4 minutosUsar la IA con criterio para tener éxito en la escuela
Enunciarás una regla práctica para distinguir la ayuda de IA con los deberes de hacer trampa con IA.
Biblioteca seleccionada
Ve los vídeos complementarios más claros sin tener que recorrer toda la biblioteca. Elige un itinerario, continúa donde lo dejaste o utiliza los filtros cuando sepas qué necesitas.
Adquiere seguridad con los fundamentos de IA, los prompts, la privacidad, las alucinaciones y el uso cotidiano.
Entiende lo que puede y no puede hacer la IA antes de automatizar algo.
Aprende flujos de trabajo para reuniones, escritura, investigación, herramientas sin código y tareas empresariales repetibles.
Convierte la IA, de un simple cuadro de chat, en un hábito de trabajo fiable.
Profundiza en agentes, RAG, MCP, salidas estructuradas, evaluaciones, APIs y IA local.
Evalúa y construye sistemas de IA sin tratar las demostraciones como producción.
Aborda la gobernanza, la preparación para el Reglamento de IA de la UE, las decisiones de construir frente a comprar, el ROI y las opciones de IA privada.
Toma decisiones más seguras de adopción de IA para un equipo o empresa.
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4 minutosEnunciarás una regla práctica para distinguir la ayuda de IA con los deberes de hacer trampa con IA.
5 minutosIdentificar dos indicios visuales que pueden sugerir, pero no demostrar, que una imagen se generó con IA.
5 minutosIdentificarás un ejemplo del reportaje en el que una respuesta de IA difiere del criterio de un profesional sanitario, sin tratar el reportaje como consejo médico.
11 minutosIdentificarás las diferencias entre una conversación con IA y la atención terapéutica de un profesional acreditado, para saber cuándo recurrir a una persona cualificada.
20 minutosExplicar la diferencia entre conexión y compañía que describe Turkle y aplicarla a un hábito de conversación con IA.
17 minutosExplicarás el concepto de la «economía de la atención» y nombrarás una táctica de diseño usada para capturar la atención.
1 minutosExplicarás en una frase qué pretende registrar una Content Credential sobre un contenido y, después, confirmarás los detalles en la documentación vigente de C2PA y Adobe, ya que un vídeo de 30 segundos solo sirve como introducción.
57 minutosIdentificarás dos riesgos concretos de las aplicaciones de compañía con IA para menores que analiza el panel.
11 minutosPodrás definir la «shadow AI» y mencionar una categoría de datos que nunca debería introducirse en un chatbot de IA de uso personal.
1 minutosAnota una conducta de Study Mode que menciona el anuncio —por ejemplo, guiar en vez de proporcionar las respuestas ya hechas— y después compruébala en la documentación vigente del producto, porque las funciones cambian.
15 minutosIdentificar un riesgo o inquietud que plantee el episodio sobre los chatbots de IA que simulan a un ser querido fallecido, sin tratar el podcast como orientación clínica sobre el duelo.
13 minutosIdentificar los riesgos que O'Neil asocia a sistemas de puntuación perjudiciales, como la opacidad, la escala y el daño, sin tratar la charla como una definición técnica completa.
5 minutosExplicar en una frase por qué un chatbot de IA puede parecer seguro aunque su respuesta sea objetivamente incorrecta.
5 minutosUtilizarás una idea del vídeo sobre privacidad, equidad o responsabilidad para iniciar una conversación sobre IA con un adolescente.
16 minutosPodrás escribir un prompt de modo tutor que pida a la IA guiarte mediante preguntas en lugar de darte la respuesta directamente.
4 minutosAcordarás con tu familia una frase privada para verificar llamadas urgentes. Contrasta los detalles con recomendaciones vigentes de protección al consumidor, no solo con el reportaje.
8 minutosResumir lo que el segmento periodístico afirma que halló el estudio sobre la escritura asistida por IA y considerar que la replicación y las limitaciones siguen siendo cuestiones abiertas.
