Curso de Langdock para tu equipo — Adopción de IA en empresas

Acceder al workspace y reconocer las zonas principales de trabajo.

Ubicar Chat, Prompt Library, Agents, Folders, Integrations, Workflows, API y administración.

Crear una primera conversación usando el selector de modelo y las funciones básicas de chat.

Probar prompts sencillos con contexto, formato de salida y restricciones claras.

Guardar un prompt útil en la biblioteca para reutilizarlo después.

Invocar elementos desde chat usando accesos como prompts, agents, folders o integraciones cuando estén disponibles.

Diferenciar un uso individual de un uso compartido con equipo o departamento.

Detectar cuándo una respuesta necesita fuente, revisión o reformulación.

Preparar un caso inicial sencillo: resumen, redacción, clasificación o análisis de documentación.

Documentar la primera buena práctica: no improvisar, sino trabajar con casos, contexto y revisión.

Entender el Chat de Langdock como punto de entrada para usuarios de negocio.

Usar el selector de modelos para adaptar rapidez, calidad, coste y tipo de tarea.

Preparar prompts para resumir, redactar, comparar, traducir, clasificar o transformar información.

Crear respuestas en formatos útiles: tabla, email, informe, checklist, JSON, briefing o matriz.

Reutilizar prompts guardados para tareas repetitivas de cada departamento.

Ajustar tono, longitud, nivel técnico y destinatario de las respuestas.

Usar chat como asistente de productividad sin perder control sobre datos y decisiones.

Evitar copiar respuestas sin validar hechos, fechas, importes, nombres o instrucciones.

Crear rutinas de trabajo para usuarios: pedir, revisar, corregir, guardar y compartir.

Medir qué tareas de chat realmente ahorran tiempo y cuáles generan ruido.

Crear una biblioteca de prompts por área, rol, tarea y nivel de riesgo.

Guardar prompts útiles desde conversaciones para evitar repetir instrucciones.

Usar variables en prompts guardados para crear plantillas reutilizables y flexibles.

Compartir prompts por grupos o equipos evitando acceso indiscriminado.

Diseñar prompts corporativos para emails, informes, FAQs, propuestas, resúmenes y análisis.

Evitar bibliotecas llenas de prompts duplicados, obsoletos o mal redactados.

Definir criterios de calidad: claridad, contexto, salida esperada, revisión y límites.

Crear versiones de prompts según público: usuario básico, manager, técnico, legal o comercial.

Revisar periódicamente prompts con feedback de usuarios.

Convertir la Prompt Library en una herramienta de adopción interna, no en un cajón de textos sueltos.

Entender Folders como colecciones de documentos reutilizables para chat, agentes y workflows.

Crear folders por departamento, proceso, cliente, producto, normativa o proyecto.

Organizar documentos con criterios de vigencia, propietario, acceso y finalidad.

Preparar documentación antes de subirla: versiones, duplicados, nombres, permisos y sensibilidad.

Usar folders para responder preguntas basadas en conocimiento interno.

Compartir folders de forma controlada con equipos y agentes.

Evitar folders demasiado amplios que mezclan información obsoleta, contradictoria o confidencial.

Definir políticas de actualización cuando cambian manuales, tarifas, procesos o normativa.

Revisar que las respuestas indiquen claramente si se basan en documentos aportados o en razonamiento general.

Crear un modelo de gobierno documental para IA con propietarios y revisiones periódicas.

Explicar Retrieval Augmented Generation sin tecnicismos innecesarios.

Usar File Search para recuperar contexto relevante desde folders de conocimiento.

Diseñar preguntas que obliguen al agente a basarse en fuentes aportadas.

Comparar respuestas con y sin documentos internos para ver la diferencia de calidad.

Crear instrucciones para no inventar información cuando la fuente no contiene la respuesta.

Diseñar respuestas con citas internas, referencias, apartados o nombres de documento cuando sea necesario.

Detectar problemas de RAG: documento mal troceado, información obsoleta, falta de permisos o pregunta ambigua.

Crear pruebas de control con preguntas conocidas para validar calidad del folder.

Separar conocimiento central de conocimiento de proyecto, cliente o equipo.

