Temario del curso
Día 1: Fundamentos y Uso Confiable de GenAI
Esenciales de AI y GenAI: qué es, cómo funciona, dónde agrega valor y dónde falla
Promoción práctica (prompting): estructuras reutilizables de promoción, entradas claras, restricciones y formatos de salida
Técnicas de iteración: refinamiento de resultados a través de bucles de retroalimentación e instrucciones estructuradas
Calidad y verificación de la salida: listas de verificación, cruces de chequeo, suposiciones, rastreabilidad, criterios de aceptación
Estandarización de entregables: plantillas para notas técnicas, resúmenes, informes y elementos de acción
Documentación y requisitos: redacción, reescritura, estructuración, resumen y escritura de cambios/requisitos
Uso responsable y seguridad de datos: confidencialidad, protección de IP, principios de gobernanza y reglas de uso seguro
Práctica hands-on con escenarios realistas y anonimizados
Día 2: Casos de Uso Aplicados, Productividad e Integración de Flujos de Trabajo
Análisis y reporting: conversión de entradas crudas en insights estructurados y resúmenes ejecutivos
Resolución de problemas y solución de problemas: análisis de causas raíz apoyado por IA y planificación de acciones
Comunicación interfuncional: claridad en decisiones, transiciones, actas de reuniones y alineación con partes interesadas
IA como copiloto para código y automatización: generación segura y revisión de fragmentos, pseudocódigo y lógica de prueba
Aceleración del trabajo de conocimiento: creación de procedimientos reutilizables, estándares internos y contenido de bases de conocimiento
Integración de flujos de trabajo: procesos repetibles de extremo a extremo desde la solicitud hasta el entregable, con pasos de validación
Bibliotecas de promoción y listas de verificación: colecciones basadas en roles para mejorar la consistencia y adopción
Práctica final y plan de adopción a 30 días: un caso práctico por participante convertido en un flujo de trabajo repetible, con ganancias rápidas y medición simple
Requerimientos
Esta capacitación está diseñada para profesionales que trabajan en entornos de ingeniería, técnicos y operativos, quienes manejan documentación, procesos estructurados, decisiones basadas en datos y colaboración entre equipos. Es adecuada para especialistas y líderes de equipo que desean mejorar la productividad y la calidad de los resultados utilizando IA generativa en tareas cotidianas, sin necesidad de experiencia avanzada en programación o ciencia de datos. El curso también es relevante para roles operativos o de soporte empresarial que interactúan frecuentemente con información técnica y necesitan entregables más claros, rápidos y consistentes.
Testimonios (3)
La amplia selección de herramientas presentadas
Miruna Buzduga - Aeronamic Eastern Europe
Curso - AI Enablement Training for Engineers
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El estilo de formación, la calidad de la preparación y el enfoque en los puntos importantes y relevantes, consejos útiles, apertura para cualquier pregunta con respuestas completas, disposición para compartir información, y en general, el amplio conocimiento del formador combinado con su método de formación.
Teofil Laurentiu Sasu - Aeronamic Eastern Europe
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¡Casi todo!
Rares Ursu - Aeronamic Eastern Europe
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