Inteligencia Artificial

CursoIntroductorio

IA Generativa y Prompt Engineering con ChatGPT, Copilot y Gemini

Aprende a obtener resultados útiles de ChatGPT, Copilot y Gemini: cómo funcionan los modelos, cómo se construye un prompt efectivo, y cómo aplicarlos a generar contenido, analizar información y automatizar tareas. Con verificación y uso responsable.

Definición

La diferencia entre alguien que obtiene resultados útiles de una herramienta de IA generativa y alguien que se frustra rara vez está en la herramienta: está en cómo pide y en si sabe verificar lo que recibe. Este curso trabaja las dos cosas. Parte de cómo funcionan realmente los modelos de lenguaje —lo justo para entender por qué responden como responden y por qué a veces inventan con total seguridad—, y compara ChatGPT, Microsoft Copilot y Google Gemini para saber cuándo conviene cada una. El núcleo es el diseño de prompts: qué elementos tiene uno efectivo, cómo se usa el contexto, cómo se estructuran instrucciones complejas y cómo se descompone una tarea en pasos para mejorar la precisión del resultado. Sobre esa base se trabajan las aplicaciones concretas: generación de textos y documentos profesionales, resumen y análisis de información extensa, y automatización de tareas repetitivas. El curso cierra donde muchos no llegan: las limitaciones de los modelos, cómo verificar lo generado y qué buenas prácticas exige usar estas herramientas en un entorno de trabajo con información de la organización.

Público objetivo

Profesionales de distintas áreas que quieren incorporar herramientas de IA a su trabajo diario.
Equipos de organizaciones públicas y privadas interesados en aumentar su productividad con inteligencia artificial.
Profesionales de comunicación, marketing, análisis de información y gestión de contenidos.
Equipos de innovación y transformación digital.
Personas que ya usan ChatGPT, Copilot o Gemini pero no obtienen resultados consistentes.
Profesionales de áreas de negocio que quieren evaluar dónde estas herramientas aportan en sus procesos.
Para quién NO es: No es un curso técnico: no se programa, no se usan APIs ni se construyen sistemas. Si buscas construir un asistente sobre documentos de tu organización, el camino es RAG y Sistemas de Conocimiento con IA.

Objetivos

Utilizar herramientas de inteligencia artificial generativa con criterio y técnica, diseñando prompts efectivos para generar contenido, analizar información y automatizar tareas en el trabajo diario.

Comprender cómo funcionan los modelos de lenguaje y por qué esa mecánica explica tanto sus aciertos como sus errores.
Distinguir las capacidades y los límites reales de las herramientas actuales de inteligencia artificial generativa.
Conocer ChatGPT, Microsoft Copilot y Google Gemini, y determinar cuándo conviene cada una.
Diseñar prompts efectivos aplicando sus elementos constitutivos y las estructuras que mejor funcionan.
Aplicar técnicas avanzadas: uso del contexto, instrucciones estructuradas y descomposición en pasos.
Utilizar estas herramientas para generar textos, documentos y contenido profesional de calidad utilizable.
Resumir y analizar información extensa, y organizar y sintetizar contenido de múltiples fuentes.
Automatizar tareas repetitivas del trabajo diario con apoyo de IA generativa.
Verificar la información generada y aplicar buenas prácticas de uso responsable en el entorno de trabajo.

Resultados de aprendizaje

Obtener resultados consistentes de una herramienta de IA generativa, en vez de depender de la suerte del intento.
Diagnosticar por qué un prompt no funcionó y corregirlo con método.
Elegir la herramienta adecuada —ChatGPT, Copilot o Gemini— según la tarea y el contexto.
Redactar documentos, informes y comunicaciones profesionales con asistencia, y saber qué revisar siempre.
Resumir y analizar volúmenes de información que serían inabordables a mano.
Reconocer cuándo una respuesta no es confiable y verificarla antes de usarla.
Aplicar criterios de uso responsable: qué información no entregar y qué queda registrado.

Temario

1. Fundamentos de la inteligencia artificial generativa

Qué es la inteligencia artificial generativa y en qué se diferencia de otras aplicaciones de IA.
Cómo funcionan los modelos de lenguaje: la intuición necesaria para entender su comportamiento, sin tecnicismos.
Evolución reciente de las herramientas: qué cambió y qué se mantiene igual.
Capacidades y limitaciones de los modelos actuales: qué hacen bien, qué hacen mal y qué no pueden hacer.

2. Las herramientas: ChatGPT, Copilot y Gemini

Introducción a ChatGPT: interfaz, funcionalidades y particularidades.
Introducción a Microsoft Copilot y su integración con el entorno de trabajo.
Introducción a Google Gemini y su ecosistema.
Qué distingue a cada herramienta y cuándo conviene usar una u otra según la tarea.
Consideraciones de privacidad: qué hace cada plataforma con la información que recibe.

3. Fundamentos del prompt engineering

Qué es un prompt y por qué la forma de pedir cambia radicalmente el resultado.
Cómo interactuar con un modelo de lenguaje: la conversación como herramienta de trabajo, no como búsqueda.
Elementos de un prompt efectivo: rol, tarea, contexto, formato y restricciones.
Tipos de prompts y estructuras básicas para las tareas más frecuentes.
Errores comunes: por qué pedir poco y pedir demasiado fallan por razones distintas.

4. Técnicas para diseñar mejores prompts

Uso del contexto: qué información entregar, cuánta y en qué orden.
Instrucciones estructuradas: cómo organizar un pedido complejo para que se cumpla completo.
Prompts paso a paso: descomponer una tarea para mejorar la precisión del resultado.
Ejemplos dentro del prompt: mostrar el formato esperado en vez de describirlo.
Iteración: cómo refinar una respuesta en vez de empezar de nuevo.
Técnicas para mejorar la precisión y reducir respuestas genéricas.

