IA APLICADA A PROCESOS Y AUTOMATIZACIÓN
Información adicional
| Horas | 6 |
|---|---|
| Código | |
| Formato | Digital |
| Proveedor | INXPIRIUS |
30,00 €
*Los precios no incluyen el IVA.
Objetivos
Contenidos
Objetivos
- Comprender el cambio de paradigma que supone la inteligencia artificial en el entorno laboral, pasando de un modelo centrado en la ejecución manual a otro basado en la supervisión, análisis y mejora de procesos
- Identificar procesos susceptibles de automatización aplicando criterios como repetición, rutina, reglas claras, impacto operativo y coste-beneficio
- Diseñar flujos de automatización inteligentes incorporando disparadores, acciones, filtros, rutas condicionales y puntos de control humano
- Aplicar técnicas de prompt engineering para obtener resultados estructurados en formatos como JSON o Markdown, útiles para integrarse en procesos empresariales
- Utilizar variables, placeholders, ejemplos y delimitadores para crear prompts reutilizables, precisos y adaptados a distintos contextos de negocio
- Comprender el papel del enfoque Human-in-the-loop para mantener la intervención humana en decisiones críticas, ambiguas o sensibles
- Conocer el ecosistema Microsoft 365 y las posibilidades de herramientas como Copilot, Teams, Outlook, Excel, Word y PowerPoint para automatizar tareas cotidianas
- Explorar el uso de plataformas no-code e iPaaS, como Zapier o Make, para conectar aplicaciones y automatizar flujos de trabajo sin necesidad de programación avanzada
- Diseñar automatizaciones aplicadas a casos concretos como gestión de correos, análisis de formularios, extracción de datos de documentos, generación de tareas, resúmenes de reuniones o publicación de contenidos
- Integrar herramientas de IA con bases de datos, sistemas corporativos y plataformas colaborativas para mejorar la gestión de la información
- Establecer indicadores de seguimiento que permitan medir el impacto de la automatización en términos de productividad, ahorro de tiempo, reducción de errores y calidad del servicio
- Reconocer riesgos asociados a la automatización con IA, como errores de clasificación, sesgos, pérdida de control, seguridad de datos o dependencia excesiva de herramientas automáticas
- Preparar a los equipos para adoptar soluciones de automatización mediante formación, comunicación, definición de roles y cultura de mejora continua
- Crear una visión práctica y estratégica de la IA como aliada para optimizar procesos, liberar tiempo operativo y potenciar el trabajo humano de mayor valor
Contenidos
IA aplicada a procesos y automatización
UNIDAD.- Mentalidad de Automatización y Eficiencia
- El cambio de paradigma: De "hacer" a "supervisar"
- Identificación de procesos automatizables: La regla de las 3 "R"
- El concepto de "Human-in-the-loop" en la automatización
- Mapa de herramientas: Del chatbot a la plataforma de integración
- Análisis coste-beneficio de automatizar con IA
- Cómo preparar a un equipo para la automatización de procesos
UNIDAD.- Ingeniería de Prompts para Procesos
- Prompt Engineering avanzado para resultados estructurados (JSON, Markdown)
- Uso de variables y placeholders en prompts sistemáticos
- Chain of Thought (Cadena de pensamiento) para procesos complejos
- Few-shot prompting: Enseñando a la IA con ejemplos de tu proceso
- Técnicas de delimitación para evitar desviaciones en la ejecución
- Diseño de prompts para clasificación masiva de datos
- Diseño de prompts para extracción de información específica
- Iteración y refinamiento de prompts para entornos de producción
- Control de la "creatividad" (Temperatura) en procesos estandarizados
- Creación de una biblioteca de prompts corporativos
UNIDAD.- El Ecosistema Microsoft 365 y Copilot
- Arquitectura de Copilot en el entorno de trabajo
- Automatización de actas y tareas con Teams
- Análisis de datos masivos en Excel con lenguaje natural
- Generación de estructuras de documentos en Word a partir de notas
- Automatización de presentaciones en PowerPoint
- Gestión inteligente del correo y priorización en Outlook
- Copilot Studio: El primer paso hacia la personalización
- Integración de datos corporativos (Graph) en el flujo de trabajo
- Casos de uso: El día a día de un empleado potenciado por Copilot
UNIDAD.- Automatización No-Code con IA (Zapier y Make)
- Introducción a las plataformas de integración (iPaaS)
- Conceptos clave: Triggers (Disparadores) y Actions (Acciones)
- Conectando la API de OpenAI: Gestión de Keys y límites
- Flujo de entrada: Email a IA y respuesta automática en Zapier
- Procesamiento de formularios con análisis de sentimiento en Make
- Extracción de datos de documentos (OCR IA) masiva
- Publicación automática en redes sociales con curación de IA
- Creación de sistemas de alertas inteligentes semánticas
- Uso de Airtable como "cerebro" y base de datos de la IA
- De audio (Whisper) a resumen y tarea en Notion
- Gestión de condicionales (Filtros y Rutas) en flujos de IA
- Uso de "Formatters" para limpiar datos antes de la IA
- Loops y ciclos: Procesando listas de elementos
- Manejo de errores y 'fallbacks' en flujos automatizados
- Optimización de costes: Cómo ahorrar tokens en procesos masivos
- Webhooks: Conectando cualquier app externa
- Creación de un CRM automatizado que se auto-alimenta
- Testeo y despliegue seguro de flujos automatizados.
