curso de_
Alfabetización en IA: competencias esenciales y pensamiento crítico
Es parte de los cursos de IA para Negocios en Inteligencia Artificial.
Discusiones sobre este curso
Resumen del curso
- Comprenda las diferencias entre la IA tradicional, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la IA generativa.
- Identifique qué tareas son aptas para la automatización con IA y cuándo se requiere supervisión humana.
- Ajuste los parámetros del modelo de lenguaje, como la temperatura, para equilibrar la creatividad y la coherencia.
- Estructure y perfeccione las indicaciones para obtener respuestas más precisas y reducir sesgos e ilusiones.
- Aplique prácticas de seguridad y cumplimiento de la Ley General de Protección de Datos al usar herramientas de IA en entornos corporativos.
- Extraiga información útil de datos no estructurados para respaldar las decisiones estratégicas.
Público Objetivo
Profesionales, gerentes, estudiantes y entusiastas que deseen aplicar la IA generativa y los modelos de lenguaje en contextos corporativos para automatizar procesos, mejorar la toma de decisiones y garantizar el cumplimiento de las prácticas de seguridad
Contenido relacionado
Cursos de IA para Negocios en Inteligencia Artificial. Lea nuestros artículos de Inteligencia Artificial.
Última actualización
7/3/2026
¿Ya eres alumno?
6h
p/ conclusión
46
Actividades
242
Minutos de video
3
Alumnos en este curso
0
Nota del curso
Certificado de participación
Instructores
Contenido Detallado
1. Fundamentos e Impacto de la IA
- Presentación
- El impacto de la IA en el trabajo
- Evaluando la frontera de la IA
- Aprendizaje automático vs. Aprendizaje profundo
- Familias de análisis de datos
- Cambios de la IA en el mercado
- Para saber más: Estudio sobre los impactos de la IA
- Haga lo que hicimos en aula: aplicar IA en el negocio
- Lo que aprendimos
2. Mecanismos de la IA Generativa
- Funcionamiento de la IA Generativa
- Predicción de palabras
- ¿Por qué la IA alucina?
- Usando parámetros de creatividad
- ¿Por qué son tan convincentes?
- Para saber más: mecanismo de predicción de tokens
- Haga lo que hicimos en aula: analizar AI generativa
- Lo que aprendimos
3. Casos de uso y limitaciones
- Ejemplos de uso de IA
- Cómo la IA puede ayudar en la rutina profesional
- Limitaciones del uso de IA
- Gestión de datos sensibles
- Haga lo que hicimos en aula: aplicar IA generativa
- Lo que aprendimos
4. Interacción mediante prompts
- Hablando de Prompts
- Estructura de un Prompts
- Optimización de menú
- Refinando un Prompts
- Para saber más: estimación de costos con IA
- Haga lo que hicimos en aula: Mejorar prompts de IA
- Lo que aprendimos
5. Sesgos y análisis crítico
- Errores más comunes en el uso de IA
- Prompt para confirmar una idea
- Prompt para criticar una idea
- IA como borrador y no como decisión final
- Tomando decisiones basadas en IA
- Para saber más: sesgo en la IA
- Haga lo que hicimos en aula: ingeniería de prompt
- Lo que aprendimos
6. Seguridad y privacidad
- Qué datos no deben incorporarse en herramientas de IA
- Confidencialidad y propiedad intelectual
- Protección de la propiedad intelectual
- Herramientas privadas vs. públicas
- Para saber más: protección de información estratégica
- Haga lo que hicimos en aula: Usar IA de manera segura
- Lo que aprendimos
- Conclusion
Acceso a todos los cursos
Estudiar las 24 horas, dónde y cuándo quieras
Nuevos cursos cada semana