Técnicos

Curso Internacional

Este curso te dará a conocer paso a paso, como generar y entrenar tu propio Agente IA, que sin duda optimizará enormemente tu trabajo diario

Módulo I:
Fundamentos de la IA Generativa
Objetivo: Proporcionar una base conceptual sólida sobre cómo funciona la IA generativa, para que el participante comprenda las capacidades y limitaciones de los agentes que diseñará más adelante.
_ ¿Qué es la IA Generativa y por qué es diferente?
_ Anatomía de un LLM (Large Language Model)
_ El Arte de la Comunicación: Introducción al Prompt Engineering
_ Ética, Riesgos y Realismo en la IA

Dinámica práctica: Los participantes intentarán que una IA generalista (como Copilot, Gemini o ChatGPT) resuelva un acertijo lógico y luego uno creativo, comparando los resultados para entender la diferencia entre lógica y generación de lenguaje.

Módulo II:
Los Agentes AI y su Aplicación en el Trabajo
Introducción al concepto de Agentes AI, sus diferencias frente a un chatbot tradicional y su potencial para transformar tareas operativas, analíticas y colaborativas dentro de una organización. Un agente no solo responde: puede especializarse, usar contexto, conectarse a herramientas y ejecutar flujos de trabajo.
_ Qué es un Agente AI y en qué se diferencia de un asistente conversacional tradicional
_ Casos de uso reales en productividad, análisis, soporte interno y automatización documental
_ Ecosistema actual: Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio, Gemini en Workspace y Gems
_ Cómo identificar procesos del negocio que sí vale la pena convertir en agentes

Dinámica práctica: mapa de oportunidades para detectar 3 posibles agentes aplicables al trabajo de cada participante

MÓDULO III:
Diseño de un Agente AI Útil, Específico y Bien Enfocado
Este módulo enseña a estructurar un agente desde su propósito. Los participantes aprenderán a definir objetivos, alcance, tipo de usuario, fuentes de información, límites y criterios de calidad para evitar agentes _bonitos pero inútiles_.
_ Definición del propósito del agente: qué problema resuelve y para quién
_ Diseño de instrucciones, rol, tono, reglas y límites operativos
_ Cómo estructurar prompts base y contexto persistente para mejorar respuestas
_ Buenas prácticas para evitar alucinaciones, ambigüedad y respuestas inconsistentes
Caso práctico: diseño funcional de un agente propio con ficha completa de objetivo, usuario, tareas y reglas

Módulo IV:
Creación de Agentes con Microsoft 365 Copilot
Desarrollo de agentes en el ecosistema Microsoft, aprovechando las capacidades de Microsoft 365 Copilot y el enfoque de creación/extensión de agentes con Copilot Studio. Se verá cómo convertir necesidades del negocio en asistentes que trabajen con información y flujos de Microsoft 365. Microsoft documenta actualmente que los agentes pueden ampliar las capacidades de Copilot con conocimiento, datos y apps específicas, y que Copilot Studio permite diseñarlos con lenguaje natural o interfaz visual.
_ Qué puede hacer Copilot dentro de Word, Excel, PowerPoint, Outlook y Teams
_ Introducción a agentes en Microsoft 365 Copilot y lógica de especialización por casos de uso
_ Principios de construcción en Copilot Studio: instrucciones, herramientas, flujos y pruebas
_ Uso de documentos y datos corporativos como base de conocimiento del agente

Ejercicio práctico: creación guiada de un agente para redactar, resumir, analizar o responder consultas internas

Módulo V:
Creación de Agentes con Gemini en Google Workspace
Implementación de agentes personales o de equipo dentro del ecosistema Google, empleando Gemini en Workspace y la configuración de Gems como asistentes especializados. Google indica que Gemini ya está integrado en apps como Gmail, Docs, Meet, Drive y Sheets, y que las Gems permiten crear asistentes personalizados mediante instrucciones específicas.
_ Capacidades de Gemini en Gmail, Docs, Sheets, Slides, Meet y Drive
_ Qué son las Gems y cómo convertirlas en asistentes especializados por función o área
_ Diseño de instrucciones efectivas para Gems orientadas a tareas concretas
_ Uso de archivos, contexto y colaboración para asistentes reutilizables en equipo

Ejercicio práctico: creación de una Gem orientada a una necesidad real, como ventas, RRHH, gerencia o soporte

Módulo VI:
Creación de Agentes Personalizados con Chatgpt: Custom GPTs
Implementación de asistentes a medida utilizando el ecosistema de OpenAI. Se explorará cómo configurar GPTs específicos (Custom GPTs) para tareas concretas, dotándolos de conocimiento exclusivo y capacidades avanzadas sin escribir una sola línea de código. Se enseñará cómo OpenAI permite que estos agentes combinen instrucciones precisas con bases de conocimiento propias (archivos) y herramientas como la navegación web o el análisis de datos.
_ Qué son los Custom GPTs y cómo operan dentro del ecosistema de ChatGPT Plus y Enterprise.
_ Configuración paso a paso: diseño del System Prompt (instrucciones base), tono y definición de límites de actuación.
_ Carga de conocimiento (Knowledge Base): cómo subir documentos y datos corporativos para que el agente responda basándose en tu información y no en internet.
_ Privacidad y seguridad: cómo compartir tus GPTs de forma segura dentro de tu organización o equipo de trabajo.

Ejercicio práctico: creación paso a paso de un Custom GPT especializado (ej. analista de contratos, tutor de onboarding o redactor de propuestas comerciales), alimentado con documentos base proporcionados por el participante.

Módulo VII:
Agentes AI para Automatización, Productividad y Toma de Decisiones
En este módulo el participante aprende a pensar más allá del chat: el agente como pieza operativa. Se trabajará cómo convertir tareas repetitivas en flujos más inteligentes, combinando generación de contenido, análisis de información, priorización y apoyo a decisiones.
_ Agentes para tareas repetitivas: correos, reportes, seguimiento y documentación
_ Agentes para análisis: síntesis de información, extracción de hallazgos y apoyo ejecutivo
_ Integración del agente en flujos de trabajo personales y de equipo
_ Criterios para medir valor: ahorro de tiempo, calidad de salida, consistencia e impacto

Caso práctico: diseño de un flujo de trabajo asistido por un agente para un proceso real del participante

Módulo VIII:
Implementación, Pruebas y Despliegue del Agente Propio
Cierre del curso orientado a ejecución. Los participantes aprenderán a validar su agente antes de usarlo en entornos reales, definir mejoras y presentarlo como una solución funcional dentro de su área o empresa.
_ Cómo probar un agente: escenarios, errores frecuentes y validación de resultados
_ Ajuste iterativo de instrucciones, contexto, fuentes y comportamiento esperado
_ Seguridad, gobierno y uso responsable de agentes con información corporativa
_ Plan de implementación: adopción, responsables, métricas y mejora continua

Proyecto final / dinámica: presentación y demostración de un agente propio listo para uso real

Descripción:
Este curso te dará a conocer paso a paso, como generar y entrenar tu propio Agente IA, que sin duda optimizará enormemente tu trabajo diario
 

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