El participante comienza entendiendo, de manera sencilla, qué es realmente un agente de IA y en qué se diferencia de simplemente hacer una pregunta a ChatGPT.

Se introduce el ciclo básico de funcionamiento de un agente:

Se explica la diferencia entre trabajo manual, automatización tradicional, trabajo asistido por IA y agentes de IA.

Desde este primer módulo el estudiante comienza a construir un ejemplo práctico: un Agente Redactor de Respuestas de Correo, que seguirá mejorando durante el curso.

Resultado: comprende cómo funciona un agente y construye una primera versión sencilla.

El participante aprende a utilizar las herramientas de IA principales del curso y las acciones básicas que necesitará posteriormente: conversar con la IA, trabajar con archivos, generar contenidos y guardar resultados. Una parte central del módulo es el uso seguro de la información.

Se trabaja especialmente en:

Información que nunca debe cargarse en una herramienta de IA;

Cómo reemplazar información privada por datos ficticios o anonimizados;

Cómo trabajar responsablemente con información de clientes, estudiantes o empresas y por qué siempre debe existir revisión humana.

Resultado: el estudiante puede utilizar las herramientas de manera básica y conoce las reglas esenciales para trabajar con IA de forma segura.

En este módulo se pasa de hacer prompts simples a diseñar instrucciones completas para un agente.

Los estudiantes aprenden una estructura de siete partes:

• Rol
• Objetivo
• Información de entrada
• Reglas
• Formato de salida
• Ejemplo
• Regla de revisión humana

El objetivo es que la persona pueda transformar una instrucción vaga como: “Escribime una respuesta para este cliente” en una instrucción profesional, clara y reutilizable que produzca resultados consistentes.

Resultado: cada estudiante crea una instrucción completa que puede reutilizar para ejecutar una tarea determinada.

En este módulo comienza la construcción formal del primer proyecto. Cada participante selecciona una tarea sencilla, concreta y útil, y desarrolla un agente alrededor de ella.

Algunos ejemplos trabajados en el curso incluyen:

Redactor de respuestas de correo

Asistente de contenido para redes sociales

Creador de guías de estudio

Asistente de traducción

Organizador de tareas.

El agente no solamente se construye: también debe probarse. Los participantes realizan distintos tipos de pruebas para comprobar qué ocurre frente a situaciones normales, información incompleta o casos fuera de lo habitual. Después utilizan esos resultados para mejorar sus instrucciones.

Resultado: un primer agente funcional, probado y mejorado. Aquí tenemos el primer producto del portafolio del estudiante.

En este módulo el participante construye un agente que trabaje solamente con información previamente aprobada. Por ejemplo, una empresa puede proporcionar una tabla con preguntas frecuentes, políticas o información de sus servicios. El agente podrá responder utilizando exclusivamente esos datos. Si recibe una pregunta cuya respuesta no se encuentra en la información disponible, no debe inventarla. Debe indicarlo y derivar el caso a una persona.

Este módulo introduce una de las habilidades más importantes para utilizar agentes en entornos reales: definir claramente qué información pueden utilizar y cuándo deben detenerse y solicitar intervención humana.

Resultado: un agente de preguntas frecuentes conectado a una fuente de información determinada, probado en situaciones normales, casos límite y consultas fuera de alcance.

El último módulo convierte el trabajo realizado durante el curso en un proyecto completo. Cada estudiante selecciona su mejor agente, termina de probarlo y prepara todos los elementos necesarios para que otra persona pueda entender cómo funciona.

El proyecto incluye:

Problema que resuelve

Público al que ayuda

Instrucciones completas del agente

Ejemplos reales de funcionamiento

Pruebas realizadas

Mejoras introducidas

Criterios de seguridad

Guía breve de utilización

Finalmente, el participante aprende a desplegar su agente como una herramienta compartible, preparar una guía de uso y realizar una presentación breve del proyecto.

Resultado: un agente terminado y desplegado, una guía de uso, evidencia de pruebas, un proyecto de portafolio y una presentación final de aproximadamente cinco minutos.

LABORATORIO B – Obligatorio: Integración de Flujos de Trabajo y Automatización Administrativa

Este laboratorio lleva el concepto de agente un paso más allá: conectar la IA con otras herramientas dentro de un proceso real, sin programar.

Ejemplo de un flujo:

Google Form → Google Sheets → IA genera un borrador → una persona revisa → se envía.

De esta forma, los estudiantes entienden cómo combinar automatización tradicional con IA.

El mismo concepto puede trasladarse posteriormente a procesos como:

consultas de clientes;

solicitudes administrativas;

reservas o citas;

inscripción a eventos;

postulaciones laborales;

consultas sobre productos o servicios.

Resultado: un flujo de trabajo de automatización sin código diseñado y probado por el estudiante.

LABORATORIO A – Opcional: IA Visual y Presentaciones

Laboratorio complementario enfocado en utilizar IA para generar imágenes y mejorar la presentación visual de los proyectos.

Los participantes aprenden a:

Escribir instrucciones para generar imágenes

Comparar un prompt genérico con uno bien diseñado

Detectar errores o elementos inventados

Generar imágenes sin texto falso

Mantener coherencia visual y utilizar imágenes de manera útil dentro de una presentación.

El objetivo no es generar imágenes simplemente por decoración, sino aprender a utilizarlas para comunicar y respaldar mejor un proyecto.