El programa está cofinanciado por el Fondo Social Europeo Plus y la Diputación de Badajoz.
Objetivos
Este curso de IA Generativa está diseñado para proporcionar un conocimiento profundo y práctico sobre cómo implementar inteligencia artificial en diferentes sectores. A lo largo de las sesiones, exploramos modelos de lenguaje, generación de contenido, automatización con IA y agentes inteligentes, abordando su impacto en los negocios y en la productividad.
Como parte fundamental del programa, los participantes desarrollarán un proyecto real aplicado a su empresa, utilizando IA generativa para resolver un desafío específico. Este proyecto será mentorizado con 15 horas de acompañamiento, asegurando su implementación efectiva y alineación con los objetivos estratégicos de cada organización.
Datos generales
Personas empleadas en pymes de cualquier sector de actividad, por cuenta propia o ajena, de la provincia de Badajoz.
8 semanas
32 horas lectivas + 15 horas de tutorías individuales o grupales.
Matrícula gratuita. El programa está cofinanciado por el Fondo Social Europeo Plus y la Diputación de Badajoz.
Asociación Parque Empresarial de Don Benito. C/ Zafrillas, 23 . Polígono industrial San Isidro. 06400 Don Benito
Contenidos
Sesión 1: Introducción a la IA Generativa y su impacto en las industrias.
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.
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.
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 .
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.
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
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.
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.
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
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).
Mentorías: 15 h por proyecto.
Información e Inscripción
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EOI - Escuela de Organización Industrial
Director: José Ignacio Crespo – nacho.crespo.p@gmail.com
Coordinadora: Teresa González – teresa.gonzalez@eoi.es