Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Totalmente práctico y aplicable
Formación en IA en Filemaker para Desarrolladores a medida
100% bonificable a través de FUNDAE
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Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Qué significa “IA en FileMaker” más allá del hype: funcionalidades, límites y responsabilidades
Casos de uso típicos por complejidad: quick wins vs apuestas estructurales
Dónde vive la IA: cliente, servidor, servicios externos y componentes intermedios
Estrategia “IA como feature” vs “IA como herramienta interna del equipo”
Diseño orientado a evidencia: respuestas con fuente y trazabilidad
Calidad del dato como base: normalización, diccionarios, catálogos y metadatos
Experiencia de usuario: cómo guiar, validar y corregir resultados de IA
Riesgos comunes: alucinaciones, fuga de datos, sesgos, dependencia de proveedor
Métricas de éxito: ahorro de tiempo, reducción de errores, satisfacción y adopción
Roadmap de implantación por fases: prototipo, piloto, estándar y escala
Qué significa “IA en FileMaker” más allá del hype: funcionalidades, límites y responsabilidades
Casos de uso típicos por complejidad: quick wins vs apuestas estructurales
Dónde vive la IA: cliente, servidor, servicios externos y componentes intermedios
Estrategia “IA como feature” vs “IA como herramienta interna del equipo”
Diseño orientado a evidencia: respuestas con fuente y trazabilidad
Calidad del dato como base: normalización, diccionarios, catálogos y metadatos
Experiencia de usuario: cómo guiar, validar y corregir resultados de IA
Riesgos comunes: alucinaciones, fuga de datos, sesgos, dependencia de proveedor
Métricas de éxito: ahorro de tiempo, reducción de errores, satisfacción y adopción
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Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
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