Curso de Agentes IA con ChatGPT para Equipos y Empresas

Principios del diseño de prompts efectivos

Estructura recomendada para prompts complejos

Uso de roles y contexto en instrucciones

Iteración y refinamiento de prompts

Diferencia entre instrucciones largas y cortas

Técnicas para reducir ambigüedad en respuestas

Creación de plantillas de prompts reutilizables

Versionado y documentación de prompts en la empresa

Medición de calidad de las respuestas generadas

Buenas prácticas de prompting en equipos

Qué son los custom GPTs y cómo funcionan

Configuración de instrucciones personalizadas

Integración de archivos y fuentes de conocimiento propias

Definición de personalidad, estilo y límites del agente

Control de tono según área de la empresa

Acceso a datos internos bajo control seguro

Escenarios de agentes especializados por función

Versionado y ciclo de vida del agente

Publicación y acceso interno controlado

Monitorización de uso y efectividad

Redacción de correos internos y externos con IA

Elaboración de comunicados y notas de prensa

Síntesis de información para reportes ejecutivos

Estilo adaptado a diferentes audiencias

Traducción y adaptación cultural de mensajes

Generación de manuales o guías internas

Creación de FAQs automáticas para empleados

Revisión gramatical y de estilo asistida

Riesgos de sobreautomatización en la comunicación

Buenas prácticas en redacción asistida

Gestión del tiempo con agentes IA

Creación de listas de tareas inteligentes

Recordatorios y seguimiento de acciones pendientes

Elaboración de resúmenes de reuniones

Búsqueda rápida de información interna

Generación de borradores de documentos recurrentes

Apoyo en preparación de presentaciones

Apoyo en organización de viajes y eventos

Integración con calendarios corporativos

Optimización del flujo de trabajo diario

Métodos para conectar ChatGPT a bases de datos internas

Uso de plugins y APIs para recuperar información

Gestión de permisos y seguridad en la conexión de datos

Separación de entornos de prueba y producción

Diseño de agentes que consultan sistemas ERP y CRM

Integración con herramientas como SharePoint o Confluence

Limitaciones de acceso a datos sensibles

Uso de vectores y embeddings para búsqueda semántica

Control de actualizaciones y caducidad de la información

Buenas prácticas en gestión de datos conectados

Conexión con flujos de trabajo vía Zapier o Power Automate

Definición de procesos que combinan IA y automatización

Ejecución de tareas repetitivas en segundo plano

Integración con herramientas de gestión de proyectos

Generación automática de documentación de procesos

Alertas inteligentes basadas en datos internos

Relación con agentes de RPA existentes

Escenarios de uso en administración de empresa

Riesgos de sobrecarga de automatizaciones

Buenas prácticas en orquestación de procesos

Riesgos de exponer datos sensibles a ChatGPT

Requisitos del RGPD en España aplicados a IA

Configuración segura de entornos de uso empresarial

Definición de roles y permisos para agentes IA

Auditoría de conversaciones y almacenamiento de datos

Controles de acceso según perfiles de usuario

Política de uso aceptable en la organización

Concienciación y formación de empleados

Gestión de incidentes de seguridad con IA

Checklist de seguridad para ChatGPT corporativo

Modelo de gobierno para agentes de IA en empresas

Definición de roles: propietario, mantenedor, usuario

Estándares internos de calidad de agentes

Supervisión continua y métricas de valor aportado

Ciclo de vida del agente: diseño, uso, retirada

Catálogo interno de agentes accesibles por área

Documentación obligatoria de agentes desplegados

Escalado de agentes en distintos departamentos

Coordinación con TI y responsables de seguridad

Plan de mejora continua en el despliegue

Recursos Humanos: onboarding, encuestas y soporte interno

Finanzas: resúmenes de estados financieros y control de gastos

Ventas: preparación de propuestas y seguimiento de clientes

Marketing: creación de contenidos y análisis de campañas

Atención al cliente: respuestas rápidas y personalizadas

Operaciones: gestión de inventarios y procesos repetitivos

Compras: comparativas y control de proveedores

Legal: resúmenes de normativas y contratos

Dirección: informes ejecutivos y dashboards

IT: documentación técnica y soporte de usuarios

Integración con Slack, Teams y canales de comunicación

Uso con Jira y Trello para gestión de proyectos

Conexión con Notion, Asana y Confluence

Exportación de resultados a Excel y Power BI

Integración con CRM como Salesforce o Dynamics 365

Uso en entornos cloud AWS, Azure y GCP

Compatibilidad con entornos de desarrollo GitHub

APIs para integraciones personalizadas

Monitorización de agentes en tiempo real

Escenarios de interoperabilidad con otros LLMs

Medición de tiempos de respuesta y latencia

Optimización de prompts para reducir consumo de tokens

Estrategias de caching de respuestas frecuentes

Ajuste de parámetros de modelo en llamadas a API

Evaluación de precisión y relevancia de respuestas

Benchmarking entre distintas configuraciones

Control de costes en uso de API empresarial

Monitorización de agentes en producción

Mejora continua basada en métricas de uso

Documentación de iteraciones de optimización

Traducción automática de mensajes en tiempo real

Adaptación cultural de respuestas según idioma

Uso en comunicación interna global

Generación de contenidos multilingües coherentes

Entrenamiento de agentes con documentación en varios idiomas

Identificación automática del idioma de entrada

Integración con procesos de internacionalización

Gestión de glosarios técnicos multilingües

Riesgos de errores en contextos especializados

Buenas prácticas en entornos globales

Sesgos en modelos de lenguaje y su impacto

Transparencia en la comunicación de uso de IA

Límites de responsabilidad del agente frente al usuario

Riesgos de dependencia excesiva de la IA

Normas de uso responsable en la empresa

Evaluación de impacto ético en proyectos de IA

Mecanismos de supervisión humana obligatoria

Prevención del mal uso intencionado de agentes

Buenas prácticas en ética empresarial con IA

Estrategias de formación en responsabilidad

Selección de un caso real aplicable a la empresa

Definición de objetivos y alcance del agente

Creación de un diseño de prompts estructurados

Configuración de un agente personalizado con ChatGPT

Integración opcional con datos internos de prueba

Establecimiento de métricas de éxito

Validación de seguridad y cumplimiento del agente

Despliegue inicial en un entorno de prueba

Documentación de uso y mantenimiento del agente

Presentación final del agente corporativo