Antes de empezar: qué es y qué no es este curso
Este curso no enseña «prompts mágicos» ni recetas que caducan en tres meses. Enseña a pensar y trabajar con IA: definir el problema, preparar la información, elegir la herramienta, dosificar la autonomía, verificar el resultado y asumir la responsabilidad de la decisión final.
La idea central del curso: la IA no sustituye el criterio profesional ni el trabajo académico; amplifica lo que ya sabes hacer y también amplifica los errores que no detectas. Por eso todo el recorrido está atravesado por tres hilos: seguridad, verificación y control.
🎯 Qué aprenderás
Qué es y qué no es la IA generativa, cómo se trabaja con archivos y datos, cómo se investiga con fuentes, cómo se eligen herramientas y modelos, y cómo se diseñan workflows y agentes supervisados.
🔐 Seguridad desde el minuto uno
Qué información puede introducirse, cómo clasificarla con un semáforo de datos y cuándo hay que detenerse y pedir autorización (RGPD, secreto profesional, propiedad intelectual).
🧠 Método de trabajo
PLANTEA → CONTEXTUALIZA → PIDE → REVISA → CORRIGE → VERIFICA → UTILIZA. Un método repetible, con checklist de verificación y criterios de calidad.
🏁 Proyecto final
Resolverás una tarea real de principio a fin (una mejora de proceso si eres empleado, una tarea académica o de estudio si eres estudiante) y la defenderás con evidencias.
Elige tu perfil: el curso se adapta
Los contenidos, las herramientas y las competencias son comunes. Lo que cambia son los ejemplos, las prácticas y el proyecto final. Selecciona tu perfil y verás los materiales correspondientes en cada bloque.
| Dimensión | Itinerario empleados | Itinerario estudiantes |
|---|---|---|
| Foco | Productividad, procesos, calidad del dato, cumplimiento y reducción de riesgo. | Aprendizaje, estudio, trabajos académicos, integridad académica y empleabilidad. |
| Casos guiados | Correos y actas, informes comerciales, análisis de hojas de cálculo, atención al cliente, soporte interno, documentación de procesos. | Apuntes y resúmenes, preparación de exámenes, revisión bibliográfica, TFG/TFM, presentaciones, prácticas y primer empleo. |
| Proyecto final | Mejorar un proceso real de tu puesto con evidencia de ahorro de tiempo, calidad y control de riesgos. | Resolver una tarea académica o de aprendizaje con fuentes verificadas y declaración de uso de IA. |
| Riesgo principal | Fuga de información y decisiones no supervisadas. | Plagio, dependencia, pérdida de habilidades y fuentes falsas. |
| Evidencia de logro | Workflow documentado + resultado validado por una persona responsable. | Trabajo entregable + registro de verificación + declaración de uso. |
Las 3 reglas del curso
Cómo se usa este curso
Si eres empleado o estudiante
- Lee el bloque, no lo memorices: busca la idea aplicable a tu trabajo real.
- Haz la práctica del bloque con tus propios materiales (o con los datos ficticios que se proponen).
- Completa la checklist y la pregunta de salida antes de pasar al siguiente bloque.
- Guarda tus evidencias en una carpeta: al final las necesitarás para el proyecto.
Si eres formador o docente
- Abre la pestaña «Guía del formador» y revisa la secuencia de sesiones, tiempos y dinámicas.
- Decide la modalidad: 4 sesiones de 2 h (ideal), 8 sesiones de 1 h o autoformación tutelada.
- Usa las plantillas y las rúbricas como material de trabajo, no solo la presentación.
- Aplica la evaluación de tres niveles: cuestionario, caso práctico y proyecto defendido.
Mapa competencial del curso
El objetivo del nivel 1 no es el manejo de una aplicación concreta, sino adquirir cinco competencias transferibles que seguirán siendo válidas cuando las herramientas cambien.