UNIDAD.- GPTs Personalizados y Asistentes
- Diferencia entre ChatGPT estándar y GPTs personalizados
- Configuración de instrucciones personalizadas (System Prompts)
- Knowledge Retrieval: Subiendo y gestionando archivos de conocimiento
- Configuración de "Actions" Conexión con APIs externas
- Diseño de asistentes para soporte técnico interno
- Diseño de asistentes para análisis financiero o legal.
- Control de calidad y consistencia en los GPTs
- Publicación y gestión de la tienda de GPTs corporativa
- Límites de los GPTs: Cuándo pasar a una solución más robusta
- Seguridad de los datos dentro de un GPT personalizado
- Interfaz de usuario: Cómo guiar al empleado en el uso del asistente
- Mantenimiento y actualización de la base de conocimiento
UNIDAD.- Agentes Autónomos
- ¿Qué es un agente autónomo? Definición y autonomía
- Arquitectura de un agente: Planificación, Memoria y Herramientas
- Diferencia entre un flujo lineal y un razonamiento agéntico
- Introducción a frameworks visuales (por ejemplo, Relevance AI o Flowise)
- El concepto de "Multi-agent systems" Equipos de IAs
- Asignación de roles: El mánager, el ejecutor y el crítico
- Planificación de tareas: Cómo la IA divide un objetivo en pasos
- Memoria a largo plazo: Introducción a bases de datos vectoriales
- El uso de herramientas (Tool use): Agentes que navegan o calculan
- Bucles de autocrítica (Self-reflection) para mejorar resultados
- Agentes para investigación de mercado autónoma
- Agentes para desarrollo de software y depuración
- Riesgos de los agentes: Bucles infinitos y control de costes
- Orquestación de agentes con interfaces visuales (no-code)
- Ética y supervisión humana de agentes autónomos
UNIDAD.- IA en Procesos de Datos y Análisis
- Limpieza de bases de datos masivas con IA
- Categorización semántica de catálogos de productos
- Análisis de tendencias desde feedback de clientes
- Generación de informes ejecutivos automatizados
- IA para la predicción de demanda basada en históricos
- Visualización de datos asistida por lenguaje natural
- Creación de dashboards dinámicos con consultas a IA
- SQL para no técnicos: Consultando bases de datos con texto
- Auditoría de datos asistida por IA para anomalías
- Automatización de reportes de KPI semanales
UNIDAD.- Gobernanza, Escalabilidad y Costes
- Cómo escalar un piloto de automatización
- Cálculo del ROI en proyectos de IA
- Gestión de cuotas, límites y alertas de gasto en APIs
- Monitorización de errores en sistemas automatizados
- El concepto de "AI Orchestrator" en la organización
- Documentación de procesos automatizados para humanos
- Actualización tecnológica: Cuando el modelo cambia
- Seguridad en la cadena de suministro de automatizaciones
UNIDAD.- Proyecto Final y Cierre
- Metodología para diseñar tu automatización desde cero
- Errores comunes que arruinan un proyecto
- Ética de la automatización e impacto en el empleo
- Cómo mantenerse al día en un campo constante
- Presentación de un flujo completo: De la idea al agente operativo
- Resumen: Tu hoja de ruta como experto en automatización