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El curso tiene como objetivo transformar a sus estudiantes en expertos en productividad y automatización con IA en un tiempo reducido. El enfoque es el dominio de las herramientas generativas (texto, imagen, video) y la integración de la IA en procesos de negocio a través de plataformas de automatización.
Al finalizar, el estudiante podrá:
- Automatizar tareas complejas de marketing, ventas y operación sin saber programar.
- Crear contenido multimedia de alta calidad (imágenes, videos, avatares) de forma masiva con IA.
- Implementar agentes conversacionales y sistemas de respuesta inteligente (RAG).
- Identificar e implementar oportunidades de negocio y optimización de procesos basadas en IA.
Temario Potencial del Curso (Estructura Modular Inferida)
El temario se enfoca en la acción y la aplicación inmediata, cubriendo las siguientes áreas clave:
Módulo 1: Fundamentos de la IA para la Productividad
- Introducción a los conceptos clave de la IA: Generativa vs. Predictiva.
- Dominio del Prompt Engineering: Estructuras avanzadas de prompts para resultados profesionales (Iteración, Role Play, Knowledge Generation).
- Herramientas fundamentales de IA (ChatGPT/Gemini, Claude, Perplexity, etc.).
- Configuración y uso de modelos locales de lenguaje (LLMs) para mayor privacidad y control.
Módulo 2: Creación de Contenido Multimedia con IA
- Generación de Imágenes de Alta Calidad: Uso de Midjourney, DALL-E y herramientas similares.
- Consistencia Visual: Técnicas para mantener el mismo personaje/estilo en múltiples generaciones.
- Generación de Video y Audio con IA: Creación de spots, presentaciones, avatares realistas (D-ID) y música sin royalties.
- Uso de multisuites generadoras de contenido (ej. funciones de IA en Canva o Genially).
Módulo 3: Automatización de Procesos con Herramientas No-Code
- Automatización con Make (antiguo Integromat) y/o n8n: Introducción y casos de uso empresariales.
- Conexión de Flujos de Trabajo (Workflows): Uso de webhooks, APIs y módulos de automatización.
- Integración de IA en los Flujos: Cómo usar los modelos LLM (ej. OpenAI Assistants API) para transformar la información, resumir datos o tomar decisiones dentro de un proceso automático.
- Casos prácticos: Automatización de SEO, análisis de datos de clientes, gestión de redes sociales.
Módulo 4: Agentes de IA y Estrategia Empresarial
- Agentes Conversacionales: Introducción a la arquitectura de Agentes de IA.
- Implementación de RAG (Retrieval-Augmented Generation): Cómo alimentar un agente de IA con la información interna de tu empresa (documentos, bases de datos) para respuestas precisas.
- Fineteuning de Modelos: Personalización de modelos de lenguaje para tareas específicas.
- Estrategia y Planificación de Proyectos de IA: Cómo identificar el alcance, diseñar el plan e implementar soluciones de IA en una organización.
- Aspectos Éticos y Legales: Propiedad intelectual del contenido generado por IA y normativas de protección de datos.
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