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Temario del curso

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
  • Vista general del ecosistema actual de herramientas de texto, imagen, audio y video
  • Dónde la ingeniería de prompts agrega valor empresarial

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

  • Cómo funcionan realmente los grandes modelos de lenguaje y los modelos de difusión, explicados de manera sencilla
  • La diferencia entre datos de entrenamiento, fine-tuning (ajuste fino) y prompts
  • Fortalezas y limitaciones de los modelos preentrenados
  • Por qué la arquitectura del modelo cambia la forma en que escribimos los prompts

Comparación de los Principales Asistentes de IA

  • Microsoft Copilot, con fortalezas en la integración con Microsoft 365, flujos de trabajo en Word, Excel, Outlook y Teams, y anclaje de datos corporativos; y debilidades en el alcance creativo y la profundidad de razonamiento en comparación con sus competidores
  • Google Gemini, con fortalezas en la multimodalidad nativa, integración con Workspace, búsqueda en tiempo real; y debilidades en la inconsistencia, disponibilidad regional y el seguimiento de instrucciones en tareas complejas
  • ChatGPT, con fortalezas en la madurez del ecosistema, GPTs personalizados, generación de imágenes mediante DALL-E, modo de voz; y debilidades en la confiabilidad de hechos sin anclaje y límites de uso más estrictos en funciones premium
  • Claude, con fortalezas en el manejo de contexto largo, razonamiento matizado, escritura de mayor extensión y análisis claro; y debilidades en la amplitud del ecosistema de herramientas y la generación de imágenes
  • Elegir la herramienta adecuada para una tarea, audiencia o restricción de cumplimiento dada
  • Recorrido lado a lado del mismo prompt en los cuatro asistentes

Principios de un Diseño Efectivo de Prompts

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

Prompts Zero-Shot, One-Shot y Few-Shot

  • La diferencia entre los tres enfoques y cuándo es adecuado cada uno
  • Leer el comportamiento del modelo y ajustar los ejemplos en consecuencia
  • Enseñar una nueva tarea al modelo utilizando solo unas pocas muestras bien elegidas
  • Ejercicios prácticos en ChatGPT, Copilot, Gemini y Claude

Técnicas Avanzadas de Ingeniería de Prompts

  • Prompts condicionales y sensibles al contexto para salidas matizadas
  • Transferencia de estilo, prompts de personas y dirección creativa
  • Prompts de cadena de pensamiento y razonamiento paso a paso
  • Reducción de alucinaciones, ambigüedades y sesgos en las respuestas

Fine-Tuning de Pocos Ejemplos (Few-Shot) sin Código

  • Qué es el fine-tuning de pocos ejemplos y cómo difiere del entrenamiento completo de un modelo
  • Adaptar un modelo a una tarea específica mediante prompts basados en ejemplos
  • Cuándo la ingeniería de prompts es suficiente y cuándo el fine-tuning sería una mejor inversión
  • Evaluación de la calidad de la salida y refinamiento iterativo

Generación de Texto Hiperrealista

  • Generar texto con tono, voz y longitud controlados
  • Producir contenido de extensión larga, resúmenes, informes y documentos estructurados
  • Mantener la coherencia a lo largo de la generación multietapa
  • Combinar patrones de prompts para resultados repetibles y alineados con la marca

Aplicación de la Ingeniería de Prompts a los Flujos de Trabajo Empresariales

  • Automatizar la redacción rutinaria, la investigación y la triaje de información
  • Una breve mirada a los casos de uso de soporte al cliente y chatbots
  • Diseño de plantillas de prompts que los equipos pueden reutilizar sin volver a entrenar el modelo
  • Control de calidad, lógica de escalado y puntos de control humano

Generación y Manipulación de Imágenes

  • Comparación de DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney y Leonardo AI
  • Escribir prompts que controlen estilo, composición, iluminación y sujeto
  • Prompts negativos, ponderación y refinamiento iterativo
  • Transformación de imagen a imagen y edición mediante prompts

Audio y Voz con IA

  • Generación de voz que suene natural a partir de prompts de texto
  • Clonación y síntesis de voz a nivel conceptual
  • Casos de uso en contenido de capacitación, accesibilidad y marketing

Creación de Contenido de Video con IA Generativa

  • Vista general de las herramientas actuales de texto a video y lo que pueden entregar realísticamente
  • Guion y storyboard mediante secuencias de prompts
  • Combinar texto, imágenes, audio y video generados por IA en un solo activo
  • Edición y refinamiento de la salida de video creada por IA

IA Multimodal y Flujos de Trabajo Integrados

  • Cómo los modelos multimodales unifican el razonamiento de texto, imagen, audio y video
  • Construcción de pipelines de contenido de principio a fin sin escribir código
  • Estudios de caso del mundo real en marketing, diseño, capacitación y publicidad

Ética, Uso Responsable y Lo Que Viene

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

Requerimientos

Público Objetivo

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

 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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