Implementación de IA generativa en procesos y flujos de trabajo

Módulo 1: Aplicaciones de la IA en el ámbito profesional

• Descubriendo los poderes de la IA generativa
  • ¿Qué es la IA generativa?
  • Estudio de casos diversos.
  • Ventajas de la IA generativa.
  • Ejemplos para mejorar la productividad.
  • Práctica: Implementar la IA en un caso de uso específico.

• Aplicaciones prácticas para el día a día laboral
  • Demostraciones de herramientas de IA generativa.
  • Ejemplos concretos de aplicaciones en tareas diarias.
  • Práctica: Uso de una herramienta de IA generativa en una tarea diaria.

• Trabajando en equipo con herramientas de IA generativa
  • Mejora de la colaboración y comunicación.
  • Integración en flujos de trabajo existentes.
  • Práctica: Diferentes maneras de utilizar las herramientas de IA generativa para mejorar el trabajo en equipo.

• Derribando mitos y preparándote para el éxito
  • Abordaje de mitos comunes y resistencia al cambio.
  • Consejos para una implementación exitosa.
  • Práctica: Analizar un mito y presentar una estrategia de implementación.

Módulo 2: Introducción y fundamentos de ChatGPT

• Introducción a los Modelos de Lenguaje (LLM)
  • Definición de un LLM.
  • Funcionamiento básico de un LLM con analogías.

• Tokens y Ventana de Contexto
  • ¿Qué son los tokens?
  • Cómo funciona la ventana de contexto.
  • Práctica: Análisis de una conversación y conteo de tokens.

• Fundamentos de ChatGPT
  • Qué es ChatGPT.
  • Buenas prácticas en su uso.
  • Impacto en el entorno laboral.
  • Práctica: Conversación básica con ChatGPT.

Módulo 3: Ingeniería de Prompts

• Prompts Básicos
  • Definición y componentes básicos de un prompt.

• Prompts Avanzados
  • Técnicas avanzadas para la creación de prompts.
  • Práctica: Crear un prompt avanzado.

• Técnicas de Refinamiento de Prompts
  • Métodos de refinamiento de prompts.
  • Práctica: Aplicación de técnicas de razonamiento.

Módulo 4: Secuencias de prompts

• Casos Prácticos
  • Distintas aplicaciones de prompts en ChatGPT.
  • Práctica: Crear una secuencia de prompts.

Módulo 5: Gestión y creación de GPTs

• GPTs Personalizados
  • Qué son y para qué sirven.
• GPT Store
  • Qué es y las oportunidades que ofrece.
• Crear GPTs: versión guiada
  • Proceso guiado para la creación de GPTs.
  • Práctica: Crear un GPT guiado.
• GPT Privado o Público
  • Diferencias y consideraciones.

Módulo 6: Creación de GPTs nivel avanzado

• Crear GPTs: Versión Manual
  • Proceso manual para la creación de GPTs.
  • Práctica: Crear un GPT manual.
• Conectarse vía API (Actions)
  • Uso de la API para integrar GPTs.
  • Práctica: Ejemplo de integración básica con API.

Módulo 7: Explorando Gemini de Google

• Introducción a Gemini
  • ¿Qué es Gemini?: Explicación del modelo generativo de Google y su propósito principal.
  • Comparativa con ChatGPT: Diferencias y similitudes clave entre Gemini y otros modelos de lenguaje (como ChatGPT).
  • Integración en el ecosistema de Google: Cómo Gemini se integra con los productos y servicios de Google.
• Características principales de Gemini
  • Optimización para Búsqueda: Explicación de cómo Gemini está optimizado para mejorar Google Search.
  • Multimodalidad: Capacidad de Gemini para manejar texto, imágenes y otros formatos de datos.
  • Adaptación Continua: Actualización constante del modelo con los datos más recientes.
• Pros de Gemini
  • Alta Precisión: Detalle sobre la precisión del modelo en sus respuestas.
  • Integración Fluida: Beneficios de su integración con otros productos de Google.
  • Escalabilidad: Cómo maneja grandes volúmenes de datos y consultas.
• Práctica: Comparación de casos de uso entre Gemini y ChatGPT
  • Escenarios concretos: Los participantes explorarán cómo ambos modelos responden a diferentes tipos de consultas, como tareas de búsqueda o creación de contenido multimodal.
• Implementación en flujos de trabajo: Cómo aprovechar Gemini para tareas específicas dentro del ecosistema de Google.