17 minutosAprenderás a diseñar flujos de IA capaces de pausarse, reanudarse y solicitar criterio humano, manteniendo el estado del negocio separado de las suposiciones del modelo.
18 minutosVerás cómo implementar puertas de aprobación como puntos de control explícitos del flujo, en lugar de recurrir a una revisión manual informal después de que algo falle.
32 minutosAprenderás a incorporar la IA a la localización sin retirar a las personas la responsabilidad sobre el significado, el tono, la terminología y la aprobación final.
4 minutosComprenderás la importancia de los embeddings multilingües para la búsqueda interna privada y dónde puede la recuperación local reducir el riesgo de exposición de datos.
17 minutosConfigurarás un flujo de programación con varios agentes y límites de revisión explícitos para que los cambios generados sigan siendo pequeños, estén probados y tengan un responsable.
56 minutosElaborarás un caso de ROI para un flujo de trabajo de IA con una referencia inicial, beneficios directos e indirectos, controles de calidad y una decisión explícita de detención.
41 minutosTomarás decisiones sobre construir frente a comprar IA en función del resultado, el control de los datos, la economía de las cargas de trabajo, la preparación de la infraestructura y la responsabilidad operativa.
20 minutosEvaluarás patrones prácticos de control de acceso para un RAG de conocimiento corporativo antes de indexar documentos internos confidenciales.
30 minutosCompararás el calendario histórico del vídeo con la legislación vigente de la UE y vincularás después los plazos actuales con las tareas de evidencias de proveedores y asignación de responsables que una pyme debe programar.
37 minutosEvaluarás la IA privada como una decisión de infraestructura y gobernanza, en lugar de elegir por instinto SaaS o alojamiento propio.
69 minutosReconocerás los modos de fallo que probablemente encontrarán primero tus agentes y planificarás de antemano las pruebas, los mecanismos alternativos y los criterios de retirada para cada uno.
7 minutosComprenderás por qué el procesamiento de documentos, la conservación de la estructura y los controles de calidad de la ingestión son importantes antes de crear un RAG sobre PDFs y formatos de archivo diversos.
6 minutosReconocerás la arquitectura básica de un agente de voz y los puntos de fallo que afectan a la confianza del cliente en llamadas reales.
211 minutosComprenderás el stack moderno de LLM con suficiente profundidad para razonar sobre tokens, entrenamiento, herramientas y fallos.
40 minutosEvaluarás ideas de producto con autonomía parcial en las que las personas conservan el control de las decisiones de alto riesgo.
190 minutosPodrás crear un agente LangGraph con estado tipado, enrutamiento condicional, puntos de control y herramientas, y valorar dónde compensa esa explicitud.
66 minutosPodrás configurar un equipo CrewAI con el modelo rol-objetivo-historia y comparar su bucle de ejecución oculto con grafos explícitos.
15 minutosDiseñarás bucles de agentes más sencillos, con reglas de parada, límites de tarea y puntos de control humano claros.
18 minutosReconocerás errores comunes antes de añadir varios agentes, prompts complejos o estado oculto.
66 minutosVerás el flujo completo para crear un pequeño proyecto con Cursor, incluida la instalación, el prompting, la depuración, los fundamentos de Git y los límites de la programación asistida por IA.
5 minutosPodrás enumerar las tres medidas de protección que debes establecer antes de permitir que una IA escriba código por ti y explicar qué fallo concreto evita cada una.
31 minutosVerás cómo un flujo de soporte en n8n redacta respuestas basadas en recuperación y propone actualizaciones de conocimiento, y detectarás los controles necesarios antes de producción.
231 minutosVerás cómo un agente de soporte combina recuperación, derivación y herramientas de flujo de trabajo antes de prepararlo para producción.
37 minutosUtilizarás la IA para cuestionar supuestos, comparar opciones y descubrir contraargumentos antes de decidir.
10 minutosPodrás adaptar la apertura de una carta de presentación y reescribir los puntos de tu CV a partir de una oferta real mediante una secuencia de prompts.
9 minutosUtilizarás la IA para preparar contactos, entrevistas y seguimientos sin perder la concreción ni la honestidad de tu historia.
