Cronograma

Sábado, noviembre 7

Módulo 1 - Pensar con IA

Pensamiento crítico, estrategia y fundamentos.

Leer el nuevo escenario

  • Qué hace bien una IA generativa: sintetizar, clasificar, transformar, comparar, idear y conversar.
  • Diferencia entre recuperar información y generar una respuesta probable.
  • Asistente, automatización y agente: niveles de autonomía.
  • Limitaciones: invención de datos, sesgos, desactualización, dependencia del contexto y falsa seguridad.
  • El criterio profesional como ventaja, no como obstáculo.

Diseñar el problema antes del prompt

  • Distinguir síntomas, pedidos y problemas reales.
  • Definir el objetivo y la decisión que debe habilitar el resultado.
  • Reconocer audiencia, momento de uso y estándar de calidad.
  • Separar una tarea compleja en subtareas observables.
  • Inventariar datos disponibles, vacíos, restricciones y supuestos.
  • Definir la forma del entregable antes de producirlo.

Asignar el papel correcto a la IA

  • Tareas de bajo riesgo y alto volumen: organizar, resumir, extraer y reformatear.
  • Tareas de exploración: alternativas, escenarios, preguntas y contraargumentos.
  • Tareas de apoyo analítico: patrones, anomalías e hipótesis que deben verificarse.
  • Tareas sensibles: decisiones sobre personas, asuntos legales, financieros o reputacionales.
  • Criterios de valor, riesgo, reversibilidad, trazabilidad y confidencialidad.
  • Principio rector: no todo lo que puede hacer la IA debería hacerlo la IA.

Uso responsable desde el inicio

  • Información pública, interna, confidencial y personal.
  • Anonimización y minimización de datos.
  • Revisión humana proporcional al impacto de la decisión.
  • Registro de fuentes, supuestos y transformaciones.
  • Políticas institucionales y herramientas autorizadas.

Sábado, noviembre 7

Módulo 2 - Pedir y conversar con IA

Instrucciones, multimodalidad y selección de herramientas.

Las siete piezas del brief

  • Contexto: situación, antecedentes y audiencia.
  • Objetivo: qué debe lograr la interacción.
  • Rol: perspectiva o conocimiento requerido, sin convertirlo en un disfraz.
  • Información: datos, documentos, definiciones y ejemplos disponibles.
  • Restricciones: límites, exclusiones, políticas, extensión y tono.
  • Criterios: condiciones verificables de una buena respuesta.
  • Formato: estructura final, campos, tabla, memo, correo o guion.

Prompting como conversación

  • Pedir preguntas aclaratorias antes de ejecutar.
  • Solicitar un plan de trabajo y revisarlo.
  • Usar ejemplos y contraejemplos para calibrar.
  • Separar generación, crítica y mejora.
  • Comparar opciones con una rúbrica explícita.
  • Pedir incertidumbres, supuestos y asuntos por verificar.
  • Detener la conversación cuando una fuente externa es necesaria.

Voz y multimodalidad

  • Pensar en voz alta y convertir ideas dispersas en estructura.
  • Entrevistar a la IA para aclarar un problema.
  • Transformar notas de reunión en decisiones, tareas y pendientes.
  • Preparar archivos: propósito, hojas, columnas, versiones y datos sensibles.
  • Pedir referencias a páginas, celdas o fragmentos concretos.
  • Combinar texto, tablas, imágenes y presentaciones sin perder trazabilidad.

Elegir la herramienta

  • Calidad conversacional y razonamiento.
  • Necesidad de fuentes y navegación.
  • Trabajo sobre un corpus cerrado de documentos.
  • Integración con Word, Excel, PowerPoint, Drive o Microsoft 365.
  • Privacidad, licencias, conectores y política institucional.
  • Capacidad de exportar, reutilizar y automatizar el resultado.
  • Costo de cambiar de plataforma frente al valor del caso de uso.

Sábado, noviembre 7

Módulo 3 - De la información al insight

Investigación profunda, documentos y análisis de datos.

Investigar para decidir

  • Diferencia entre “buscar sobre un tema” e “investigar para decidir”.
  • Pregunta central, subpreguntas y alcance temporal, geográfico y sectorial.
  • Conceptos, sinónimos y ramas de búsqueda.
  • Qué evidencia confirmaría o cuestionaría la hipótesis inicial.
  • Criterios de inclusión, exclusión y cierre de la búsqueda.
  • Entregable previsto: benchmark, panorama, recomendación o preparación de reunión.

