Tu equipo usando IA desde el lunes siguiente. En 4 horas. En tus propias instalaciones.

Objetivo:

Entender los conceptos clave de la IA Generativa y dominar el arte de crear prompts efectivos para obtener resultados precisos y útiles desde el primer día.

Contenido Detallado:

• Evolución y conceptos clave de los LLMs: Cómo la IA generativa ha pasado de ser una herramienta puntual a una infraestructura que redefine el trabajo, con especial atención al salto en razonamiento, multimodalidad y agentes autónomos.
• Selección de modelo y modo de razonamiento: Estrategias para elegir el modelo y el modo óptimo (Auto, Instant, Thinking) según coste, velocidad y precisión, incluyendo cuándo emplear capacidades multimodales (texto, imágenes, audio, archivos).
• Privacidad, memoria y personalización: Configuración avanzada de la memoria, controles de privacidad, y uso de instrucciones personalizadas para adaptar resultados y garantizar protección de datos en contextos profesionales.
• Métodos de entrada y comunicación con ChatGPT: Escritura, dictado de voz, conversaciones avanzadas, gestión de archivos, y ramas conversacionales para explorar alternativas sin perder el hilo original.
• Funcionalidades integradas avanzadas: Uso práctico de Canvas para cocreación, edición dirigida, integración de visuales y código; búsqueda web, Deep Research, modo agente, y conectores con fuentes externas.
• Gestión de proyectos y productividad: Organización del trabajo mediante proyectos, tareas programadas, memoria específica y herramientas colaborativas adaptadas a equipos empresariales y técnicos.
• Prompting asertivo y delegación cognitiva: Creación de prompts efectivos con restricciones, iteración crítica, simulación de escenarios y delegación de tareas cognitivas, apoyándose en la metodología del 80/20.
• Casos prácticos y plantillas aplicadas: Ejemplos de uso en informe ejecutivo, due diligence, soporte interno, ventas B2B, análisis financiero y marketing en redes sociales, incluyendo generación de contenido y planificación.

Objetivo:

Aprender a crear GPTs personalizados, auténticos asistentes virtuales entrenados con el conocimiento y los procesos de la empresa para automatizar tareas específicas.

Contenido Detallado:

• ¿Qué es un GPT personalizado y cómo puede transformar un departamento?
• Guía de creación paso a paso: Del concepto a la publicación.
• Las "Instrucciones": Cómo definir la personalidad, el rol y las directrices del GPT.
• La Base de Conocimiento (Knowledge): Subir documentos (PDFs, etc.) para darle contexto y que responda basándose en información propia.
• Las Capacidades (Capabilities): Habilitar navegación web, generación de imágenes con DALL-E y análisis de datos.
• Introducción a las "Actions": Cómo conectar un GPT con herramientas externas (ej. CRM, ERP) de forma conceptual.
• Casos de uso por departamento: GPT para RRHH, para Marketing, para Soporte Técnico, etc.
• Gestión y compartición de GPTs en un entorno de equipo (plan Team/Enterprise).

Objetivo:

Explorar las herramientas de IA de Google (Gemini y NotebookLM) y aprender a integrarlas en el flujo de trabajo diario para potenciar la productividad y la investigación.

Contenido Detallado:

• Gemini: El competidor de ChatGPT. Versiones, fortalezas y análisis multimodal (texto, imagen, voz).
• IA en Google Workspace: Cómo usar Gemini en Gmail (redacción), Docs (borradores), Sheets (fórmulas) y Slides (imágenes).
• NotebookLM: Tu asistente de investigación personal basado en tus propios documentos.
• Funcionamiento de NotebookLM: Subir fuentes (PDFs, webs) para crear una base de conocimiento segura y privada.
• Funciones clave: Resúmenes automáticos, generación de FAQs a partir de un documento, comparativa de fuentes.
• Diferencias prácticas entre usar NotebookLM y subir un archivo a ChatGPT.
• Casos de uso: Análisis de contratos, resúmenes de informes de mercado, preparación de reuniones.

Objetivo:

Entender el futuro de la IA en el trabajo: los agentes autónomos. Aprender cómo las herramientas actuales de automatización (Zapier, Make) pueden sentar las bases para flujos de trabajo inteligentes.

Contenido Detallado:

• El siguiente nivel: De los chatbots reactivos a los agentes de IA proactivos.
• ¿Qué es un Agente de IA? Sistemas que razonan, planifican y ejecutan tareas de forma autónoma.
• Arquitectura conceptual de un agente: Memoria, planificación y uso de herramientas.
• Automatización "No-Code" con Zapier y Make: Conectando tus aplicaciones favoritas.
• Integración de LLMs (como ChatGPT) en flujos de automatización para añadir inteligencia.
• Ejemplo de flujo: Clasificar emails entrantes con IA y enviarlos a diferentes canales de Slack automáticamente.
• Visión a futuro: El impacto de los agentes en la gestión de proyectos, ventas y operaciones.
• Cómo empezar: Identificar procesos internos repetitivos y de bajo riesgo para una primera automatización.