Una inmersión práctica en como utilizar la Inteligencia Artificial más avanzada para transformar la eficiencia y la productividad en cualquier organización.
Los Fundamentos de los LLMs, entendiendo su entrenamiento e interacción, y exploraremos las tareas clave del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) con ejemplos aplicados a RRHH o Marketing. El núcleo del módulo reside en la implementación: aprende qué es RAG (Retrieval-Augmented Generation), una técnica crucial para personalizar la IA con datos de su empresa, y construirán su propio mini-RAG en una práctica guiada.
El poder de los Agentes Inteligentes, que van más allá de los chatbots para automatizar flujos de trabajo complejos, conociendo frameworks como LangChain. También analizaremos las herramientas SaaS y low-code/no-code que ya integran IA (Notion AI, Copilot).
El objetivo final es capacitarte para diseñar una solución IA desde cero: identificar puntos de dolor, seleccionar la tecnología adecuada (LLM vs RAG vs Agente) y evaluar su impacto, pasando de la idea a un diseño conceptual listo para la implementación.
Contenido del Módulo:
Introducción a los Modelos de Lenguaje LLMs.
- ¿Qué es un LLM (Large Language Model)?
- Cómo se entrena un LLM.
- Cómo interactuar con un LLM.
- Evolución y casos de uso actuales.
- Variantes de los LLMs (SLMs).
- Herramientas accesibles (ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot).
Fundamentos de NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural).
- Tareas clave en NLP: clasificación, resumen, extracción de entidades, análisis de sentimiento, etc.
- Ejemplos prácticos en atención al cliente, RRHH, marketing, etc.
- Experimentos con herramientas sin Código.
¿Qué es RAG y cómo mejora la personalización con IA?
- Concepto de RAG y por qué es importante. RAG sin contexto vs con contexto.
- Comparativa LLM vs RAG vs fine-tuning.
- Componentes clave del pipeline: indexación, recuperación y generación.
- Técnicas como embedding o chunking aplicadas a RAG.
- Casos de uso: ayuda al cliente, bases de conocimiento, formación, onboarding, generación de documentos, helpdesk interno basado en documentación de la empresa.
- Ejemplos de uso reales.
- Herramientas y plataformas accesibles para construir un RAG (ChatGPT + archivos, LlamaIndex GUI, Glean, AskYourPDF, Humata, Pinecone Starter,…).
- Riesgos, desafíos y buenas prácticas.
- Demo simplificada.
Agentes inteligentes: qué son y cómo pueden ayudarte.
- Qué es un agente y cómo se diferencia de un chatbot.
- Tipos de agentes: asistentes, ejecutores, coordinadores.
- Conocimiento de frameworks existentes de agentes (ej: LangChain, Autogen, CrewAI, Semantic Kernel, …).
- Casos de uso prácticos: asistentes, workflows, decisiones autónomas.
- Ejemplos sencillos: un agente que automatiza una tarea repetitiva.
SaaS y herramientas low-code/no-code con IA.
- Plataformas que integran IA generativa (Notion AI, Canva, Zapier AI, Microsoft Copilot, etc.).
- Herramientas SaaS para uso diario: NotebookLM, Perplexity.
- Evaluación crítica: ventajas, limitaciones, criterios de selección.
Diseño de una solución IA para mi organización.
- Cómo identificar una oportunidad real de aplicación – necesidades y oportunidades.
- Mini guía de detección de «puntos de dolor» (ineficiencias, tareas repetitivas,problemas de acceso a la información).
- Revisión de áreas típicas para aplicar IA generativa (atención al cliente,documentación, formación, reporting, etc.).
- Selección de la tecnología adecuada.
- ¿Cuándo usar LLM vs RAG vs Agente vs SaaS?
- Cuadro comparativo sencillo con pros y contras.
- Diseño conceptual de la solución.
- Ejercicio guiado con plantilla: entrada → procesamiento → salida.
- Consideraciones sobre datos disponibles y privacidad.
- Mapeo del flujo con herramientas visuales.
- Evaluación de impacto.
- ¿Qué mejoras se esperan? ¿Cómo medir el éxito?
- Breve mención a métricas posibles: ahorro de tiempo, reducción de errores satisfacción del usuario.
Practica:
- Construir un mini-RAG con documentos propios.
- Creación de un agente a través de un interfaz.
- Diagnóstico de procesos donde podría aplicarse una solución IA.
- Identificar una oportunidad en el entorno del empresarial.