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Módulos del Programa

A lo largo de cuatro módulos, los participantes desarrollan habilidades prácticas de prompting utilizando herramientas accesibles como ChatGPT, Claude y Gemini. Aprenderán a escribir prompts más claros, refinar resultados y entender cómo los LLMs generan texto.

4 Modules

Módulo 1. Fundamentos de IA y prompting

Aprenderás lo esencial sobre cómo funcionan la IA, la IA generativa y los LLM, cuándo pueden apoyar tareas cotidianas y cómo guiarlos mediante prompts simples y efectivos.

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Resultados

Al finalizar este módulo, podrás:

Comprender los conceptos básicos de GenAI y LLM, su lógica, mitos y limitaciones.
Explicar con claridad qué son la IA, la IA generativa y los LLM, y cómo un modelo produce una respuesta.
Identificar qué tareas son adecuadas para el apoyo de la IA y cuáles deben permanecer controladas por humanos.
Escribir prompts claros con objetivos y contexto, y refinarlos a partir de los resultados.
Reconocer riesgos clave y aplicar prácticas básicas de verificación.

Módulo 2. Limitaciones y potencial de los Large Language Models (LLMs)

Conocerás cómo operan los LLM, cómo procesan el texto, dónde aparecen sus límites y qué métodos pueden ampliar sus capacidades en contextos de negocio reales.

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Resultados

Al finalizar este módulo, podrás:

Explicar cómo un LLM procesa texto y por qué puede perder contexto o fallar en tareas largas.
Comparar enfoques para ampliar capacidades—prompt engineering, fine-tuning y RAG—y elegir el más adecuado para un caso concreto.
Describir capacidades multimodales e identificar casos de uso prácticos no técnicos.
Evaluar y seleccionar modelos o herramientas usando criterios críticos como tipo de modelo, costo y requisitos de seguridad.

Módulo 3. Ingeniería de prompts

Aprende principios clave como ser explícito, proporcionar contexto, usar juego de roles e iterar. Mejora la calidad de tus resultados creando instrucciones precisas para tus tareas.Aprenderás a diseñar prompts claros, estructurados y fiables usando distintos tipos de prompts, técnicas prácticas y flujos de verificación que mejoran la precisión y seguridad de las salidas generadas por IA.

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Resultados

Al finalizar este módulo, podrás:

Definir objetivos precisos, contexto y formatos de salida para obtener respuestas de alta calidad.
Usar prompts abiertos, cerrados y específicos según la necesidad del caso.
Aplicar técnicas zero-shot y few-shot para mejorar claridad, estructura y relevancia.
Identificar y corregir problemas comunes en prompts: vaguedad, falta de contexto o instrucciones sobrecargadas.
Emplear flujos de verify-and-edit y respetar reglas básicas de ética y manejo de datos al trabajar con IA.

Módulo 4. Buenas prácticas en la ingeniería de prompts

Aprenderás métodos avanzados de prompting para gestionar tareas complejas con razonamiento más transparente, mayor control sobre las salidas y resultados más confiables.

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Resultados

Al finalizar este módulo, podrás:

Aplicar bucles de refinamiento iterativo para mejorar prompts según la retroalimentación del modelo.
Usar chain-of-thought prompting para solicitar razonamientos paso a paso cuando hagan falta.
Descomponer problemas amplios en pasos secuenciales mediante prompt chaining.
Aplicar Tree of Thoughts para generar, evaluar y seleccionar entre múltiples rutas de solución manteniendo supervisión humana.

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Fundamentos de prompting

Qué ofrece este programa

¿A quién está dirigido el programa?

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