Curso de Inteligencia Artificial Generativa para Pymes (Semipresencial Don Benito)

Contenidos

Sesión 1: Introducción a la IA Generativa y su impacto en las industrias.

28 de marzo (De 09:00 h a 13:00 h)
Consuelo Verdú linkedin.com/in/consueloverdu

Descripción :
Exploraremos cómo la IA generativa está transformando diversos sectores, desde la salud y la educación hasta el entretenimiento y la manufactura. Se analizarán tendencias clave, oportunidades y desafíos. Mediante casos de uso reales, los participantes entenderán el impacto de esta tecnología en la automatización, la personalización y la toma de decisiones.

Objetivos:
Comprender el impacto de la IA generativa en diferentes industrias.
Analizar tendencias y aplicaciones en sectores clave.
Identificar oportunidades estratégicas para su implementación.

Objetivos de aprendizaje:
Evaluar el potencial transformador de la IA generativa en distintos sectores.
Identificar áreas de aplicación según necesidades del negocio.
Aplicar un enfoque prospectivo para visualizar el futuro de la IA.

Sesión 2: Historia y fundamentos de la IA.

4 de abril (De 09:00 h a 13:00 h)
Consuelo Verdú linkedin.com/in/consueloverdu

Descripción:
Recorreremos la evolución de la inteligencia artificial, desde sus inicios hasta los avances actuales en IA generativa. Se analizarán paradigmas clave, como la IA simbólica, el machine learning y el deep learning. La sesión incluirá una exploración práctica de herramientas que permiten experimentar con estos conceptos y sentar las bases para los siguientes módulos.

Objetivos:
Comprender la evolución histórica y los fundamentos de la IA.
Diferenciar las principales ramas de la IA.
Experimentar con herramientas introductorias de IA.

Objetivos de aprendizaje:
Explicar la evolución de la IA y sus principales hitos.
Distinguir entre IA simbólica, machine learning y deep learning.
Aplicar herramientas iniciales para comprender cómo funciona la IA.

Sesión 3: Modelos de lenguaje y generación de texto.

9 de abril (De 16:00 h a 20:00 h)
Javier Fuentes. linkedin.com/in/jfuentesibanez

Descripción:
Nos adentraremos en los modelos de lenguaje, explicando cómo funcionan y cómo generan texto coherente. Se analizarán modelos como GPT-4, Claude y LLama, explorando su arquitectura y aplicaciones. Aprenderemos técnicas de prompt engineering para obtener respuestas optimizadas y mejorar la interacción con estos modelos.

Objetivos:
Comprender el funcionamiento de los modelos de lenguaje.
Aplicar técnicas de prompt engineering para mejorar resultados.
Evaluar el impacto de los LLM en distintas industrias.

Objetivos de aprendizaje:
Explicar el proceso de entrenamiento y predicción de los LLM.
Aplicar estrategias para formular mejores prompts.
Identificar aplicaciones empresariales de los modelos de lenguaje.

Herramientas: OpenAI

Sesión 4: Modelos avanzados y uso de APIs.

24 de abril (De 16:00 h a 20:00 h)
Javier Fuentes.  linkedin.com/in/jfuentesibanez

Descripción
Exploraremos modelos de lenguaje más allá de GPT, como Claude, LLaMA y Claude  destacando sus diferencias y casos de uso. Se aprenderá a consumir APIs de IA para integrarlas en flujos de trabajo empresariales y automatizar tareas.

Objetivos:
Conocer alternativas a GPT en IA generativa.
Aprender a utilizar APIs de modelos de lenguaje.
Evaluar el impacto de la integración de IA en procesos empresariales.

Objetivos de aprendizaje:
Comparar diferentes LLMs y sus aplicaciones en la industria.
Implementar modelos de lenguaje mediante APIs en soluciones empresariales.
Diseñar flujos de trabajo optimizados con IA generativa.

