Temario del curso
Día 1: Fundamentos y uso confiable de GenAI
Conceptos esenciales de IA y GenAI: qué es, cómo funciona, dónde aporta 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 salidas: listas de verificación, verificación cruzada, supuestos, trazabilidad y criterios de aceptación
Estandarización de entregables: plantillas para notas técnicas, resúmenes, informes y elementos 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
Práctica 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 alta dirección
Resolución de problemas y diagnóstico: análisis de causa raíz y planificación de acciones con apoyo de IA
Comunicación entre funciones: claridad en las decisiones, traspasos de turno, actas de reuniones y alineación con las partes interesadas
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 de flujos de trabajo: procesos repetibles de extremo a extremo, desde la solicitud hasta el entregable, con pasos de validación
Bibliotecas de indicación y listas de verificación: colecciones basadas en roles para mejorar la consistencia y la adopción
Práctica final y plan de adopción de 30 días: un caso práctico por participante convertido en un flujo de trabajo repetible, con resultados rápidos y medición sencilla
Requerimientos
Esta formación está dirigida a profesionales que trabajan en entornos de ingeniería, técnicos y operativos, y que manejan documentación, procesos estructurados, decisiones basadas en datos y la colaboración entre equipos. Es adecuada para especialistas y líderes de equipo que deseen mejorar su productividad y la calidad de sus entregables utilizando IA generativa en sus tareas diarias, sin necesidad de contar con experiencia avanzada en programación o ciencia de datos. El curso también es relevante para roles de apoyo 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
Traducción Automática
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
Curso - AI Enablement Training for Engineers
Traducción Automática
¡Casi todo!
Rares Ursu - Aeronamic Eastern Europe
Curso - AI Enablement Training for Engineers
Traducción Automática