Temario del curso
Módulo 1: Fundamentos de IA para directores de proyecto
Subtemas:
Comprensión de los grandes modelos de lenguaje (LLM)
Conceptos clave de IA: indicaciones (prompting), alucinación, contexto
Diferencias entre los 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 de un solo disparo (zero-shot), de varios ejemplos (few-shot) y basadas en roles
Estructuración de indicaciones para tareas de gestión de proyectos
Evaluación y refinamiento de las respuestas de la IA
Ejercicios prácticos de redacción de indicaciones para escenarios de proyecto
Módulo 3: IA en la iniciación del proyecto
Subtemas:
Redacción de la carta de proyecto asistida por IA
Generación de objetivos del proyecto y declaraciones de alcance
Automatización del análisis de partes interesadas
Identificación de riesgos iniciales del proyecto con apoyo de IA
Evaluación de la precisión y completitud de las salidas generadas por IA
Módulo 4: IA en la planificación y programación
Subtemas:
Estructuras de descomposición del trabajo (EDT) generadas por IA
Creación de planes de hitos y líneas de tiempo del proyecto
Técnicas de estimación asistidas por IA
Generación de sugerencias de asignación de recursos
Refinamiento de las salidas de planificación mediante indicaciones estructuradas
Módulo 5: IA en la gestión de riesgos y problemas
Subtemas:
Análisis predictivo de riesgos con IA
Generación de registros de riesgos a partir de descripciones del proyecto
Clasificación y triaje de problemas asistida por IA
Desarrollo de estrategias de mitigación con apoyo de IA
Estructuración de información de riesgos mediante tablas e indicaciones estructuradas
Módulo 6: IA en la comunicación con las partes interesadas
Subtemas:
Automatización de la presentación de informes del proyecto
Generación de resúmenes ejecutivos a partir de datos del proyecto
Adaptación del tono y el estilo de comunicación para diferentes partes interesadas
Transformación de información técnica en actualizaciones orientadas a los negocios
Gestión de comunicaciones sensibles con asistencia de IA
Módulo 7: Ética de la IA y gobernanza en proyectos
Subtemas:
Comprensión de los sesgos de la IA y los riesgos de alucinación
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 usar Copilot frente a ChatGPT u otras herramientas de IA
Comparación de diferentes herramientas de IA para apoyar la gestión de proyectos
Construcción de una hoja de ruta de adopción de IA para equipos de proyecto
Desarrollo de un plan de acción personal de IA para el trabajo de proyecto
Requerimientos
Se recomienda que los participantes tengan experiencia básica trabajando en entornos de proyecto o dentro de equipos de proyecto. Es aconsejable familiarizarse con conceptos generales de gestión de proyectos, como la planificación, la gestión de riesgos y la comunicación con las partes interesadas.
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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