| Competencia | Qué significa en la práctica | Bloques | Evidencia |
|---|---|---|---|
| 1. Uso seguro y responsable | Clasificar la información antes de usarla y aplicar normas de protección de datos y confidencialidad. | 0, 3, 5, 10 | Semáforo de datos aplicado a un caso. |
| 2. Comprensión del funcionamiento | Explicar con tus palabras qué hace un modelo, qué es el contexto, por qué falla y qué límites tiene. | 1, 8, 11 | Explicación escrita en lenguaje no técnico. |
| 3. Colaboración iterativa | Transformar una petición vaga en un encargo claro y trabajarlo en ciclos de mejora. | 2, 4, 7 | Reescritura mejorada de una petición real. |
| 4. Verificación y juicio crítico | Detectar errores, contrastar fuentes, comprobar cálculos y decidir qué se acepta. | 6, 5, 14 | Registro de verificación con hallazgos. |
| 5. Diseño de soluciones | Elegir herramienta, modelo y nivel de autonomía, y diseñar un workflow proporcional al problema. | 9, 10, 12, 13 | Workflow + proyecto final defendido. |
Arquitectura del curso
| Fase | Bloques | Pregunta que responde | Duración |
|---|---|---|---|
| 1 · Entender | 0–1 | ¿Qué es la IA y cómo la utilizo con seguridad? | 60–75 min |
| 2 · Aprender a utilizarla | 2–8 | ¿Cómo trabajo realmente con ella? | 3–4 h |
| 3 · Elegir y escalar | 9–11 | ¿Qué herramienta, modelo y autonomía necesito? | 1,5–2 h |
| 4 · Aplicar | 12–14 | ¿Cómo diseño, demuestro y defiendo una solución real? | 2–3 h + proyecto |
Objetivos de aprendizaje por fase
Sistema de evaluación (resumen)
| Instrumento | Peso | Qué mide | Mínimo exigido |
|---|---|---|---|
| Diagnóstico inicial | 0 % | Punto de partida y expectativas. | — |
| Cuestionario de conceptos | 20 % | Comprensión de conceptos clave y vocabulario. | 60 % |
| Seguridad y privacidad | 20 % | Clasificación de datos y decisiones ante casos límite. | 100 % (criterio crítico) |
| Selección de herramientas y modelos | 20 % | Justificación de elección según problema y riesgo. | 60 % |
| Caso práctico guiado | 15 % | Aplicación del método a un caso cerrado. | 60 % |
| Proyecto final defendido | 25 % | Diseño, ejecución, verificación y utilidad real. | 70 % |
Contenido del curso
15 bloques organizados en cuatro fases. Cada bloque incluye objetivo, resultados de aprendizaje, contenido desarrollado, ejemplo guiado, práctica con entregable, checklist de verificación, errores habituales y control de progreso.
Tu progreso se guarda en este navegador. Puedes marcarlo manualmente en cada bloque.
Plantillas de trabajo
Plantillas listas para usar. Sustituye lo que aparece entre corchetes. No son fórmulas mágicas: son estructuras que te obligan a pensar antes de pedir.
Banco de prácticas por bloque
Cada bloque del curso tiene una práctica obligatoria. Aquí tienes el listado completo para planificarte y para usarlo como hoja de seguimiento.
1 · Diagnóstico inicial (no puntúa)
Responde sin ayuda antes de empezar. Sirve para comparar tu punto de partida con tu resultado final y para que el formador adapte el ritmo.
2 · Cuestionario de evaluación (20 %)
20 preguntas sobre conceptos, seguridad, verificación, selección de herramientas y diseño de soluciones. Cada respuesta incluye explicación. Necesitas un 60 % para superarlo, y el 100 % en las preguntas marcadas como críticas de seguridad.
3 · Caso práctico guiado (15 %)
Lee el caso, decide y justifica. Este caso evalúa sobre todo la seguridad y la verificación, que son criterios críticos del curso.
Caso: «La tabla que nadie revisó»
Un compañero de tu equipo te pide que subas a una herramienta de IA un archivo con las ventas del trimestre y datos de contacto de clientes (nombre, correo y teléfono) para que «haga un análisis y un gráfico bonito en cinco minutos». Te lo pide con urgencia porque la reunión de dirección es a las 17:00 y son las 16:20. La herramienta que propone es una web gratuita que no está aprobada por la organización.
Tareas del caso
- Clasifica la información con el semáforo de datos (verde, ámbar, rojo) y justifica la clasificación.
- Explica qué harías exactamente en los próximos 10 minutos, con alternativas concretas.
- Propón una solución que llegue a las 17:00 con el análisis hecho y sin incumplir las normas.
- Identifica tres verificaciones que harías sobre el resultado generado.
- Redacta en dos frases la respuesta que darías a tu compañero.
Ver criterios de corrección del caso
- Clasificación (crítico): datos de contacto de clientes = datos personales identificables → rojo. No pueden introducirse en una web gratuita no aprobada. Las cifras agregadas de ventas sin identificadores podrían ser ámbar si están autorizadas y son internas.
