Curso en Inteligencia Artificial Generativa y Automatización con IA - Modalidad Online

UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE LA IA GENERATIVA Y LLMS

1. Evolución de la inteligencia artificial
2. De IA clásica a IA generativa
3. Qué es un LLM y cómo funciona
4. Arquitectura general de los modelos modernos
5. Capacidades reales y límites
6. Impacto en negocio y transformación digital

UNIDAD DIDÁCTICA 2. ECOSISTEMA DE MODELOS Y APIS DE IA

1. Principales modelos actuales
2. Diferencias de enfoque entre proveedores
3. Multimodalidad
4. Cuándo usar cada modelo
5. Introducción a APIs de IA
6. Costes, rendimiento y consideraciones empresariales

UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROMPT ENGINEERING Y DISEÑO DE INTERACCIONES

1. Fundamentos del prompting
2. Estructuración de prompts eficaces
3. Técnicas avanzadas
4. Prompting para tareas de negocio
5. Evaluación y mejora de prompts
6. Errores comunes y buenas prácticas profesionales

UNIDAD DIDÁCTICA 4. GENERACIÓN DE CONTENIDOS MULTIMEDIA CON IA

1. Generación de texto profesional con IA
2. Fundamentos de generación de imágenes
3. Midjourney y diseño visual
4. Stable Diffusion y control avanzado
5. Introducción a vídeo y audio generativo
6. Casos reales en marketing, comunicación y formación
7. Derechos de autor, riesgos legales y uso comercial

UNIDAD DIDÁCTICA 5. PRODUCTIVIDAD EMPRESARIAL CON IA

1. Asistentes de IA en el trabajo
2. Automatización de reuniones y toma de notas
3. IA para análisis y síntesis de información
4. Introducción a flujos de trabajo aumentados con IA
5. Gestión del cambio en organizaciones
6. IA aplicada a ofimática

UNIDAD DIDÁCTICA 6. AUTOMATIZACIÓN LOW-CODE / NO-CODE CON IA

1. Introducción a la automatización inteligente
2. Fundamentos de low-code / no-code
3. Zapier + IA
4. Enrutamiento de tareas con IA
5. Integraciones con CRM y ERP
6. Diseño de flujos de negocio automatizados
7. Make (Integromat) y automatizaciones complejas

UNIDAD DIDÁCTICA 7. ORQUESTACIÓN DE SISTEMAS Y FLUJOS AVANZADOS (N8N)

1. Introducción a n8n como motor de automatización
2. Diseño de workflows complejos
3. Integración de APIs y servicios externos
4. Pipelines de datos con IA
5. Automatización de backoffice
6. Generación automática de documentación
7. Arquitectura de sistemas automatizados

UNIDAD DIDÁCTICA 8. EMBEDDINGS, BÚSQUEDA SEMÁNTICA Y RAG

1. Qué son los embeddings
2. Búsqueda semántica vs búsqueda tradicional
3. Bases de datos vectoriales
4. Qué es RAG (Retrieval-Augmented Generation)
5. Diseño de sistemas RAG
6. Casos de uso corporativos
7. Limitaciones y riesgos del enfoque RAG

UNIDAD DIDÁCTICA 9. AGENTES DE IA Y SISTEMAS AUTÓNOMOS

1. Qué es un agente de IA
2. Diferencias entre chatbots, workflows y agentes
3. Razonamiento, planificación y memoria
4. Uso de herramientas externas (tool use)
5. Integración con RAG y sistemas reales
6. Casos prácticos de agentes
7. Riesgos, control humano y supervisión

UNIDAD DIDÁCTICA 10. EVALUACIÓN, SEGURIDAD Y GOBERNANZA DE LA IA

1. Cómo evaluar resultados de IA generativa
2. Calidad, precisión y consistencia de outputs
3. Riesgos algorítmicos
4. Ciberseguridad en sistemas con IA
5. Introducción a la EU AI Act
6. Clasificación de riesgos
7. Implicaciones prácticas para empresas
8. Uso responsable y gobernanza de IA

UNIDAD DIDÁCTICA 11. CASOS PRÁCTICOS POR SECTOR

1. Sanidad
2. Educación
3. Marketing
4. Recursos Humanos
5. Operaciones
6. Identificación de oportunidades por sector