Implantar un circuito de mejora: pregunta fallida, fuente ausente, documento corregido y agente actualizado.

Entender qué es un Agent en Langdock y cuándo aporta más valor que el chat normal.

Crear agentes con instrucciones, contexto, documentos, tono, objetivos y límites claros.

Diseñar agentes por función: soporte interno, ventas, RRHH, legal, producto, formación, operaciones o IT.

Añadir folders relevantes para que el agente responda con conocimiento propio de la empresa.

Evitar agentes demasiado generales que terminan respondiendo como un chat genérico.

Definir qué debe hacer el agente, qué no debe hacer y cuándo debe escalar a una persona.

Probar agentes con casos normales, incompletos, contradictorios y sensibles.

Compartir agentes con grupos adecuados, no con toda la organización por defecto.

Medir uso, satisfacción, errores y tareas resueltas por cada agente.

Crear un catálogo de agentes aprobados para la organización.

Redactar instrucciones de sistema con rol, alcance, fuentes, tono, formato y límites.

Separar conocimiento estable, instrucciones operativas y ejemplos de respuesta.

Definir estructura de salida para que el agente no responda de forma imprevisible.

Añadir ejemplos de buenas y malas respuestas cuando la tarea es repetitiva.

Crear agentes que pidan aclaraciones antes de actuar con información incompleta.

Diseñar agentes que distingan hechos, inferencias, supuestos y recomendaciones.

Limitar respuestas en áreas sensibles: legal, salud, finanzas, RRHH, seguridad o contratos.

Crear mensajes de escalado cuando el agente no pueda responder con fiabilidad.

Evitar instrucciones contradictorias entre prompt, agente, folder e integración.

Versionar agentes para controlar cambios y poder volver atrás si algo falla.

Entender el papel de las integraciones para conectar Langdock con herramientas corporativas.

Revisar integraciones nativas como Slack, Jira, HubSpot, Google Drive y Salesforce, mencionadas en la documentación oficial.

Conectar fuentes de conocimiento y herramientas operativas sin romper permisos internos.

Diferenciar integraciones de consulta, integraciones de acción y conectores para workflows.

Usar conexiones personales o compartidas con criterios claros de propiedad y seguridad.

Evaluar qué datos puede leer una integración y qué acciones puede ejecutar.

Preparar casos de uso por área: CRM, tickets, documentos, proyectos, comunicación o soporte.

Evitar integrar herramientas críticas sin revisión de IT, legal y seguridad.

Documentar cada integración con finalidad, responsable, permisos y riesgos.

Crear una matriz de integraciones prioritarias para la adopción de IA.

Comprender qué aporta MCP para conectar servicios externos que no están cubiertos por integraciones nativas.

Evaluar servidores MCP oficiales o mantenidos por terceros antes de conectarlos.

Diseñar escenarios con herramientas como GitHub, Notion, Stripe u otros servicios compatibles, según disponibilidad.

Separar lectura de datos, ejecución de acciones y automatización de procesos.

Definir permisos mínimos y ámbito de acceso por conexión.

Probar MCP en entornos controlados antes de llevarlo a producción.

Documentar riesgos: acceso excesivo, cambios no deseados, datos sensibles o dependencia externa.

Crear criterios de aprobación para nuevas conexiones MCP.

Evitar que cada usuario añada conectores sin control central.

Integrar MCP dentro del gobierno general de IA y automatización.

Entender Workflows como automatizaciones de varios pasos que combinan agentes, integraciones y lógica.

Diseñar un workflow a partir de un proceso real, no desde una curiosidad técnica.

Definir entrada, trigger, pasos, condiciones, acciones, salida y responsable.

Crear un primer flujo de clasificación, resumen o distribución de información.

Usar Agent nodes para analizar texto, decidir, extraer datos, generar contenido o responder preguntas.

Incorporar Condition nodes para ramificar procesos según prioridad, categoría o validación.

Añadir Action nodes para actualizar herramientas, enviar mensajes o crear registros.

Usar File Search nodes para enriquecer el flujo con conocimiento interno.

Evitar workflows que tomen decisiones sensibles sin revisión humana.

Documentar cada workflow como proceso operativo con owner, objetivo y métrica.

Usar variables para pasar datos entre pasos y construir flujos dinámicos.