17 minutosCombinarás la recuperación activa, los ejercicios y las explicaciones de la IA en una rutina de aprendizaje repetible.
22 minutosGenerarás un plan de estudio realista a partir de tu objetivo, horario y restricciones, y lo adaptarás a medida que aprendas.
13 minutosDiseñarás un flujo de reuniones que capture transcripciones, resúmenes y tareas acordadas sin eliminar la revisión humana.
4 minutosCompararás un flujo de transcripción independiente con los asistentes integrados en plataformas de reuniones antes de elegir una herramienta.
18 minutosUtilizarás ChatGPT para explicar fórmulas e iterar sobre la lógica de la hoja de cálculo, verificando cada resultado en Excel.
12 minutosVerás cómo puede la IA de una hoja de cálculo estructurar texto desordenado y clasificar datos, y después comprobarás con cuidado las fórmulas y las etiquetas.
23 minutosVerás cómo un hilo permanente de ChatGPT puede ayudar con la planificación de comidas, los recados, la preparación de viajes y otras gestiones cotidianas de bajo riesgo.
48 minutosDesarrollarás intuición para diseñar prompts en Midjourney y distinguirás los conceptos duraderos de los controles de interfaz que cambian.
48 minutosCompararás los generadores según su adecuación a la tarea, sus modos de fallo y su coste, en lugar de memorizar una clasificación fija.
24 minutosDiseñarás un flujo de marketing en el que la IA redacta y distribuye el trabajo, mientras las personas conservan el control de la estrategia, la voz de marca y la publicación.
30 minutosTrazarás el panorama actual de herramientas de marketing antes de decidir qué flujos merecen automatizarse.
90 minutosUtilizarás la IA como editor crítico de la estructura, la argumentación y la revisión sin delegar tu propia voz.
18 minutosPodrás conectar Perplexity y NotebookLM en un único proceso de investigación que primero encuentra las fuentes y después las lee y sintetiza.
26 minutosPodrás configurar un cuaderno de NotebookLM y utilizarlo para resumir, consultar y contrastar documentos largos procedentes de tus propias fuentes.
26 minutosEvaluarás dónde encajan los agentes de voz en los flujos comerciales y dónde la identificación, el consentimiento y la derivación se convierten en obstáculos.
30 minutosComprenderás la canalización de enriquecimiento y personalización que sustenta la prospección asistida por IA, sin confundir automatización con calidad.
11 minutosAprenderás qué requisitos de calidad de grabación y qué límites de consentimiento importan antes de crear un clon de voz.
16 minutosEntenderás las principales categorías de flujos de audio con IA: narración, transformación de voz, diseño y clonación.
10 minutosElegirás entre buscadores, motores de respuestas y chatbots según la necesidad de fuentes, la vigencia de la información y el coste de equivocarte.
23 minutosAnalizarás una canalización multiagente para boletines e identificarás dónde deben situarse las fuentes, la aprobación y la gestión de fallos.
20 minutosTe llevarás un marco compacto para aportar claridad a los prompts e iterarlos, además de patrones resueltos para correos, resúmenes y análisis.
25 minutosCrearás prompts más sólidos añadiendo el rol, el contexto de la tarea, los ejemplos, las restricciones y el formato de salida capa a capa.
42 minutosPodrás aplicar las principales buenas prácticas de diseño de prompts y distinguir entre zero-shot y few-shot en tu propio trabajo.
20 minutosTe llevarás la estructura TCREI de cinco partes como lista de comprobación repetible para crear y perfeccionar tus propios prompts.
24 minutosReconocerás el ciclo de acción de un agente de navegador, las tareas en las que ayuda y los puntos que todavía exigen confirmación humana.
2 minutosCompararás el comportamiento del control del ordenador con el de los agentes restringidos al navegador.
11 minutosIdentificarás las etapas de selección de fuentes, pregunta, artefacto generado e inspección de citas en un asistente documental alojado.
