IA para productividad y optimización de tareas

Módulo 1: ¿Qué son los LLM?
2 h 50 min

Objetivo: Describir los conceptos fundamentales de los modelos de lenguaje de gran escala.

• Introducción a los modelos de lenguaje o LLM.
• Arquitectura Transformer y mecanismos de atención.
• Limitaciones y alucinaciones de la inteligencia artificial.
• Tokenización y ventanas de contexto.
• Fases de funcionamiento de un LLM.
• Comparación entre ChatGPT, Claude, Gemini y otras herramientas.
• Registro, acceso y configuración inicial.
• Selección de la IA más adecuada para cada tarea.
• Personalización del estilo y formato de las respuestas.

Módulo 2: Construcción de prompts
3 h 20 min

Objetivo: Aplicar técnicas de construcción de prompts para optimizar tareas profesionales utilizando modelos de lenguaje.

• Creación de prompts mediante el proceso CETO.
• Técnicas Zero-Shot, One-Shot y Few-Shot.
• Uso de plantillas y formatos de salida.
• Creación de prompts secuenciales y reforzados.
• Prompts de autoevaluación y mejora automática.
• Uso del razonamiento y las cadenas lógicas.
• Ingeniería de prompting inverso.
• Técnica del abogado del diablo para innovación.
• Confidencialidad, propiedad intelectual y uso responsable.

Módulo 3: Automatización de tareas profesionales — nivel básico
3 h 30 min

Objetivo: Utilizar diferentes modelos de lenguaje para automatizar tareas profesionales básicas.

• Generación de respuestas de correo con un estilo personalizado.
• Análisis y adaptación del estilo de escritura.
• Integración de inteligencia artificial con Gmail.
• Búsqueda de información en internet en tiempo real.
• Resumen de textos y síntesis de información.
• Interacción con IA mediante comandos de voz.
• Traducción y adaptación de contenidos a diferentes idiomas.
• Personalización de correos según cada audiencia.
• Definición de tono, estilo y voz comunicacional.

Módulo 4: Automatización de tareas profesionales — nivel intermedio
2 h 30 min

Objetivo: Utilizar diferentes modelos de lenguaje para automatizar tareas profesionales de nivel intermedio.

• Generación masiva de respuestas personalizadas.
• Automatización de correos según cada destinatario.
• Creación de blogs, artículos y boletines corporativos.
• Planificación y optimización de publicaciones.
• Respuestas automáticas a preguntas frecuentes.
• Redacción de propuestas de negocio.
• Generación asistida de documentos legales.
• Revisión, adaptación y validación de documentos generados.

Módulo 5: Automatización de tareas profesionales — nivel avanzado
2 h 50 min

Objetivo: Utilizar diferentes modelos de lenguaje para automatizar tareas profesionales de nivel avanzado.

• Generación de sesiones avanzadas de brainstorming.
• Investigación en profundidad con inteligencia artificial.
• Uso de espacios de trabajo tipo Canvas.
• Creación de páginas web con IA.
• Creación de aplicaciones personalizadas.
• Programación de tareas automatizadas.
• Seguimiento de competidores y generación de informes.
• Automatización aplicada a proyectos, finanzas y marketing.
• Seguridad y confidencialidad en procesos automatizados.
• Personalización de la IA mediante proyectos y datos propios.

Módulo 6: IA para automatización de Excel
2 h 15 min

Objetivo: Automatizar tareas en Microsoft Excel utilizando modelos de lenguaje para crear funciones, macros y procesos de limpieza.

• Creación de fórmulas de Excel con inteligencia artificial.
• Cálculos básicos y fórmulas condicionadas.
• Buenas prácticas para solicitar fórmulas mediante prompts.
• Creación automática de macros.
• Macros para filtrar y copiar información.
• Automatización de filtros avanzados.
• Limpieza y transformación de datos.
• Revisión y mejora del código generado.

Módulo 7: IA para análisis y visualización de datos
3 h 35 min

Objetivo: Aplicar modelos de lenguaje para automatizar el análisis y la visualización de datos.

• Limpieza automática de archivos CSV y Excel.
• Limpieza de datos mediante Python y SQL.
• Transformación de datos con lenguaje natural.
• Trabajo con DataFrames y grandes volúmenes de información.
• Carga y análisis automatizado de datos en Python.
• Análisis exploratorio y descripción de variables.
• Creación automatizada de gráficos.
• Personalización y comparación de visualizaciones.
• Análisis avanzado por dimensiones.
• Uso de Genspark para análisis automático de datos.

Módulo 8: Uso y creación de GPT personalizados
2 h 15 min

Objetivo: Crear GPT personalizados para optimizar tareas profesionales y mejorar la productividad.

• Qué son los GPT personalizados.
• Exploración de asistentes especializados.
• GPT para análisis de datos, redacción y diagramas.
• Creación de un asistente personalizado.
• Configuración de instrucciones y comportamiento.
• Creación de asistentes con conocimiento extendido.
• Aplicaciones profesionales y empresariales.

Módulo 9: IA para generación de imágenes y videos
2 h 10 min

Objetivo: Aplicar técnicas de prompting específicas para generar imágenes y videos utilizando inteligencia artificial.

• Creación y edición de imágenes con IA.
• Análisis y descripción de imágenes.
• Obtención de palabras clave y generación de historias.
• Creación de propuestas de logotipos.
• Herramientas y flujos de trabajo complementarios.
• Creación de videos con inteligencia artificial.
• Uso combinado de ChatGPT y herramientas audiovisuales.
• Resumen automático de videos de YouTube.

Módulo 10: IA para automatización de Word
1 h 50 min

Objetivo: Aplicar técnicas de prompting para automatizar la creación, análisis y edición de documentos en Microsoft Word.

• Corrección y edición de textos con IA.
• Mejora de claridad, coherencia y gramática.
• Creación de prompts para revisar documentos.
• Generación de contenidos desde Microsoft Word.
• Uso de complementos de inteligencia artificial.
• Análisis y resumen de documentos.
• Traducción de textos desde Word.
• Revisión de coherencia y calidad de las traducciones.

Módulo 11: IA para presentaciones y PowerPoint
2 h 55 min

Objetivo: Crear presentaciones con inteligencia artificial y exportar los resultados a Microsoft PowerPoint.

• Creación de portadas con inteligencia artificial y Canva.
• Preparación del contenido de las diapositivas.
• Diseño del flujo narrativo de una presentación.
• Prompts para desarrollar el contenido.
• Diseño y estilo visual de las diapositivas.
• Creación automática de presentaciones completas.
• Generación de presentaciones con Genspark.
• Personalización de los resultados.
• Seguridad y confidencialidad de la información.