.
¿Cómo se aborda la privacidad en Curso de Inteligencia Artificial Generativa?
Se revisan los datos vinculados con Informes y documentos y Comunicación multiformato, los permisos, la anonimización y las condiciones de uso de ChatGPT, Claude.
¿Cómo se solicita una propuesta para Curso de Inteligencia Artificial Generativa?
Podés consultar por formulario, WhatsApp o LinkedIn, o agendar una reunión para definir objetivos, modalidad, participantes y casos prioritarios.
¿Qué diferencia tiene el nivel avanzado de Curso de Inteligencia Artificial Generativa?
El nivel avanzado, “Arquitectura e implementación de soluciones generativas”, profundiza en implementación, integraciones y control técnico. Puede contratarse como continuidad o diseñarse para participantes que ya dominan la base.
¿Qué se implementa en “APIs, modelos y salidas estructuradas”?
Selección de modelos por calidad, latencia y costo; manejo de tokens, archivos, esquemas JSON y respuestas que puedan consumir otros sistemas.
¿El nivel avanzado incluye “Skills, plugins y conectores”?
Sí. Diseño de instrucciones reutilizables, empaquetado de recursos, conexiones MCP y criterios para habilitar herramientas según cada tarea.
¿Qué caso técnico se trabaja con Buscador interno con RAG?
Se diseña un ejercicio para responder sobre manuales autorizados, devolver citas y respetar permisos por usuario.
¿Qué resultado deja el nivel avanzado de Inteligencia Artificial Generativa?
Una arquitectura de referencia y un prototipo evaluable que integra modelos generativos, conocimiento, herramientas y controles empresariales.
¿Querés incorporar IA generativa en tu equipo?
Diseñamos el programa con los documentos, tareas y criterios de calidad que realmente utiliza tu organización.
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