Entiende qué es de verdad la inteligencia artificial, úsala para ganar tiempo en el trabajo diario y aprende a poner en marcha tu primer proyecto con criterio.
Características principales
DURACIÓN60 horas
MODALIDADTeleformación
NIVELInicial
PRECIOA consultar
PROGRAMA3 bloques · 108 apartados
FORMACIÓN BONIFICADAConsulta las condiciones
Curso disponible en el campus virtual. Las fechas de inicio y las condiciones se confirman antes de la matrícula. La bonificación depende del crédito disponible y de los requisitos aplicables.
APRENDER PARA APLICAR
Objetivos del curso
Capacitar al alumnado para comprender qué es la inteligencia artificial y aplicarla en el trabajo diario de la empresa, tanto para ganar productividad como para poner en marcha sus primeros proyectos.
Al finalizar la formación, el alumnado será capaz de:
Explicar qué es la inteligencia artificial, cómo ha evolucionado y para qué se está usando hoy.
Distinguir los conceptos de machine learning, deep learning y redes neuronales.
Valorar el papel que tienen los datos en un sistema de inteligencia artificial y reconocer sus sesgos.
Emplear asistentes de inteligencia artificial para redactar, resumir y resolver tareas del día a día.
Automatizar tareas repetitivas y aplicar la inteligencia artificial al marketing y a la búsqueda de nichos de negocio.
Preparar un entorno de trabajo con Python, entrenar un modelo sencillo y evaluar sus resultados.
Objetivos para la empresa
Que el equipo distinga lo que la inteligencia artificial puede hacer hoy de lo que no, la incorpore a las tareas que realmente ahorran tiempo y sepa valorar un proyecto propio antes de invertir en él.
CONTENIDOS FORMATIVOS
Programa de IA aplicada a la empresa
Este es el índice completo del curso tal como está montado en el campus: tres bloques con sus apartados y los cuestionarios de evaluación.
BLOQUE 1Conceptos fundamentales de la IA
Qué es la inteligencia artificial
Breve historia de la inteligencia artificial
Inteligencia artificial estrecha, general y superinteligencia
Mitos y realidades sobre la inteligencia artificial
La inteligencia artificial en el día a día de la empresa
Sectores donde la inteligencia artificial está teniendo más impacto
Qué puede y qué no puede hacer hoy la inteligencia artificial
Cómo cambia la inteligencia artificial los puestos de trabajo
Machine learning: aprender a partir de los datos
Aprendizaje supervisado
Aprendizaje no supervisado
Aprendizaje por refuerzo
Problemas de clasificación y de regresión
Deep learning y redes neuronales
Cómo funciona una red neuronal por dentro
Modelos de lenguaje: qué son y cómo se entrenan
Inteligencia artificial generativa: texto, imagen, audio y vídeo
Alucinaciones y límites de los modelos generativos
El papel de los datos: calidad, cantidad y origen
Tipos de datos que maneja una empresa
Dónde están los datos de tu empresa
Preparación y limpieza básica de los datos
Conjuntos de entrenamiento, validación y prueba
Sobreajuste y subajuste
Cómo se mide si un modelo funciona
Sesgos en los datos y sus consecuencias
Datos personales y Reglamento General de Protección de Datos
Seguridad de la información al usar inteligencia artificial
Uso responsable de la inteligencia artificial en la empresa
Transparencia y explicabilidad de los modelos
El Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial
Niveles de riesgo y obligaciones del Reglamento Europeo
Propiedad intelectual y contenidos generados por IA
Coste e impacto ambiental de la inteligencia artificial
Cómo redactar una política interna de uso de IA
Caso práctico: decidir si una tarea es candidata a inteligencia artificial
Cuestionario del bloque 1
BLOQUE 2Mejora tu productividad con IA
La inteligencia artificial como asistente de trabajo
Panorama de asistentes: ChatGPT, Claude, Copilot y Gemini
Versiones gratuitas y de pago: qué cambia en la empresa
La inteligencia artificial integrada en las herramientas que ya usas
Redacción, resumen y traducción con inteligencia artificial
Corrección de estilo y adaptación del tono
Redacción de correos y propuestas comerciales
Informes, actas y documentación interna
Cómo pedir bien las cosas a un asistente
Contexto, rol y formato de salida
Plantillas de instrucciones reutilizables
Cómo revisar y corregir lo que devuelve la inteligencia artificial
Trabajar con documentos: resumir, comparar y extraer datos
Análisis de datos con inteligencia artificial sin programar
Hojas de cálculo asistidas por inteligencia artificial
Presentaciones y materiales de empresa
Generación de imágenes para uso profesional
Transcripción de reuniones y llamadas
Automatización de tareas repetitivas
Herramientas de automatización sin programación
Conectar aplicaciones: correo, CRM y hojas de cálculo
Flujos de trabajo habituales en una pyme
Asistentes internos sobre la documentación de la empresa
Inteligencia artificial aplicada al marketing y a las ventas
