Curso de IA sin coste y multiplica tu productividad

Ahorra tiempo, mejora la calidad y garantiza la consistencia en informes, propuestas, memorias técnicas y tareas administrativas.

• Evolución de la automatización: de macros y plantillas a asistentes inteligentes que interpretan y redactan documentos adaptados a técnicos, directivos o clientes.
• Automatización de informes y memorias técnicas: cómo generar borradores, estructurar contenidos dispersos y resumir información extensa, reduciendo tiempos y errores.
• Gestión documental con IA: clasificación automática de facturas, contratos o informes, búsqueda inteligente por contenido, extracción de datos clave y conexión con ERP o CRM.
• Agendas y recordatorios inteligentes: coordinación de equipos, priorización de tareas, alertas anticipadas e integración con herramientas como Asana, Outlook o Trello.
• Buenas prácticas y plantillas de prompts: cómo estandarizar procesos, reducir errores y adaptar la comunicación a distintos públicos (técnicos, dirección o clientes).
• Ejercicios prácticos: elaboración de informes, análisis de documentos y diseño de agendas inteligentes aplicados a casos reales en sectores como automoción, industria naval, restauración o pymes locales.

Libera a los equipos de las tareas repetitivas, organiza la información y convierte los documentos en datos listos para la acción.

Potencia el factor humano, permite que las personas se concentren en la parte estratégica, creativa y de toma de decisiones.

• Predicción de la demanda de materias primas: uso de datos históricos, variables externas (clima, tendencias, precios internacionales) y modelos de machine learning para anticipar necesidades con precisión y ajustar previsiones en tiempo real.
• Optimización de stock: definición dinámica de stock mínimo, máximo y de seguridad; clasificación de materiales por rotación; pedidos automatizados y coordinación con proveedores para reducir costes y evitar paradas de producción.
• Logística inteligente y trazabilidad de componentes: monitorización en tiempo real con sensores, GPS o RFID; integración de datos desde recepción hasta entrega final; sistemas de alertas predictivas para retrasos, incidencias y desajustes.
• Casos reales de aplicación: ejemplos en Amazon (retail), Toyota (automoción), Domino’s Pizza (restauración), y sectores industriales como recubrimientos metálicos y naval, mostrando ahorros en costes, reducción de errores y mayor eficiencia.
• Actividades prácticas: detectar oportunidades de IA en la propia cadena de suministro. Desarrollo de un prompt para control de inventario (registro, clasificación, alertas, recomendaciones de stock).

Pasa de un enfoque reactivo a predictivo, de decisiones subjetivas a basadas en datos, y de procesos manuales a automatizados, generando mayor objetividad, eficiencia y personalización en la gestión de personas.

• Cómo la IA transforma RR. HH.: desde la atracción de talento (descripciones de puesto inclusivas, anuncios segmentados), hasta la retención y offboarding (análisis de riesgo de fuga, captura de conocimiento).
• Reclutamiento y selección inteligente: cribado automatizado de CVs, ranking por competencias, búsqueda proactiva en redes profesionales y análisis de compatibilidad cultural y técnica.
• Evaluación y mejora del desempeño: uso de KPIs objetivos, feedback 360, detección de fortalezas y brechas, y planes de desarrollo individualizados (IDP) con metodologías 70/20/10.
• Formación técnica continua: sistemas de recomendación de cursos, detección de brechas de habilidades y creación de itinerarios personalizados de aprendizaje.
• Beneficios clave: reducción de tiempos de contratación, mayor objetividad en la evaluación, planes de desarrollo personalizados y mayor retención de talento.
• Riesgos y ética: sesgos en datos, exceso de automatización, privacidad y transparencia. Se aborda cómo mitigarlos con supervisión humana, controles de equidad y políticas de uso responsable.
• Herramientas prácticas: prompts listos para elaborar JD inclusivas, guías de entrevistas, resúmenes de CV, planes de onboarding y rutas formativas personalizadas.
• Actividades aplicadas: diseño de prompts de selección, creación de matrices de competencias, desarrollo de itinerarios formativos y simulaciones prácticas en contextos reales.

Aplica la teoría para la implementación real de los fundamentos de la IA en la empresa. Transforma ideas y pilotos en un proyecto de implantación sólido, escalable y sostenible.

• Estrategia de adopción de IA en la empresa: cómo identificar procesos candidatos, definir objetivos medibles y priorizar proyectos según su impacto.
• Gestión del cambio y cultura organizativa: claves para integrar la IA sin resistencias, fomentar la aceptación de los equipos y garantizar la colaboración entre áreas técnicas y de negocio.
• Infraestructura y herramientas: qué tener en cuenta a nivel tecnológico (datos, seguridad, plataformas y modelos) para asegurar una implementación fiable.
• Casos prácticos de integración: ejemplos de pymes y grandes empresas que han incorporado IA en procesos clave (automatización de informes, predicción de demanda, personalización de marketing, etc.).
• De piloto a proyecto escalable: cómo transformar pruebas iniciales en soluciones que generen valor continuo y se integren en los sistemas de la organización (ERP, CRM, plataformas sectoriales).
• Parte práctica: desarrollo de un plan de implantación adaptado a la realidad de cada empresa participante, con definición de objetivos, métricas, herramientas y roadmap de implementación.