Capacitaciones Diplomatura Universitaria en Inteligencia Artificial Generativa (Diplomaturas)

Diplomatura Universitaria en Inteligencia Artificial Generativa

Fechas a confirmar
Dictado por Docente a confirmar
Modalidad: Virtual
Última actualización: 01 octubre 2026 Español

Lo que aprenderás

1. Comprender cómo funciona la IA, sus cuatro formas de aprendizaje y sus limitaciones intrínsecas (predicción probabilística de texto vs. certeza de datos), distinguiendo cuándo conviene usarla y cuándo no.
2. Utilizar la IA generativa con rigor profesional aplicando prompts estructurados (método CRAFT, CoT y Few-Shot) e investigar con Perplexity AI mediante búsqueda fundamentada con citas a fuentes en tiempo real.
3. Construir asistentes personalizados y bases de conocimiento corporativas sin programar (NotebookLM, Claude Projects, GPTs y Gems), evitando que la IA invente datos.
4. Diseñar flujos de trabajo con agentes y herramientas no-code que asistan tareas administrativas y operativas.
5. Aplicar soluciones de IA adaptadas a áreas concretas (Finanzas, RR.HH., Ventas, Operaciones, Legal), evaluando costos, herramientas y retorno de inversión (ROI).
6. Establecer políticas de uso responsable, privacidad de datos y gestión del cambio en su organización.

Tipo de Capacitación

Diplomaturas

Sedes Disponibles

Sedes a confirmar para esta capacitación.

Descripción

Esta diplomatura está diseñada para profesionales y personas de negocios que necesitan incorporar Inteligencia Artificial a su trabajo diario con criterio, seguridad y utilidad real. El programa no exige programar ni escribir código. Su eje es la IA Generativa aplicada: - Comprender qué es y cómo "piensa" un modelo de lenguaje (y por qué alucina). - Comunicarse de forma precisa y estructurada mediante técnicas profesionales de Prompt Engineering. - Investigar y validar información en tiempo real con citas directas a fuentes verificadas mediante motores de respuesta (Perplexity AI). - Convertir documentación propia (manuales, balances, normativas, procedimientos) en asistentes inteligentes con memoria y anclaje a fuentes (RAG sin código) para que la IA responda únicamente con datos verdaderos. - Conocer y experimentar la transición hacia agentes inteligentes y automatizaciones no-code que asisten procesos de negocio. - Implementar estas soluciones bajo un marco estricto de ética, calidad de datos, confidencialidad y cumplimiento legal (Ley 25.326 de Protección de Datos Personales).

Requisitos

  • ✔️ Profesionales y estudiantes de todas las áreas interesados en IA
  • ✔️ Líderes y responsables de equipos
  • ✔️ Profesionales de tecnología, informática e ingeniería
  • ✔️ Docentes de todos los niveles
  • ✔️ Profesionales de administración, economía, comunicación y marketing
  • ✔️ Emprendedores y personas que quieran aplicar IA generativa en su actividad profesional

Contenido del curso

Módulo MÓDULO 1 — COMPRENDER LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1
Presentación y Fundamentos de IA
2
Datos, Calidad, Ética y Privacidad
3
Cómo Piensa un Modelo de Machine Learning
4
Lectura Crítica de Métricas y Resultados
Módulo MÓDULO 2 — IA GENERATIVA, INVESTIGACIÓN Y PRODUCTIVIDAD
1
IA Generativa, Ecosistema y Prompt Engineering Profesional
2
Investigación Inteligente y Búsqueda Fundamentada con Perplexity AI
3
Asistentes Personalizados (Cerebro, Memoria y Manos)
4
RAG y Gestión Inteligente del Conocimiento con NotebookLM
Módulo MÓDULO 3 — HERRAMIENTAS A FONDO, AGENTES Y AUTOMATIZACIÓN
1
Asistentes a Fondo I: OpenAI GPTs
2
Asistentes a Fondo II: Gems (Google) y Ecosistema de Trabajo
3
Asistentes a Fondo III: Claude (Projects, Skills y Claude Design
4
Agentes de IA y Automatización Inteligente
5
Orquestación de Agentes y Flujos de Trabajo No-Code
Módulo MÓDULO 4 — TRANSFORMACIÓN ORGANIZACIONAL, GOBERNANZA Y TALLER INTEGRADOR
1
IA Aplicada a las Áreas de Negocio (Casos Prácticos)
2
Gobernanza, Seguridad, Ética y Gestión del Riesgo en IA
3
Selección de Herramientas, ROI y Estrategia de Adopción
4
Taller Integrador: Explicación, Presentación y Defensa del Proyecto Final