Diseñar nombres de variables claros, estables y fáciles de depurar.

Crear condiciones tipo if-then-else para rutas de aprobación, urgencia, validación o escalado.

Procesar entradas procedentes de formularios, webhooks, correos, tickets o integraciones.

Añadir validaciones antes de ejecutar acciones en sistemas externos.

Usar Code nodes con Python o JavaScript cuando las opciones visuales no basten.

Evitar lógica compleja sin comentarios, pruebas o documentación.

Preparar salidas intermedias para revisar qué ocurre dentro del workflow.

Crear mecanismos de error, fallback y notificación.

Convertir workflows en activos mantenibles, no en automatizaciones frágiles.

Usar structured outputs cuando el resultado de IA debe alimentar otros pasos.

Definir esquemas claros con campos, tipos de dato, valores permitidos y ejemplos.

Evitar parsear texto libre cuando se necesita fiabilidad downstream.

Crear salidas para sentimiento, prioridad, categoría, resumen, riesgo, responsable o acción recomendada.

Validar que el modelo respeta el formato antes de conectar acciones.

Diseñar rutas de corrección cuando falta un campo o aparece un valor inesperado.

Usar JSON o estructuras equivalentes para integrarse con bases de datos y APIs.

Medir tasa de errores de formato y corregir prompts o schemas.

Documentar qué campos son obligatorios y cuáles opcionales.

Aumentar robustez del workflow usando IA estructurada y no solo texto natural.

Resumir tickets largos para que el agente humano empiece con contexto claro.

Clasificar incidencias por producto, urgencia, sentimiento, idioma o tipo de solicitud.

Crear respuestas sugeridas basadas en documentación interna.

Detectar casos que deben escalarse por riesgo, cliente estratégico o impacto.

Alimentar un CRM, helpdesk o base de conocimiento con resúmenes estructurados.

Generar informes diarios de temas frecuentes, tiempos de respuesta y problemas emergentes.

Crear un agente de soporte interno con folders de políticas, procedimientos y FAQs.

Evitar respuestas automáticas finales en reclamaciones sensibles sin revisión.

Medir calidad de respuesta, ahorro de tiempo y tasa de escalado.

Crear un workflow completo de triage de soporte con Langdock.

Crear agentes para preparar emails, propuestas, mensajes de seguimiento y resúmenes de cuentas.

Conectar información de CRM cuando los permisos y la integración lo permitan.

Generar variantes de contenido por canal, audiencia, sector o etapa del funnel.

Resumir llamadas, notas, hilos de correo y conversaciones comerciales.

Clasificar leads por prioridad, interés, objeción o necesidad.

Automatizar adaptación de contenido para LinkedIn, email, blog, campañas y landing pages.

Crear workflows de distribución multicanal con revisión de marca.

Evitar mensajes comerciales genéricos, agresivos o desconectados del cliente.

Medir tiempo ahorrado, respuesta comercial y calidad de contenido.

Diseñar una librería de prompts y agentes de ventas aprobados.

Crear un agente de onboarding que responda con políticas y documentos internos.

Preparar FAQs para empleados basadas en folders de conocimiento.

Generar comunicaciones internas, convocatorias, resúmenes y guías.

Analizar feedback de formación, encuestas abiertas y necesidades recurrentes.

Automatizar seguimiento de solicitudes internas con workflows.

Crear agentes para resolver dudas sobre procesos, herramientas o documentación.

Evitar tratar datos sensibles de empleados sin autorización y minimización.

Diseñar mensajes claros, humanos y revisados para comunicaciones delicadas.

Medir reducción de consultas repetitivas y mejora de acceso a información.

Implantar Langdock como apoyo a RRHH sin sustituir criterio humano.

Automatizar clasificación de formularios, solicitudes, incidencias y tareas administrativas.

Extraer datos de documentos y convertirlos en registros estructurados.

Crear reportes periódicos a partir de entradas repetitivas.

Detectar duplicidades, errores, campos incompletos o información contradictoria.

Preparar borradores de respuestas a proveedores, clientes internos o departamentos.

Enviar notificaciones a equipos cuando una solicitud supera determinado umbral.

Crear flujos de aprobación con condiciones y revisión humana.

