Gestión de Proyectos

Duración: 2 horas

Logro del participante: Diseñar instrucciones y contextos para obtener resultados útiles, consistentes y verificables.

Temas y subtemas:

1. De preguntar a dirigir a la IA.
2. Anatomía de una instrucción efectiva: objetivo, contexto, insumos, criterios, restricciones y formato de salida.
3. Técnicas de Prompt Engineering.
4. Iteración, refinamiento y reutilización de prompts.
5. Context Engineering.
6. Trabajo con texto, documentos, ejemplos y fuentes de contexto.
7. Alucinaciones, verificación y validación.
8. Buenas prácticas para información sensible.

Actividad aplicada: Resolución de un caso profesional con texto o documentos y mejora progresiva del resultado.

Evidencia: Biblioteca inicial de prompts y estructura de contexto reutilizable.

Evaluación: Evaluación formativa 1: ejercicio práctico individual.

Duración: 2 horas

Logro del participante: Seleccionar y utilizar la modalidad de IA adecuada según una necesidad profesional.

Temas y subtemas:

1. Texto y documentos: síntesis, análisis, comparación, generación y transformación.
2. Audio: transcripción, minutas, decisiones, compromisos y acciones.
3. Imagen: comunicación ejecutiva, presentaciones, diagramas, conceptualización, composición y estilo.
4. Diferencias de prompting por modalidad: texto, imagen y video.
5. Video: posibilidades, escena, acción, cámara, movimiento y continuidad.
6. Selección de modalidad según el resultado requerido por el negocio.

Actividad aplicada: Construcción de un entregable multimodal aplicado a una necesidad de negocio.

Evidencia: Entregable multimodal con criterio de selección de modalidad.

Evaluación: Evaluación formativa 2: ejercicio multimodal aplicado.

Duración: 2 horas

Logro del participante: Distinguir entre pedir ayuda a una IA y delegarle un trabajo estructurado de múltiples pasos.

Temas y subtemas:

1. Conversar vs. delegar.
2. Diseño de tareas multietapa: objetivo, contexto y condiciones.
3. Trabajo con documentos y recursos.
4. Ejecución y generación de entregables.
5. Supervisión, revisión, permisos y límites.
6. Autonomía vs. control y Human-in-the-Loop.
7. Casos profesionales de delegación.

Actividad aplicada: Delegación de una tarea profesional de múltiples pasos mediante Claude Cowork.

Evidencia: Caso de delegación documentado con revisión docente.

Evaluación: Caso práctico guiado.

Duración: 2 horas

Logro del participante: Analizar un proceso actual e identificar dónde tiene sentido intervenir con IA.

Temas y subtemas:

1. Tarea, actividad, proceso y workflow.
2. Entradas, actividades, decisiones, personas, sistemas y salidas.
3. Análisis simplificado AS-IS.
4. Fricciones: tiempo, volumen, repetición, errores, transferencia y decisiones.
5. Intervenciones posibles de IA.
6. Diseño TO-BE.
7. Qué automatizar y qué no.
8. Introducción a Make.

Actividad aplicada: Canvas de Rediseño: AS-IS → Fricción → Intervención IA → TO-BE → Resultado.

Evidencia: Canvas AS-IS / TO-BE de un proceso real.

Evaluación: Evaluación formativa 3: análisis de proceso.

Duración: 2 horas

Logro del participante: Construir o adaptar una automatización sencilla incorporando IA y controles.

Temas y subtemas:

1. Fundamentos de automatización no-code.
2. Trigger, datos, acciones, condiciones y decisiones.
3. Incorporación de IA en el workflow.
4. Manejo de excepciones.
5. Human-in-the-Loop.
6. Controles, seguimiento y riesgo operativo.
7. Introducción conceptual a automatización agentiva.

Actividad aplicada: Construcción conjunta de un escenario en Make y adaptación de una plantilla.

Evidencia: Workflow funcional o diseño funcional equivalente.

Evaluación: Evaluación aplicada del workflow.

Duración: 2 horas

Logro del participante: Evaluar si una iniciativa de IA merece desarrollarse.

Temas y subtemas:

1. Problema, usuario o beneficiario y necesidad.
2. Propuesta de solución.
3. Beneficios: tiempo, costo, calidad, capacidad y experiencia.
4. Métricas.
5. Valor vs. viabilidad.
6. Riesgos, privacidad, datos, precisión, validación y propiedad intelectual.
7. Nivel de autonomía y responsabilidad humana.
8. Priorización.

Actividad aplicada: Canvas de Caso de Uso IA: Valor × Viabilidad × Riesgo.

Evidencia: Avance estructurado del proyecto aplicado final.

Evaluación: Evaluación del avance del proyecto.

Duración: 2 horas

Logro del participante: Integrar los aprendizajes en una propuesta estructurada y aplicable.

Temas y subtemas:

1. Problema u oportunidad y usuario beneficiario.
2. Proceso AS-IS, fricciones e intervención propuesta con IA.
3. Proceso TO-BE y selección razonada de herramientas.
4. Automatización o delegación y participación humana.
5. Valor, métricas, riesgos y controles.
6. Roadmap y próximos pasos.
7. Taller de integración, clínica/mesa de trabajo, revisiones en vivo y feedback directo.

Actividad aplicada: Clínica de Casos: finalización del Dossier con revisiones tipo 1-on-1 o mesa de trabajo.

Evidencia: Dossier de Aplicación de IA: problema, usuario, AS-IS, fricciones, intervención IA, TO-BE, herramientas, automatización/delegación, valor, métricas, riesgos, controles y próximos pasos.

Evaluación: Evaluación sumativa del proyecto final; sin sustentación formal obligatoria.