Sesión 5: Data, Machine learning, data, e IA Predictiva. (Sesión ONLINE)

8 de mayo (De 16:00 h a 20:00 h)  
Carmen Bartolomé linkedin.com/in/carmenbartolomevalentingamazo

Descripción:
En esta sesión exploraremos la intersección entre datos, machine learning y la inteligencia artificial predictiva. Analizaremos cómo los datos alimentan los modelos de aprendizaje automático y cómo estos generan predicciones valiosas para las empresas. Abordaremos los principales algoritmos, metodologías de trabajo con datos y casos de aplicación en diferentes industrias.

Objetivos:
Comprender el ciclo completo de los proyectos de machine learning y su relación con los datos
Identificar los tipos de problemas que pueden resolverse con IA predictiva
Explorar métodos para evaluar y mejorar modelos predictivos

Objetivos de aprendizaje:
Diferenciar entre los principales tipos de algoritmos de machine learning
Implementar correctamente las fases de preparación y procesamiento de datos
Evaluar el rendimiento de modelos predictivos mediante métricas adecuadas
Identificar oportunidades de aplicación de IA predictiva en entornos empresariales

Sesión 6: Marketing con IA.

15 de mayo (De 16:00 h a 20:00 h)
Carolina Sanz linkedin.com/in/carolinasanz

Descripción:
Esta sesión explora cómo la Inteligencia Artificial está transformando el marketing moderno. Analizaremos las principales tecnologías IA que están revolucionando las estrategias de marketing digital, desde la personalización y segmentación avanzada hasta la generación de contenido y la optimización de campañas. Los participantes descubrirán cómo implementar soluciones de IA para mejorar la eficiencia, potenciar la creatividad y maximizar el ROI de sus iniciativas de marketing

Objetivos:
Comprender la importancia del marketing digital en las pymes
Diseñar un plan de redes sociales
Explorar el potencial de la inteligencia artificial
Poner en práctica lo aprendido mediante ejercicios aplicados
Fomentar la autonomía digital y la innovación en las estrategias de marketing

Resultado esperado: Al finalizar la sesión, los participantes tendrán un plan de redes sociales inicial y habrán creado su primer contenido con inteligencia artificial, además de contar con recursos para seguir mejorando su estrategia digital.

Objetivos de Aprendizaje:
Conocimientos
1. Entender el impacto del marketing digital y la inteligencia artificial en el crecimiento de las pymes.
2. Identificar las principales redes sociales y su utilidad según el tipo de negocio.
3. Conocer las herramientas de inteligencia artificial disponibles para la creación de contenido digital
4. Comprender cómo estructurar un plan de redes sociales adaptado a los objetivos de una pyme

Habilidades
5. Diseñar un plan de redes sociales con objetivos claros, identificación del público y selección de plataformas.
6. Elaborar un calendario de contenidos con publicaciones organizadas y estratégicas.
7. Utilizar herramientas de inteligencia artificial para generar textos, imágenes y videos atractivos.
8. Aplicar técnicas de optimización de contenido para mejorar el alcance y engagement en redes sociales.
9. Evaluar la efectividad de una estrategia digital a través de métricas básicas.

Actitudes
10. Desarrollar una mentalidad innovadora y proactiva en la adopción de nuevas tecnologías.
11. Fomentar la experimentación y análisis de resultados para la mejora continua.
12. Valorar la importancia de la digitalización en la competitividad y sostenibilidad de las pymes.

Al finalizar el módulo, los participantes serán capaces de diseñar y ejecutar una estrategia de redes sociales efectiva, utilizando herramientas de inteligencia artificial para optimizar su contenido y mejorar su presencia digital.

Sesión 7: Robótica e IA.

22 de mayo (De 16:00 h a 20:00 h)
Javier Martin. linkedin.com/in/liderarmente

Descripción:
Esta sesión explora la convergencia entre la robótica y la inteligencia artificial, analizando cómo los sistemas robóticos están evolucionando gracias a los avances en IA. Examinaremos desde los fundamentos de la robótica inteligente hasta aplicaciones avanzadas en diversos sectores industriales y de servicios. Los participantes comprenderán las tecnologías clave que permiten a los robots percibir, razonar y actuar en entornos complejos, así como las tendencias emergentes que están redefiniendo la interacción entre humanos y máquinas.

