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Temario del curso

Día 1

Introducción a la IA Generativa y la Ingeniería de Prompts

  • Qué es la IA generativa y cómo difiere de la automatización tradicional
  • El papel de la ingeniería de prompts en la calidad de la salida de la IA
  • Visión general del ecosistema actual de herramientas de texto, imagen, audio y vídeo
  • Dónde la ingeniería de prompts aporta valor empresarial

Fundamentos de los Modelos de IA para la Generación de Texto e Imágenes

  • Cómo funcionan realmente los modelos de lenguaje grandes y los modelos de difusión, en términos sencillos
  • La diferencia entre datos de entrenamiento, ajuste fino y generación de prompts
  • Fortalezas y limitaciones de los modelos preentrenados
  • Por qué la arquitectura del modelo influye en la forma de redactar los prompts

Comparación de los Principales Asistentes de IA

  • Microsoft Copilot, con ventajas en la integración con Microsoft 365, flujos de trabajo de Word, Excel, Outlook y Teams, y anclaje a datos empresariales, pero con limitaciones en rango creativo y profundidad de razonamiento en comparación con sus competidores
  • Google Gemini, con ventajas en multimodalidad nativa, integración con Workspace, anclaje a búsqueda en tiempo real, pero con limitaciones de inconsistencia, disponibilidad regional y seguimiento de instrucciones en tareas complejas
  • ChatGPT, con ventajas en la madurez del ecosistema, GPTs personalizados, generación de imágenes a través de DALL-E, modo de voz, pero con limitaciones en fiabilidad factual sin anclaje y límites de uso más estrictos en funciones premium
  • Claude, con ventajas en el manejo de contextos largos, razonamiento matizado, redacción de textos extensos y análisis claro, pero con limitaciones en la amplitud del ecosistema de herramientas y la generación de imágenes
  • Cómo elegir la herramienta adecuada para una tarea, audiencia o restricción de cumplimiento concretas
  • Una demostración comparativa del mismo prompt en los cuatro asistentes

Principios del Diseño Eficaz de Prompts

  • Claridad, especificidad y contexto como los tres pilares de un buen prompt
  • Estructuración de instrucciones, tono, formato y restricciones
  • Errores comunes que cometen los principiantes y cómo reconocerlos
  • Iterar desde un prompt débil hasta uno de alto rendimiento

Día 2

Generación de Prompts de Cero, Un y Pocos Ejemplos (Zero-Shot, One-Shot y Few-Shot)

  • La diferencia entre los tres enfoques y cuándo aplica cada uno
  • Interpretar el comportamiento del modelo y ajustar los ejemplos en consecuencia
  • Enseñar a un modelo una nueva tarea utilizando solo unos pocos ejemplos bien seleccionados
  • Ejercicios prácticos en ChatGPT, Copilot, Gemini y Claude

Técnicas Avanzadas de Ingeniería de Prompts

  • Prompts condicionales y conscientes del contexto para salidas matizadas
  • Transferencia de estilo, creación de personas y dirección creativa
  • Razonamiento paso a paso y prompts de cadena de pensamiento
  • Reducción de alucinaciones, ambigüedades y sesgos en las respuestas

Ajuste Fino con Pocos Ejemplos sin Código

  • Qué es el ajuste fino con pocos ejemplos y cómo difiere del entrenamiento completo del modelo
  • Adaptación de un modelo a una tarea específica mediante prompts basados en ejemplos
  • Cuándo es mejor ingenierizar el prompt y cuándo el ajuste fino resulta una mejor inversión
  • Evaluación de la calidad de la salida y refinamiento iterativo

Generación de Texto Hiperrealista

  • Generación de texto con tono, voz y longitud controlados
  • Producción de contenido extenso, resúmenes, informes y documentos estructurados
  • Mantenimiento de la coherencia en la generación multi-paso
  • Combinación de patrones de prompts para obtener resultados repetibles y alineados con la marca

Aplicación de la Ingeniería de Prompts a Flujos de Trabajo Empresariales

  • Automatización de redacción rutinaria, investigación y filtrado de información
  • Una breve mirada a casos de uso en soporte al cliente y chatbots
  • Diseño de plantillas de reutilización para equipos sin necesidad de nuevo entrenamiento
  • Control de calidad, lógica de escalación y puntos de control con intervención humana

Día 3

Generación y Manipulación de Imágenes

  • Comparación de DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney y Leonardo AI
  • Redacción de prompts que controlan el estilo, la composición, la iluminación y el sujeto
  • Prompts negativos, ponderación y refinamiento iterativo
  • Transformación y edición de imagen a imagen a través de prompts

Audio y Voz con IA

  • Generación de discurso natural a partir de prompts de texto
  • Clonación de voz y síntesis a nivel conceptual
  • Casos de uso en formación, accesibilidad y marketing

Creación de Contenido en Vídeo con IA Generativa

  • Visión general de las herramientas actuales de texto a vídeo y qué pueden ofrecer de forma realista
  • Guión y storyboard a través de secuencias de prompts
  • Combinación de texto, imágenes, audio y vídeo generados por IA en un único activo
  • Edición y refinamiento de la salida de vídeo creada por IA

IA Multimodal y Flujos de Trabajo Integrados

  • Cómo los modelos multimodales unifican el razonamiento de texto, imagen, audio y vídeo
  • Construcción de pipelines de contenido de extremo a extremo sin escribir código
  • Estudios de casos reales en marketing, diseño, formación y publicidad

Ética, Uso Responsable y Próximos Pasos

  • Sesgo, derechos de autor, atribución y moderación de contenido
  • Consideraciones de privacidad y protección de datos al utilizar plataformas generativas
  • Divulgación, transparencia y confianza con los clientes finales
  • Herramientas, modelos y tendencias emergentes a vigilar en los próximos 12 meses
  • Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

Público Objetivo

Profesionales del marketing, comunicaciones y creatividad que exploran la producción de contenido asistida por IA. Equipos de operaciones empresariales y atención al cliente que buscan automatizar interacciones repetitivas mediante herramientas impulsadas por prompts. Principiantes sin experiencia previa en IA o programación que desean un punto de entrada estructurado y centrado en herramientas para adentrarse en la IA generativa.

 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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