Temario del curso
Módulo 1: Fundamentos de IA para Directores de Proyecto
Subtemas:
Comprensión de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM)
Conceptos clave de IA: indicaciones (prompts), alucinación, contexto
Diferencias entre sistemas de IA y la automatización tradicional
Resumen de las herramientas de IA utilizadas en el curso (ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot)
Demostración de cómo las herramientas de IA generan e interpretan texto
Módulo 2: Ingeniería de Indicaciones (Prompt Engineering) para la Gestión de Proyectos
Subtemas:
Fundamentos del diseño de indicaciones
Indicaciones sin ejemplos (zero-shot), con pocos ejemplos (few-shot) y basadas en roles
Estructuración de indicaciones para tareas de gestión de proyectos
Evaluación y refinement de las respuestas de la IA
Ejercicios prácticos de escritura de indicaciones para escenarios de proyecto
Módulo 3: IA en la Iniciación del Proyecto
Subtemas:
Redacción asistida por IA del acta constitutiva del proyecto
Generación de objetivos y enunciados de alcance del proyecto
Automatización del análisis de interesados
Identificación asistida por IA de riesgos tempranos del proyecto
Evaluación de las salidas generadas por IA para verificar su exactitud y completitud
Módulo 4: IA en la Planificación y Programación
Subtemas:
Estructuras de Desglose de Trabajo (EDT) generadas por IA
Creación de planes de hitos y cronogramas de proyecto
Técnicas de estimación asistidas por IA
Generación de sugerencias de asignación de recursos
Refinamiento de las salidas de planificación utilizando indicaciones estructuradas
Módulo 5: IA en la Gestión de Riesgos e Incidentes
Subtemas:
Análisis predictivo de riesgos con IA
Generación de registros de riesgos a partir de descripciones del proyecto
Clasificación y triaje de incidentes asistida por IA
Desarrollo de estrategias de mitigación con el apoyo de la IA
Estructuración de información de riesgos utilizando tablas e indicaciones estructuradas
Módulo 6: IA en la Comunicación con Interesados
Subtemas:
Automatización de informes de proyecto
Generación de resúmenes ejecutivos a partir de datos del proyecto
Adaptación del tono y el estilo de comunicación para diferentes interesados
Transformación de la información técnica en actualizaciones accesibles para el negocio
Gestión de comunicaciones sensibles con asistencia de IA
Módulo 7: Ética de la IA y Gobernanza en los Proyectos
Subtemas:
Comprensión de los riesgos de sesgo y alucinación de la IA
Uso responsable de la IA en entornos profesionales
Consideraciones sobre la privacidad de los datos y el contexto del RGPD
Definición de políticas de uso de la IA dentro de los equipos de proyecto
Prácticas de validación con intervención humana (human in the loop)
Módulo 8: Herramientas de IA para Directores de Proyecto y Estrategia de Adopción
Subtemas:
Uso de Microsoft Copilot en Word, Excel, Teams y Outlook
Cuándo utilizar Copilot en comparación con ChatGPT u otras herramientas de IA
Comparación de diferentes herramientas de IA para el apoyo en la gestión de proyectos
Construcción de un mapa de ruta de adopción de la IA para equipos de proyecto
Desarrollo de un plan de acción personal de IA para el trabajo de proyectos
Requerimientos
Se recomienda que los participantes tengan experiencia básica trabajando en entornos de proyecto o en equipos de proyecto. Es aconsejable estar familiarizado con conceptos generales de gestión de proyectos, como la planificación, la gestión de riesgos y la comunicación con los interesados.
No se requiere experiencia previa con herramientas de Inteligencia Artificial
Reseñas (1)
Comprender que la gestión de proyectos consiste más en adaptar y evaluar cada situación que en decidir simplemente cuál es el siguiente paso.
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