Documentar procesos antes de automatizarlos para no acelerar el desorden.

Medir tiempos de ciclo antes y después de Langdock.

Construir una cartera de automatizaciones operativas priorizada por impacto.

Crear agentes de apoyo para resumir contratos, políticas, facturas o documentación regulatoria.

Extraer obligaciones, plazos, riesgos y puntos pendientes de revisión.

Clasificar documentos por tipo, urgencia, área responsable o nivel de riesgo.

Preparar preguntas para asesoría legal, finanzas o compliance.

Evitar que Langdock emita dictámenes jurídicos, decisiones financieras o aprobaciones sin revisión experta.

Configurar permisos estrictos para folders y agentes sensibles.

Documentar fuentes, prompts y outputs usados en análisis de riesgo.

Crear flujos de revisión con doble validación humana.

Diseñar disclaimers internos y límites de uso por área.

Medir utilidad sin comprometer confidencialidad ni responsabilidad profesional.

Subir CSV, Excel o Google Sheets cuando el workspace lo permita y el contenido esté autorizado.

Preparar archivos con encabezados claros en la primera fila para mejorar análisis.

Pedir análisis descriptivos, segmentaciones, tendencias, anomalías y resúmenes ejecutivos.

Convertir datos tabulares en conclusiones para dirección, operaciones o equipos.

Generar hipótesis, pero no aceptarlas como verdad estadística sin verificación.

Crear gráficos, tablas o explicaciones cuando el flujo de trabajo lo requiera.

Detectar columnas mal nombradas, valores atípicos, duplicados o datos faltantes.

Usar Data Analyst para exploración, no para sustituir BI o análisis experto.

Documentar supuestos, filtros y limitaciones del análisis.

Crear rutinas de reporting asistido por IA con revisión humana.

Entender cuándo usar Deep Research frente a chat normal.

Preparar preguntas de investigación con objetivo, contexto, fuentes esperadas y formato final.

Revisar que Deep Research puede usar modelos preconfigurados optimizados para investigación, independientemente del modelo inicial elegido en chat.

Usar investigación para mercado, competidores, tendencias, tecnología, normativa o benchmarking.

Separar hechos, citas, inferencias y recomendaciones.

Crear informes de investigación accionables, no recopilaciones largas.

Contrastar hallazgos con fuentes oficiales cuando el tema sea sensible.

Evitar usar research como única base para decisiones legales, médicas o financieras.

Crear plantillas para informes de investigación corporativa.

Integrar resultados de Deep Research en agentes, workflows o documentación interna.

Entender la API como forma de acceder programáticamente a modelos y capacidades de Langdock.

Crear casos de uso: apps internas, automatización documental, chatbots, herramientas de soporte o productos con IA.

Gestionar API keys, permisos, entornos y seguridad.

Usar la API para chat, modelos, folders de conocimiento o integraciones según alcance disponible.

Diseñar llamadas con JSON, entradas claras, salidas estructuradas y control de errores.

Separar desarrollo, pruebas y producción.

Registrar modelo, prompt, versión, respuesta y trazabilidad cuando sea necesario.

Evitar exponer claves en frontend, repositorios o documentación.

Preparar límites, cuotas, reintentos y fallback.

Crear un prototipo de aplicación interna conectada a Langdock.

Usar API para gestionar carpetas de conocimiento de forma programática.

Subir archivos a folders para que sean procesados, embebidos y disponibles en búsqueda semántica.

Compartir folders con API keys cuando el caso de integración lo requiera.

Crear procesos de actualización documental desde sistemas internos.

Diseñar sincronizaciones controladas con repositorios, manuales, políticas o documentación técnica.

Evitar duplicar documentos o mantener versiones obsoletas.

Definir propietarios de cada fuente documental.

Validar que el conocimiento subido respeta permisos y confidencialidad.

Crear pruebas de búsqueda tras cada actualización.

Diseñar un pipeline de conocimiento corporativo alimentado por Langdock.

Revisar las garantías de Langdock sobre no uso de datos de cliente para entrenamiento.

Entender certificaciones como ISO 27001 y SOC 2 Type II dentro de una evaluación enterprise.

