Curso de IA para Ejecutivos no Técnicos

La incorporación de tecnologías de inteligencia artificial generativa (Gen-IA) se ha convertido en un vector clave de transformación digital en las empresas. Este curso proporciona a ejecutivos y directivos sin perfil técnico los conocimientos estratégicos, conceptuales y organizativos necesarios para entender qué es la IA generativa, qué puede aportar a sus operaciones y cómo liderar su implementación con una visión crítica, responsable y orientada al negocio. Además, ofrece competencias prácticas para interactuar con herramientas actuales de IA y supervisar su uso en entornos corporativos.

Objetivos

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos y capacidades de la IA generativa y diferenciarla de otras tecnologías de IA.

• Identificar oportunidades de aplicación de IA generativa en su organización (marketing, operaciones, atención al cliente, generación de contenido, innovación, etc.).

• Comprender y aplicar principios básicos de prompt engineering para interactuar eficazmente con modelos de IA generativa.

• Utilizar (o supervisar su uso) herramientas prácticas como Gamma.app, NotebookLM, Google AI Studio o gestores de GPT/Gems para generar contenido, presentaciones, documentación o prototipos.

• Evaluar riesgos, limitaciones y aspectos éticos y regulatorios vinculados al uso de IA generativa.

• Diseñar un plan básico de adopción de IA generativa alineado con la estrategia empresarial.

• Facilitar la comunicación entre áreas técnicas y de negocio para liderar iniciativas de IA desde el ámbito gerencial.

Índice de Contenidos

Módulo 1: Fundamentos de IA y IA Generativa

• Definición y conceptos clave: IA, aprendizaje automático, IA generativa.

• Capacidades y limitaciones de la IA generativa: qué puede hacer — y qué no — en entornos empresariales.

• Panorama de modelos y modalidades: generación de texto, imagen, audio, datos, etc.

Módulo 2: Ámbitos de aplicación en la empresa

• Automatización de tareas repetitivas y eficiencia operativa (informes, documentación, procesos internos).

• Marketing, comunicación y contenido: generación de textos, campañas, contenidos creativos, personalización.

• Atención al cliente, soporte y experiencia de usuario: chatbots, asistentes, respuestas dinámicas.

• Innovación de producto y servicios; generación de ideas, prototipos conceptuales, diseño.

Módulo 3: Prompt Engineering — interactuar eficazmente con modelos de IA

• Qué es prompt engineering: definición, conceptos básicos.

• Principales técnicas de prompting: direct prompts, few-shot, multi-shot, instrucciones con contexto, especificación de estilo / formato / restricciones.

• Buenas prácticas: estructuración clara, contexto, ejemplos, iteración y refinamiento.

• Consideraciones de riesgos: calidad de datos, sesgos, precisión, interpretación y control de outputs.

Módulo 4: Uso práctico de herramientas de IA generativa en entornos corporativos

• Introducción a Gamma.app: generación de presentaciones, documentos, sitios web, contenidos con IA sin necesidad de diseño o programación.

• Cómo usar Gamma.app en la práctica: desde la idea al contenido final — prompts, estructura, estilo, exportación (PPT, Google Slides, PDF, web).

• Exploración de gestores de GPT / “Gems” / chatbots internos (concepto de crear instancias personalizadas de IA para tareas específicas — adaptadas a los objetivos de la empresa).

• Uso de NotebookLM como herramienta de apoyo al conocimiento: consolidación de información, resúmenes inteligentes, análisis de documentación interna / externa. (En combinación con prompt engineering para guiar su uso eficaz).

• Uso de Google AI Studio: prototipado con modelos generativos, pruebas de prompts, generación de contenido multimedia, definir flujos de trabajo de IA en proyectos reales.

• Ejemplos de uso real: preparar presentaciones, informes ejecutivos, documentación interna, propuestas comerciales, material de formación, resumen de mercado, prototipos conceptuales.

Módulo 5: Estrategia de adopción de IA generativa en la empresa

• Diagnóstico organizativo: identificar áreas con potencial de IA.

• Diseño de hoja de ruta para implementación: fases piloto, selección de herramientas, prioridades.

• Gestión del cambio y gobernanza interna: roles necesarios, responsabilidades, coordinación entre áreas (negocio, TI, compliance).

Módulo 6: Ética, riesgos, normativas y buenas prácticas

• Riesgos y limitaciones: sesgos, errores, calidad de datos, dependencia excesiva.

• Privacidad, protección de datos y cumplimiento normativo.

• Uso responsable de la IA: transparencia, gobernanza, trazabilidad de decisiones, supervisión humana.

Módulo 7: Evaluación de impacto y métricas de valor

• Cómo medir los beneficios de la IA en procesos: eficiencia, reducción de costes, calidad, tiempos.

• Indicadores para proyectos de IA: productividad, ROI, satisfacción de cliente/usuario, innovación.

• Casos de éxito reales y lecciones aprendidas: ejemplos de empresas que ya usan IA generativa.

Módulo 8: Plan de acción ejecutivo para implementar IA generativa

• Confección de un plan estratégico adaptable: fases, actores, recursos, riesgos.

• Modelo de gobernanza interna: decisiones, seguimiento, roles, responsabilidades.

• Comunicación interna y externa: cómo presentar la iniciativa a stakeholders, empleados, clientes.