Creación de contenidos para redes sociales
Posicionamiento en buscadores y palabras clave
Campañas de correo y segmentación de clientes
Análisis de la competencia con inteligencia artificial
Atención al cliente con inteligencia artificial
Diseño de un asistente de atención al cliente
Medición y mejora continua del servicio
Detección de nichos de negocio
Estudio de mercado asistido por inteligencia artificial
Validación de una idea de negocio
Cálculo del retorno de la inversión en inteligencia artificial
Caso práctico: una jornada de trabajo apoyada en asistentes
Cuestionario del bloque 2
BLOQUE 3Puesta en marcha de la IA
Cómo se plantea un proyecto de inteligencia artificial
Definición del problema y del objetivo de negocio
Roles del equipo y reparto de tareas
Comprar, contratar o desarrollar
Preparación del entorno de trabajo con Python
Instalación de Python y entornos virtuales
Jupyter Notebook y Google Colab
Primeros pasos con Python: variables y estructuras de datos
Librerías básicas para trabajar con datos
NumPy: cálculo numérico
Pandas: carga y exploración de datos
Limpieza de datos con Pandas
Visualización de datos con Matplotlib
Obtención y preparación de los datos
Fuentes de datos: archivos, bases de datos y APIs
Datos faltantes y valores atípicos
Variables categóricas y numéricas
Creación de nuevas variables a partir de las existentes
División en entrenamiento y prueba
Entrenamiento de un modelo
Scikit-learn: primer modelo de clasificación
Regresión lineal y regresión logística
Árboles de decisión y bosques aleatorios
Agrupación de clientes con K-means
Evaluación de los resultados
La matriz de confusión
Precisión, exhaustividad y F1
Validación cruzada
Ajuste de los hiperparámetros
Cómo interpretar y explicar un modelo
Del prototipo al uso real
Puesta en producción y consumo mediante API
Uso de modelos de lenguaje a través de su API
Mantenimiento, seguimiento y reentrenamiento
Documentación del proyecto para auditoría
Caso práctico final: un proyecto completo de principio a fin
Cuestionario del bloque 3
Examen final del curso
3 bloques · 108 apartados60 horas de teleformación
CONOCE LA FORMACIÓN
Sobre el curso
Descripción general
El curso recorre tres etapas. Primero, los conceptos: qué es la inteligencia artificial, de dónde viene, qué son el machine learning y las redes neuronales, y qué papel juegan los datos y sus sesgos. Después, el uso diario: asistentes para redactar, resumir y traducir, automatización de tareas repetitivas y aplicaciones a marketing, ventas y atención al cliente. Por último, la puesta en marcha: cómo se plantea un proyecto, se prepara el entorno con Python, se entrena un modelo sencillo y se evalúan sus resultados.
¿A quién va dirigido?
A responsables y trabajadores de pymes que quieren incorporar la inteligencia artificial a su trabajo con criterio: dirección, administración, marketing, ventas y atención al cliente. También a quien necesite valorar si un proyecto de IA tiene sentido en su empresa.
Conocimientos y medios recomendados
No se requieren conocimientos previos de programación ni de estadística. El tercer bloque introduce Python partiendo de cero.
Para las prácticas se recomienda ordenador, conexión a internet y acceso a un asistente de inteligencia artificial autorizado para el trabajo previsto. Los accesos concretos se confirman antes de comenzar.
Beneficios profesionales
Separar lo que la inteligencia artificial resuelve hoy de lo que se le atribuye sin fundamento.
Redactar, resumir y preparar documentos en una fracción del tiempo habitual.
Detectar qué tareas repetitivas del puesto se pueden automatizar y cuáles no.
Plantear un proyecto propio sabiendo qué datos hace falta reunir y cómo se mide si funciona.
METODOLOGÍA
De entender a aplicar
Modalidad de teleformación. El temario se estudia en el campus virtual, al ritmo de cada alumno y desde cualquier dispositivo. La plataforma registra el avance y el tiempo de conexión, y cada alumno dispone de un tutor asignado.
60 horas. Las fechas de cada grupo se concretan antes del inicio.
COMPROBAR LO APRENDIDO
Evaluación
Cada bloque termina con un cuestionario de corrección automática, y el curso cierra con un examen final. Se aprueba con el 50 % de aciertos y puede repetirse las veces que haga falta: cuenta el mejor intento. Al superarlos todos, el alumno descarga su diploma desde el campus.
Un cuestionario al terminar cada bloque.
Examen final que recoge el conjunto del curso.
Corrección automática y diploma descargable.
Sobre FIEX
Formación orientada a aplicar lo aprendido en las tareas de las empresas. Nuestro equipo te informará sobre disponibilidad, accesos y condiciones del curso.
FORMACIÓN BONIFICADA
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Revisamos tu caso antes de concretar las condiciones del curso.
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