Construir evidencia trazable

  • Fuentes primarias, secundarias y contenidos de opinión.
  • Autoridad, fecha, método, cercanía con el dato e interés de la fuente.
  • Triangulación entre fuentes independientes.
  • Separar evidencia, interpretación y recomendación.
  • Matriz: afirmación, evidencia, fuente, fecha, limitación y confianza.
  • Contrastar la respuesta generada con la fuente original.
  • Documentar lo que no se pudo verificar.

Trabajar con documentos

  • Delimitar un corpus y evitar mezclarlo con conocimiento externo sin avisar.
  • Extraer conceptos, cifras, requisitos, acuerdos y discrepancias.
  • Comparar documentos con una estructura común.
  • Crear tablas de evidencia con página o sección de origen.
  • Detectar vacíos, contradicciones y preguntas pendientes.
  • Convertir el corpus en un briefing para una reunión o propuesta.

De Excel a insight

  • Definir unidad de análisis, variables y diccionario de datos.
  • Identificar faltantes, duplicados, formatos, valores atípicos y sesgos de cobertura.
  • Pedir un plan de análisis antes de solicitar conclusiones.
  • Estadística descriptiva, tendencias, segmentos y comparaciones.
  • Diferenciar correlación, explicación e inferencia causal.
  • Verificar cifras con fórmulas, tablas dinámicas, código o cálculo independiente.
  • Visualizar únicamente lo necesario para sostener la decisión.

Anatomía de un insight

  • Dato: qué se observó.
  • Patrón: qué cambia, se repite o contrasta.
  • Interpretación: qué podría explicarlo.
  • Implicación: por qué importa para la decisión.
  • Recomendación: qué conviene hacer.
  • Confianza: qué tan sólida es la evidencia y qué falta validar.

Sábado, noviembre 21

Módulo 4 - Crear y delegar con criterio

Entregables, asistentes, agentes y gobernanza.

Crear para movilizar una decisión

  • Comenzar por la audiencia y la acción esperada.
  • Estructura: situación, evidencia, interpretación, opciones, recomendación y siguiente paso.
  • Convertir un mismo análisis en memo, presentación, correo o guion oral.
  • Usar IA para estructurar, desafiar y editar; no para inventar evidencia.
  • Revisar exactitud, tono, jerarquía visual y consistencia entre entregables.
  • Conservar anexos, fuentes y límites sin saturar la comunicación principal.

Elegir el nivel de delegación

  • Asistente: responde cuando una persona inicia y supervisa.
  • Automatización: ejecuta pasos fijos ante un disparador.
  • Agente: planifica y usa herramientas dentro de un marco autorizado.
  • Frecuencia, variabilidad, riesgo y necesidad de juicio como criterios de elección.
  • Puntos de aprobación antes de acciones externas o irreversibles.
  • Evitar agentes cuando un procedimiento simple resuelve mejor el problema.

Modelo ABC+D

  • A · Alcance: usuario, problema, disparador, inicio, final y exclusiones.
  • B · Base: fuentes autorizadas, instrucciones, ejemplos, versiones y vigencia.
  • C · Criterio: estándares, reglas de decisión, tono, alertas y escalamiento.
  • D · Delegación: acciones, herramientas, frecuencia, permisos, aprobaciones y registro.
  • Definir entradas mínimas y salidas obligatorias.
  • Asignar responsable funcional y responsable técnico, cuando aplique.

Probar antes de confiar

  • Caso esperado y caso incompleto.
  • Entrada ambigua y solicitud fuera de alcance.
  • Documento desactualizado o fuente contradictoria.
  • Dato confidencial y acción que necesita autorización.
  • Prueba de consistencia, precisión, formato y escalamiento.
  • Registro de errores, cambios de instrucción y nueva versión.

Gobernar la delegación

  • Propietario, usuarios autorizados y acceso a información.
  • Revisión humana según impacto y reversibilidad.
  • Fuentes vigentes y calendario de actualización.
  • Registro de decisiones y posibilidad de auditoría.
  • Métricas: tiempo, calidad, tasa de corrección, adopción e incidentes.
  • Criterios para pausar, corregir o retirar el asistente.

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