Objetivo General

Desarrollar habilidades para diseñar, optimizar y evaluar prompts efectivos en herramientas de Inteligencia Artificial Generativa, aplicándolos en distintos contextos laborales para mejorar la productividad, automatización y toma de decisiones.

Descargar Ficha PDF Cotizar

Objetivos Específicos

         Comprender los fundamentos de la IA generativa y el rol del prompt engineering.
         Aplicar técnicas avanzadas de diseño de prompts para distintos casos de uso.
         Evaluar y optimizar resultados generados por modelos de lenguaje en entornos reales.

Módulo 1

        Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa y Prompt Engineering
        Contenidos:
        Conceptos básicos de Inteligencia Artificial Generativa y modelos de lenguaje.
        Qué es prompt engineering y su importancia en el uso de IA.
        Funcionamiento general de modelos como LLMs.
        Casos de uso en distintas industrias.
        Actividad Práctica: Identificación de aplicaciones de IA generativa en el entorno laboral.

Módulo 2

        Fundamentos del Diseño de Prompts
        Contenidos:
        Estructura de un prompt efectivo.
        Tipos de prompts: zero-shot, one-shot y few-shot.
        Importancia del contexto, instrucciones y formato.
        Buenas prácticas en la redacción de prompts.
        Actividad Práctica: Creación de prompts básicos para generación de texto.

Módulo 3

        Técnicas Avanzadas de Prompt Engineering
        Contenidos:
        Chain-of-thought y razonamiento paso a paso.
        Prompting iterativo y refinamiento de resultados.
        Uso de ejemplos y restricciones.
        Prompt tuning y optimización.
        Actividad Práctica: Optimización de prompts para mejorar precisión de respuestas.

Módulo 4

        Aplicaciones Prácticas con IA Generativa
        Contenidos:
        Generación de contenido (textos, correos, informes).
        Uso de IA en programación y automatización.
        Aplicaciones en marketing, análisis y productividad.
        Multimodal prompting (texto, imagen, audio).
        Actividad Práctica: Desarrollo de casos prácticos aplicados al trabajo.

Módulo 5

        Evaluación y Mejora de Resultados
        Contenidos:
        Criterios para evaluar respuestas de IA.
        Identificación de errores, sesgos y alucinaciones.
        Métricas de calidad en outputs generados.
        Estrategias de mejora continua de prompts.
        Actividad Práctica: Análisis y mejora de respuestas generadas por IA.

Módulo 6

        Ética, Seguridad y Futuro del Prompt Engineering
        Contenidos:
        Uso responsable de la IA y consideraciones éticas.
        Sesgos en modelos y mitigación.
        Seguridad y riesgos en el uso de IA generativa.
        Tendencias futuras y oportunidades laborales.
        Actividad Práctica: Diseño de buenas prácticas para uso seguro de IA en la organización.