- Alternativa inmediata: anonimizar o agregar antes de analizar (eliminar nombre, correo, teléfono), usar la herramienta corporativa aprobada o analizar solo las columnas de importe y producto. Si no hay alternativa autorizada, no se analiza así: se comunica y se busca otra vía.
- Solución con plazo: análisis con datos agregados en herramienta aprobada; si no existe, informe manual con hoja de cálculo y gráfico; comunicar el cambio al interlocutor con transparencia.
- Verificaciones: totales y subtotales contra el origen, coherencia entre cifras y gráficos, unidades y periodos, detección de duplicados, valores atípicos y ausencias.
- Comunicación: sin dramatismo, con fundamento normativo, ofreciendo alternativa y plazo.
4 · Proyecto final (25 %)
Versión empleado
Elige un proceso real de tu puesto que consuma tiempo y mejóralo con IA de principio a fin.
- Describe el proceso actual y su coste (tiempo, errores, esperas).
- Define el resultado esperado y cómo medirás la mejora.
- Clasifica la información que interviene (semáforo de datos).
- Diseña el workflow: pasos, responsable, herramienta aprobada, modelo, nivel de autonomía y puntos de control.
- Ejecútalo con un caso real o realista.
- Verifica el resultado y documenta los errores encontrados.
- Presenta el antes/después con evidencias y una recomendación de implantación.
Versión estudiante
Elige una tarea académica real y demuestra uso competente y honesto de la IA.
- Define la tarea, la asignatura y los criterios de evaluación del profesor.
- Planifica qué harás tú y qué delegas, con límites explícitos.
- Investiga con al menos tres fuentes verificables y contrastadas.
- Trabaja el contenido con ciclos de revisión y mejora.
- Verifica datos, citas y referencias una por una.
- Redacta la declaración de uso de IA (qué herramienta, para qué, con qué revisión).
- Presenta el trabajo y un registro de verificación de fuentes.
Rúbrica de evaluación del proyecto
5 · Declaración de uso de IA (plantilla reutilizable)
Declarar el uso de IA no es una confesión: es una práctica profesional de transparencia y trazabilidad. Esta plantilla sirve para entregas académicas y para documentar procesos internos.
Guía del formador: cómo impartir este curso
Diseño formativo completo: secuencia de sesiones, tiempos, dinámicas, gestión de aula, evaluación y adaptaciones. Está pensado para poder impartirse tal cual o integrarse en un plan de formación corporativa con seguimiento.
Formato recomendado
4 sesiones de 2 h en semanas consecutivas + proyecto entre sesiones.
Alternativas
8 sesiones de 1 h; 1 jornada intensiva de 6 h (recortando bloques 11 y 14); autoformación tutelada con dos tutorías.
Tamaño de grupo
10–18 personas. Con más de 18, necesita co-facilitador para la práctica guiada.
Requisitos previos
Un dispositivo por persona, cuenta corporativa o institucional aprobada y política de uso de IA disponible.
Secuencia de sesiones (formato 4 × 2 h)
| Sesión | Minutos | Bloques | Actividad principal | Producto de la sesión |
|---|---|---|---|---|
| Sesión 1 Entender y usarla seguro | 15 | — | Bienvenida, diagnóstico inicial y contrato de aprendizaje. | Punto de partida registrado. |
| 30 | 0 | Semáforo de datos + caso «El archivo urgente». | Clasificación argumentada de un caso. | |
| 30 | 1 | Qué es y qué no es la IA generativa; demostración de error y alucinación en directo. | Explicación propia en 5 líneas. | |
| 45 | 2 | Anatomía del encargo: taller de reescritura de una petición real. | Antes/después de una petición. | |
| Sesión 2 Trabajar con IA | 20 | 3 | Configuración segura de cuenta, memoria, historial y proyectos. | Entorno configurado y proyecto creado. |
| 50 | 4 | Práctica guiada: cada persona ejecuta 3 de las 15 aplicaciones con sus materiales. | Tres casos resueltos con revisión. | |
| 50 | 5 | Archivos y datos: taller de extracción → transformación → análisis → decisión. | Tabla verificada y conclusión escrita. | |
| Sesión 3 Verificar y organizar | 35 | 6 | Investigación: cada persona verifica una cita o dato falso preparado por el formador. | Registro de verificación. |
| 25 | 7, 8 | Proyectos, contexto, memoria y multimodalidad: cuándo aportan y cuándo estorban. | Diseño de un proyecto de trabajo. | |