Objetivos:
Comprender los fundamentos de la robótica inteligente y su integración con tecnologías de IA
Explorar aplicaciones actuales y emergentes de robots impulsados por IA
Analizar el impacto de la robótica avanzada en diferentes industrias y en la sociedad

Objetivos de aprendizaje:
Identificar los componentes clave de los sistemas robóticos inteligentes
Distinguir entre diferentes tipos de robots y sus capacidades basadas en IA
Evaluar casos de uso y potenciales implementaciones en contextos específicos
Analizar las consideraciones éticas y sociales asociadas a la robótica avanzada

Sesión 8: Generación de imágenes con IA, automatización avanzada y sistemas de atención al cliente.

28 de mayo (De 16:00 h a 20:00 h)
Consuelo Verdú  linkedin.com/in/consueloverdu

Descripción:
Esta sesión explora tres áreas transformadoras de la IA aplicada: la generación de imágenes, la automatización avanzada de procesos y los sistemas inteligentes de atención al cliente. Analizaremos las tecnologías subyacentes, metodologías y casos de uso que están redefiniendo la creatividad visual, la eficiencia operativa y la experiencia del cliente. Los participantes comprenderán cómo implementar estas tecnologías y crear soluciones que combinen estos enfoques para maximizar su impacto.

Objetivos:
Comprender los fundamentos y aplicaciones de la generación de imágenes mediante IA
Explorar estrategias de automatización avanzada para procesos empresariales
Analizar las tecnologías que potencian los sistemas modernos de atención al cliente

Objetivos de aprendizaje:
Aplicar técnicas de prompt engineering para generación efectiva de imágenes
Diseñar flujos de trabajo automatizados que integren múltiples tecnologías de IA
Implementar soluciones de atención al cliente potenciadas por IA
Evaluar el impacto de estas tecnologías en diferentes contextos empresariales

Herramientas:
Generadores de imágenes: DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion
Plataformas de automatización: Zapier, Make, Microsoft Power Automate
Soluciones de atención al cliente: Chatbots, Asistentes virtuales, Sistemas de respuesta automatizada
Herramientas de integración: APIs, Webhooks, Low-code platforms
 

Metodología

Metodología del Curso
Este programa combina teoría y práctica en un formato estructurado que permite a los participantes no solo comprender los conceptos clave de la IA generativa, sino también aplicarlos en su propio negocio. La estrategia metodológica se basa en tres pilares:

1. Aprendizaje Basado en Casos Reales:

Se analizarán ejemplos de empresas que han integrado la IA generativa en sus operaciones.
Se estudiarán distintos sectores (industria, retail, salud, marketing, etc.) para identificar patrones de adopción y buenas prácticas.

2. Enfoque Learning by Doing (Aprender Haciendo):

Cada sesión incluirá ejercicios prácticos en herramientas de IA generativa.
Se trabajará en proyectos individuales que serán aplicados a la realidad empresarial de cada participante.

3. Acompañamiento Personalizado (Mentorías):

Cada empresa/alumno contará con 15 horas de mentoría para desarrollar su propio proyecto.
Se establecerán hitos y entregables para asegurar la aplicabilidad y éxito del proyecto dentro de la empresa.

Modalidad 2: Formación blended

Duración: 8 sesiones (4 horas por sesión, total 32 horas).
Formadores: Consuelo Verdú, Javier Fuentes Ibáñez, Javier Martín Robles, Carmen Bartolomé Valentín-Gamazo y Carolina Sanz González.

Mentorías: 15 h por proyecto.
 

Información e Inscripción

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EOI - Escuela de Organización Industrial

Directora: Consuelo Verdú – consueloverdu@gmail.com
Coordinadora: Teresa González – teresa.gonzalez@eoi.es