Temario del curso
Día 1: Fundamentos y uso confiable de GenAI
Esenciales de la IA y la GenAI: qué es, cómo funciona, dónde agrega valor y dónde falla
Indicación práctica: estructuras de indicación reutilizables, entradas claras, restricciones y formatos de salida
Técnicas de iteración: refinamiento de resultados mediante bucles de retroalimentación e instrucciones estructuradas
Calidad y verificación de la salida: listas de comprobación, cruces de información, supuestos, trazabilidad y criterios de aceptación
Estandarización de entregables: plantillas para notas técnicas, resúmenes, informes e ítems de acción
Documentación y requisitos: redacción, reescritura, estructuración, resumen y elaboración de cambios/requisitos
Uso responsable y seguridad de datos: confidencialidad, protección de propiedad intelectual, principios de gobernanza y normas de uso seguro
Ejercicio práctico con escenarios realistas y anonimizados
Día 2: Casos de uso aplicados, productividad e integración de flujos de trabajo
Análisis e informes: conversión de entradas crudas en información estructurada y resúmenes listos para la dirección
Resolución de problemas y depuración: análisis de causa raíz y planificación de acciones con soporte de IA
Comunicación entre funciones: claridad en decisiones, entregas de tareas, actas de reuniones y alineación con partes interesadas
La IA como copiloto para código y automatización: generación y revisión seguras de fragmentos, pseudocódigo y lógica de pruebas
Aceleración del trabajo de conocimiento: construcción de procedimientos reutilizables, estándares internos y contenido para bases de conocimiento
Integración en flujos de trabajo: procesos repetibles de extremo a extremo, desde la solicitud hasta el entregable, con pasos de validación
Bibliotecas de indicaciones y listas de comprobación: colecciones basadas en roles para mejorar la consistencia y la adopción
Ejercicio final y plan de adopción a 30 días: un caso práctico por participante que se convierte en un flujo de trabajo repetible, con logros rápidos y medición sencilla
Requerimientos
Esta formación está diseñada para profesionales que trabajan en entornos de ingeniería, técnicos y operativos, quienes manejan documentación, procesos estructurados, decisiones basadas en datos y colaboración entre equipos. Es adecuada para especialistas y líderes de equipo que deseen mejorar la productividad y la calidad de los resultados utilizando IA generativa en tareas cotidianas, sin requerir experiencia avanzada en programación o ciencia de datos. El curso también es relevante para roles de soporte operativo o empresarial que interactúan frecuentemente con información técnica y necesitan entregables más claros, rápidos y consistentes.
Testimonios (3)
La amplia selección de herramientas presentadas
Miruna Buzduga - Aeronamic Eastern Europe
Curso - AI Enablement Training for Engineers
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El estilo de formación, la calidad de la preparación y el enfoque en los puntos importantes y relevantes, consejos útiles, apertura para cualquier pregunta con respuestas completas, disposición para compartir información, y en general, el amplio conocimiento del formador combinado con su método de formación.
Teofil Laurentiu Sasu - Aeronamic Eastern Europe
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¡Casi todo!
Rares Ursu - Aeronamic Eastern Europe
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