| 60 | 9 | Matriz de elección: taller de decisión herramienta/modelo/esfuerzo con casos reales. | Matriz cumplimentada y justificada. | |
| Sesión 4 Escalar y demostrar | 35 | 10, 11 | IA profesional, agentes y automatización: lectura crítica de dos flujos propuestos. | Detección de riesgos y controles. |
| 35 | 12 | Diseño de un workflow completo en parejas, con revisión cruzada. | Workflow documentado. | |
| 50 | 13, 14 | Presentación de proyectos, evaluación y plan de continuidad personal. | Proyecto evaluado y plan de acción. |
Dinámicas recomendadas
Evaluación del aprendizaje y del curso
Niveles de evaluación (modelo Kirkpatrick)
| Nivel | Qué mide | Instrumento | Cuándo |
|---|---|---|---|
| 1. Reacción | Satisfacción y utilidad percibida. | Encuesta de 6 preguntas (claridad, aplicabilidad, ritmo, materiales, formador, recomendación). | Al final de cada sesión. |
| 2. Aprendizaje | Conocimiento y criterio. | Cuestionario de 20 preguntas + caso práctico + rúbrica del proyecto. | Sesiones 3 y 4. |
| 3. Comportamiento | Uso real en el puesto o en el estudio. | Seguimiento a 30 días: tres usos documentados con evidencias y verificación. | A las 4 semanas. |
| 4. Resultados | Impacto medible. | Tiempo ahorrado, reducción de errores/reprocesos, calidad percibida, incidentes de seguridad (deben ser cero). | A los 60–90 días. |
Gestión de aula: situaciones frecuentes
| Situación | Cómo actuar |
|---|---|
| «Yo esto no lo voy a usar nunca.» | No discutir la opinión: pedirle que identifique una sola tarea repetitiva y comprobar con datos si le ahorra tiempo. La decisión se toma al final, con evidencia. |
| «Quiero automatizarlo todo.» | Volver a la regla de proporcionalidad: frecuencia × complejidad × riesgo. Automatizar sin control es la vía más rápida a un incidente. |
| «Mi equipo no me deja usar IA.» | Distinguir política, permisos y cultura. Trabajar con datos ficticios o anonimizados y proponer un piloto controlado al responsable. |
| Nivel muy desigual en el grupo. | Emparejar avanzado con novel en las prácticas; dar al avanzado el rol de verificador o de auditor de workflows. |
| Alguien sube datos reales sin autorización. | Interrumpir la práctica, aplicar el criterio crítico, convertir el caso en aprendizaje y comunicar el incidente según el protocolo interno. No culpabilizar en público. |
| «Se ha inventado una referencia.» | Usar el caso como ejemplo del bloque 6: la cita verosímil no es prueba. Mostrar cómo verificarla en 60 segundos. |
Adaptaciones y accesibilidad
- Online síncrono: prácticas en parejas con salas simultáneas, formulario compartido para evidencias y pizarra para el semáforo de datos.
- Asíncrono: cada bloque es autocontenido; usar plantillas, checklist y pregunta de salida como control de avance. La corrección se apoya en la rúbrica.
- Nivel intermedio o avanzado: recortar bloques 1 y 8; ampliar 10, 11 y 12 con un caso real de automatización y su análisis de riesgo.
- Directivos o responsables: sesión de 2 h centrada en 0, 9, 10, 12 y 14, con foco en riesgo, retorno y criterios de aprobación de proyectos de IA.
- Accesibilidad: el material usa navegación por teclado, contraste suficiente, textos alternativos en iconografía, estructura semántica de encabezados y versión imprimible legible.
- Multilingüe o aulas con diversidad: permitir prácticas en la lengua materna y traducir únicamente el entregable final.
Criterios mínimos de seguridad para el aula
- Usar únicamente cuentas y herramientas aprobadas por la organización o el centro.
- Nunca introducir datos personales identificables, datos de salud, credenciales o información confidencial sin autorización expresa y base jurídica.
- Los ejercicios se hacen con datos ficticios, anonimizados o agregados.
- Explicar al inicio el canal de comunicación de incidentes.
- Recordar que la responsabilidad de la decisión final siempre es humana.
Glosario de trabajo
Vocabulario mínimo del nivel 1, explicado en lenguaje claro. El objetivo es que puedas leer un artículo técnico o participar en una reunión de proyecto sin perderte.
Recursos del curso
Materiales que acompañan al curso base y que conviene tener localizados antes de empezar. Los recursos normativos y las condiciones de los proveedores son los únicos que hay que revisar periódicamente, porque cambian.