5. Generación de contenidos

Generación de textos y documentos: borradores utilizables y qué exige ajustar siempre.
Apoyo a la redacción profesional: informes, propuestas, correos y comunicaciones.
Adaptación de tono y registro según el destinatario.
Creación de contenidos para distintos contextos y formatos.
Dónde el contenido generado necesita más trabajo del que ahorra.

6. Análisis de información y automatización

Resumen de documentos y análisis de textos extensos, con sus límites de contexto.
Organización y síntesis de información de múltiples fuentes.
Extracción de datos estructurados desde texto no estructurado.
Automatización de tareas repetitivas: identificar cuáles se prestan y cuáles no.
Construcción de prompts reutilizables para tareas recurrentes.

7. Uso responsable de la inteligencia artificial

Limitaciones de los modelos de lenguaje: alucinaciones, sesgos y desactualización.
Verificación de la información generada: qué revisar siempre y cómo hacerlo eficientemente.
Qué información NO entregar a una herramienta de IA generativa, y por qué.
Datos personales y Ley 21.719: qué obligaciones aplican al usar estas herramientas en el trabajo.
Buenas prácticas en el entorno de trabajo: transparencia sobre el uso y responsabilidad sobre el resultado.

Metodología y materiales

Metodología

Exposición breve de cada concepto seguida inmediatamente de práctica sobre la herramienta.
Demostraciones comparadas: el mismo pedido resuelto en ChatGPT, Copilot y Gemini, para ver las diferencias reales.
Ejercicios de diseño de prompts con revisión: partir de uno que no funciona y corregirlo paso a paso.
Trabajo sobre tareas reales de los participantes, no sobre ejemplos genéricos.
Análisis de respuestas incorrectas: identificar alucinaciones y practicar la verificación.

Materiales incluidos

Guía de conceptos sobre el funcionamiento de los modelos de lenguaje.
Biblioteca de prompts por tipo de tarea, lista para adaptar.
Plantillas de estructura de prompt para pedidos complejos.
Pauta de verificación de información generada.
Guía de buenas prácticas y de qué información no entregar a estas herramientas.

Evaluación y certificación

Certificados

Certificado de participación Passus

Condiciones de inscripción

Se dicta online en vivo o presencial. En cursos abiertos las clases siguen el calendario publicado por Passus; en cursos cerrados, la modalidad, el horario y la fecha se acuerdan con la institución o empresa.

Requisitos

No requiere conocimientos técnicos ni de programación.
Basta con usar habitualmente herramientas digitales de trabajo.
Conviene tener acceso a alguna herramienta de IA generativa para practicar durante y después del curso.

Preguntas frecuentes

¿Necesito conocimientos técnicos?

No. El curso está diseñado para profesionales de cualquier área. No se programa ni se usan APIs: se trabaja con las herramientas tal como están disponibles para cualquier usuario.

¿Ya uso ChatGPT, me sirve igual?

Suele ser el perfil que más aprovecha el curso. La mayoría de las personas que usan estas herramientas obtienen resultados inconsistentes porque piden de forma intuitiva. El curso entrega método: qué elementos tiene un prompt efectivo, cómo se estructura un pedido complejo y cómo se corrige uno que no funcionó.

¿Se ven las tres herramientas o hay que elegir?

Se ven ChatGPT, Microsoft Copilot y Google Gemini, con demostraciones comparadas: el mismo pedido resuelto en las tres para ver las diferencias reales. Un módulo trabaja específicamente cuándo conviene cada una.

¿Este curso reemplaza al de Microsoft 365 Copilot?

No, son distintos. Este trabaja el uso de herramientas de IA generativa en general y la técnica de los prompts. El de Microsoft 365 Copilot se concentra en Copilot dentro de Word, Excel, PowerPoint, Outlook y Teams, trabajando sobre los documentos y correos de la organización.

¿Qué es el prompt engineering y por qué ocupa dos módulos?

Es la técnica de formular pedidos a un modelo de lenguaje para obtener el resultado buscado. Ocupa dos módulos porque es donde está la diferencia real de resultados: el mismo modelo entrega respuestas muy distintas según cómo se le pida, y eso se puede aprender con método.

¿Cómo se evita que la herramienta invente información?

No se evita del todo: los modelos generan texto plausible y a veces eso incluye afirmaciones falsas dichas con seguridad. Lo que sí se aprende es a reducir la probabilidad con técnicas de prompt, a reconocer las señales de una respuesta poco confiable y a verificar de forma eficiente. El módulo 7 está dedicado a eso.

¿Puedo usar información de mi organización en estas herramientas?

Depende de la herramienta, del plan contratado y de la política de tu organización. El curso trabaja qué hace cada plataforma con la información que recibe, qué información no conviene entregar nunca y qué obligaciones impone la Ley 21.719 al tratar datos personales.

¿Sirve para automatizar tareas?

A nivel de tareas individuales, sí: el módulo 6 trabaja la identificación de tareas repetitivas y la construcción de prompts reutilizables. Si buscas automatizar flujos completos conectando servicios, el curso de Automatización con IA Generativa cubre ese terreno.

¿Entrega certificación oficial?

No incluye examen de certificación externo. Passus entrega certificado de participación al finalizar.

¿Se puede dictar para mi equipo?

Sí, en modalidad cerrada, y es donde más rinde: los ejercicios se trabajan sobre las tareas reales del equipo, de modo que al terminar el curso quedan prompts construidos para el trabajo que efectivamente hacen.