Revisar GDPR, cifrado, opciones de despliegue en la UE, BYOK y despliegue propio u on-premise.

Definir qué información puede usarse en chat, agents, folders, workflows e integraciones.

Establecer clasificación de datos: pública, interna, confidencial, sensible y restringida.

Activar controles de acceso, grupos, permisos y SSO cuando proceda.

Gestionar subprocesadores, proveedores y revisiones de seguridad.

Crear políticas de retención, borrado, auditoría y respuesta ante incidentes.

Formar a usuarios en seguridad práctica, no solo en teoría.

Preparar una evaluación de riesgo para cada caso avanzado de IA.

Configurar workspace, usuarios, grupos, permisos, enlaces personalizados y ajustes internos.

Definir roles: administrador, owner de agente, owner de folder, builder de workflow y usuario final.

Crear normas de naming para agentes, folders, workflows, prompts e integraciones.

Establecer procesos de alta, baja y revisión de usuarios.

Diseñar un catálogo de recursos aprobados.

Evitar que cada equipo cree agentes y workflows sin visibilidad central.

Revisar analítica de uso cuando esté habilitada.

Crear un comité interno de IA para priorizar casos y revisar riesgos.

Documentar cambios relevantes en configuración y permisos.

Convertir Langdock en una plataforma gobernada, no en una colección de experimentos.

Diagnosticar madurez de IA de la empresa antes de desplegar a toda la plantilla.

Seleccionar primeros colectivos: champions, áreas con dolor claro y usuarios avanzados.

Crear onboarding por rol, no una sesión genérica para todos.

Preparar guías rápidas de uso, prompts base y agentes recomendados.

Comunicar límites, seguridad, privacidad y casos permitidos desde el primer día.

Recoger feedback temprano y convertirlo en mejoras de prompts, agentes y formación.

Evitar lanzar Langdock sin soporte interno ni responsables.

Medir adopción por uso útil, no solo por número de cuentas activadas.

Crear rituales de mejora: demos internas, casos compartidos y biblioteca de buenas prácticas.

Diseñar un plan de escalado progresivo por departamentos.

Definir métricas de productividad: tiempo ahorrado, tareas completadas, documentos generados y solicitudes resueltas.

Medir calidad: errores, retrabajo, satisfacción, precisión y escalados.

Medir adopción: usuarios activos, agentes usados, prompts reutilizados y workflows ejecutados.

Medir seguridad: recursos sensibles, permisos revisados, incidentes y acciones bloqueadas.

Calcular coste-beneficio por caso de uso.

Separar ahorro percibido de ahorro demostrado.

Crear dashboards de seguimiento para dirección e IT.

Revisar qué agentes o workflows deben mejorarse, retirarse o escalarse.

Priorizar nuevos casos por impacto, facilidad, riesgo y reutilización.

Convertir la implantación de Langdock en un sistema de mejora continua.

Crear agentes sin objetivo claro ni owner.

Subir documentación obsoleta a folders y esperar respuestas fiables.

Automatizar procesos mal definidos con workflows demasiado complejos.

Conectar integraciones sin revisar permisos y datos tratados.

Usar prompts largos, ambiguos o contradictorios.

Compartir agentes sensibles con grupos demasiado amplios.

Esperar que la IA resuelva falta de proceso, falta de datos o falta de criterio.

No medir calidad antes de desplegar.

No formar a usuarios y luego culpar a la herramienta.

Convertir Langdock en una moda interna en lugar de una capacidad empresarial.

Seleccionar un proceso ficticio o anonimizado con valor empresarial claro.

Diseñar un caso de uso completo: objetivo, usuarios, datos, riesgos, herramientas y métrica.

Crear una biblioteca mínima de prompts reutilizables.

Configurar un Folder con documentación autorizada y criterios de acceso.

Diseñar un Agent especializado con instrucciones, límites, fuentes y formato de respuesta.

Construir un Workflow con trigger, agent node, condition, action y salida estructurada.

Añadir una integración o simulación de integración con herramienta corporativa.

Definir controles de seguridad, permisos, revisión humana y trazabilidad.

Preparar métricas de adopción, calidad, ahorro y riesgo.

Presentar el piloto como propuesta lista para validar Langdock en un equipo real.