Cinco días para diseñar casos de uso de IA generativa reales dentro de una empresa: cuándo usar, cuándo no y cómo hacerlo con seguridad.
La inteligencia artificial generativa es una familia de modelos que utilizan arquitecturas transformer (GPT, Claude, Gemini, Llama) para producir contenido nuevo a partir de instrucciones en lenguaje natural: texto, código, imágenes, resúmenes, clasificaciones o extracciones estructuradas. A diferencia de la IA tradicional predictiva, no responde con una etiqueta a partir de datos, sino que genera output completo con criterio semántico. En una empresa se usa para acelerar tareas de redacción, extracción, síntesis y prototipado, siempre con verificación humana.
El 63 % de las empresas europeas de tamaño medio ya está experimentando con IA generativa en 2026, pero según estudios de McKinsey solo el 12 % obtiene retorno medible. El motivo suele ser el mismo: se despliegan asistentes generales sin definir el caso de uso, sin criterio de éxito y sin considerar el marco legal (EU AI Act). Este curso enseña a evitar esa trampa desde el diseño y a ajustar la implantación al tamaño real de una PYME.
Que cada participante salga con al menos un caso de uso definido, prototipado y validado para su empresa, incluyendo criterios de calidad, riesgos legales y plan de mantenimiento.
No se requiere experiencia previa en programación ni en IA. Basta con haber probado ChatGPT, Claude o Gemini a nivel usuario.
No promesas genéricas: cada punto se practica en directo durante el curso y se valida con el proyecto integrador del último día.
Dos horas al día durante cinco jornadas consecutivas, con feedback en directo tras cada ejercicio y proyecto integrador aplicado a un caso propio.
De fundamentos a un caso de uso propio validado con datos reales de tu empresa.
Panorama de modelos (GPT-4/5, Claude Opus/Sonnet, Gemini, Llama), qué es un LLM, tokens, contexto, coste por millón de tokens. Diferencias reales entre modelos y criterios para elegir según tarea.
Casos de uso probados en PYMES: síntesis, clasificación, extracción, redacción, generación de código, atención al cliente. Anti-patrones: decisiones críticas sin supervisión, uso con datos sensibles sin control.
Prompts estructurados con rol, contexto, ejemplos, formato de salida. Cadenas de razonamiento y chain-of-thought. Patrón RAG: cuándo se necesita, cómo se implementa mínimo viable.
Marco legal EU AI Act (categorías de riesgo, obligaciones), RGPD aplicado a IA, protección de datos sensibles, IA privada vs pública, sesgos algorítmicos, transparencia con el usuario final.
Cada participante diseña, prototipa y evalúa un caso de uso propio con datos reales: métrica de calidad, criterio de intervención humana, plan de mantenimiento y estimación de coste.
¿Cuadra este temario con lo que necesita tu equipo? Reserva 30 minutos.
Solicitar informaciónTres escenarios reales de PYMES para dimensionar el impacto y decidir si encaja con tu caso.
Una gestoría clasifica automáticamente los correos de clientes en 8 categorías (nómina, fiscal, laboral, etc.), extrae el asunto principal y sugiere respuesta plantilla, dejando la aprobación final al gestor. Reduce 4 horas diarias de triaje.
Una consultora recibe facturas de proveedores en PDF con formato heterogéneo. La IA extrae fecha, CIF, importe base, IVA y concepto en JSON, listos para importar al ERP. Reduce 20 horas mensuales.
Una empresa industrial despliega un asistente privado que responde preguntas del equipo sobre normativas internas, procedimientos ISO y manuales técnicos, indexando 400 documentos con citación de fuente en cada respuesta.
No. Se cubre desde perspectiva de negocio: definir casos, elegir modelo, evaluar calidad, cumplir marco legal. Sí se ven interfaces de API a nivel conceptual y se muestran ejemplos con Python o Apps Script, pero no se exige escribir código.
ChatGPT gratis está pensado para tareas puntuales. Este curso enseña a diseñar procesos con IA integrada, con criterios de calidad, control de datos sensibles y cumplimiento legal. La diferencia se ve al desplegar un caso en producción para un equipo.
Sí, en el día 4 se cubre arquitectura mínima de IA privada: modelos on-premises (Llama, Mistral, Gemma), IA en cloud privada (Azure OpenAI, Vertex AI) y trade-offs de coste, latencia y calidad frente a APIs públicas.
Sí, dedicamos una sesión completa al reglamento europeo: categorías de riesgo (mínimo, limitado, alto, inaceptable), obligaciones por categoría, calendario de aplicación y cómo documentar cumplimiento. No sustituye asesoría legal específica pero permite dialogar con abogados con criterio.
Sí, con un mínimo de 6 personas del mismo equipo puedo impartir edición cerrada in-company. Adaptamos horarios al huso de tu equipo, elegimos los casos prácticos con tus propios datos y ajustamos la profundidad de cada día en función del perfil del grupo. El programa final se pacta antes del kick-off en una sesión de 30 minutos.
Cada sesión se graba y queda disponible durante 60 días para el resto del grupo, con marcas por temas para localizar la parte concreta que te interese. Aun así el curso está diseñado para asistencia síncrona: los ejercicios y el feedback ocurren en directo. Si vas a faltar más de un día, mejor esperar a la siguiente edición.
Conecta las herramientas de tu empresa (CRM, ERP, Sheets, correo) en flujos automáticos sin escribir código.
Cinco días para transformar información compleja en reportes accesibles y útiles para la toma de decisiones.
Cinco días para convertir números y estadísticas en narrativas claras y persuasivas que impulsen decisiones.
Reserva 30 minutos y hablamos del curso, próximas ediciones y si conviene ajustarlo a medida para tu empresa. Sin coste, sin presión.
IA generativa para empresas en 5 días · 10 horas · máx. 10 alumnos.
