Temario del curso
Día 1: Fundamentos y uso fiable de GenAI
Conceptos esenciales de IA y GenAI: qué es, cómo funciona, dónde aporta valor y dónde presenta limitaciones
Instrucciones prácticas: estructuras 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 comprobación, contraste cruzado, supuestos, trazabilidad y criterios de aceptación
Estandarización de entregables: plantillas para notas técnicas, resúmenes, informes y puntos 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 reglas de uso seguro
Ejercicios prácticos con escenarios realistas y anonimizados
Día 2: Casos de uso aplicados, productividad e integración en flujos de trabajo
Análisis e informes: transformación de datos crudos en información estructurada y resúmenes listos para la alta dirección
Resolución de problemas y solución de incidencias: análisis de causa raíz y planificación de acciones con apoyo de IA
Comunicación interáreas: claridad en decisiones, entregas, actas de reuniones y alineación de partes interesadas
IA como copiloto para código y automatización: generación y revisión seguras de fragmentos de código, pseudocódigo y lógica de pruebas
Aceleración del trabajo intelectual: elaboración 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 instrucciones y listas de comprobación: colecciones por roles para mejorar la coherencia y la adopción
Ejercicio final y plan de adopción de 30 días: un caso práctico por participante convertido en un flujo de trabajo repetible, con mejoras rápidas y medición sencilla
Requerimientos
Esta formación está dirigida a profesionales que trabajan en entornos de ingeniería, técnicos y operativos, y que gestionan documentación, procesos estructurados, decisiones basadas en datos y colaboración entre equipos. Es adecuada para especialistas y líderes de equipo que desean mejorar la productividad y la calidad de los resultados utilizando IA generativa en tareas cotidianas, sin requerir conocimientos avanzados de programación o ciencia de datos. El curso también es relevante para roles de apoyo operacional o empresarial que interactúan frecuentemente con información técnica y necesitan entregarables más claros, rápidos y consistentes.
Reseñas (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
Curso - AI Enablement Training for Engineers
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¡Casi todo!
Rares Ursu - Aeronamic Eastern Europe
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