26 minutosObservarás un flujo de cuaderno basado en fuentes e identificarás los controles de recuperación, citas, procedencia y permisos necesarios antes de confiar en él.
29 minutosComprenderás los patrones de razonamiento basados en generar, puntuar y podar, y sabrás cuándo resultan demasiado costosos para el trabajo real.
25 minutosPodrás añadir un rol, secciones estructuradas y pasos de razonamiento explícitos a un prompt sin convertir la cadena de pensamiento en un ritual.
11 minutosUtilizarás la IA para redactar correos más rápido y después someterás el tono y la claridad a una prueba exigente desde la perspectiva del destinatario.
26 minutosComprenderás por qué una conversación de voz en tiempo real se percibe de manera distinta al dictado o a los asistentes de voz clásicos.
3 minutosVerás rápidamente cómo funciona una interacción de voz multimodal, sobre todo las interrupciones, el tono y una conversación que utiliza la cámara.
69 minutosDesarrollarás intuición sobre las decisiones de fragmentación antes de ajustar un sistema de recuperación real.
24 minutosVerás cómo encajan la reescritura de consultas, la recuperación híbrida, el reranking y los bucles correctivos en una única canalización RAG.
5 minutosComprenderás por qué el control basado en capturas es potente, lento, costoso y frágil frente a la automatización nativa mediante API.
8 minutosDecidirás dónde pueden aportar valor comercial los agentes de navegador o de control del ordenador pese a su riesgo operativo.
25 minutosUtilizarás las categorías de riesgo de OWASP para LLM al revisar el acceso a herramientas, la gestión de las salidas y la exposición de datos sensibles.
11 minutosDistinguirás la inyección directa de la indirecta y comprenderás por qué el filtrado por sí solo no basta.
22 minutosAplicarás los patrones de escribir, seleccionar, comprimir y aislar para gestionar deliberadamente el contexto de los agentes.
8 minutosComprenderás cómo falla el contexto largo ante la ambigüedad y los distractores, y diseñarás pruebas que cubran ese riesgo.
19 minutosPodrás estimar cuándo compensa la caché de prompts comparando el recargo de escritura con el ahorro de lectura para tus cargas reales.
56 minutosUtilizarás la caché de prompts solo cuando los prefijos estables y el comportamiento de latencia y coste encajen con la carga.
12 minutosCrearás un pequeño asistente reutilizable con instrucciones, archivos de conocimiento y ajustes de acceso.
13 minutosComprenderás el contexto de proyecto y cuándo encaja mejor que repetir los mismos antecedentes en cada chat.
131 minutosComprenderás cómo separa un usuario experto las preferencias duraderas del contexto de una sola ocasión.
36 minutosConfigurarás la personalización de forma deliberada, sin confundir la memoria, las instrucciones y el contexto de los proyectos.
22 minutosVerás cómo se aplican los modos de investigación profunda y análisis a la investigación empresarial, no solo a la bibliografía académica.
14 minutosDelimitarás una tarea de Deep Research, esperarás el informe y verificarás después las citas y la calidad de las fuentes antes de utilizarlo.
107 minutosAprenderás el ciclo de evaluación para productos: inspeccionar trazas, etiquetar fallos, definir criterios, probar cambios y comparar los resultados con el criterio humano.
3 minutosVerás la versión mínima y sin código de una evaluación de prompts repetible.
55 minutosDiseñarás una escala de evaluaciones que detecte regresiones antes de que los cambios en los prompts o los modelos lleguen a los usuarios.
19 minutosVerás cómo un equipo de producción combina aserciones, revisión humana y LLM jueces para hacer aflorar las regresiones antes del lanzamiento.
42 minutosVerás cómo modifican los ejemplos el comportamiento del modelo y aprenderás cuándo merece la pena la preparación adicional del few-shot.
25 minutosPodrás incorporar ejemplos a una estructura de prompt más completa y anticipar cómo modificarán lo que produce el modelo.
157 minutosPodrás ejecutar de principio a fin fine-tuning con cuantización, LoRA y QLoRA en hardware que la mayoría de los desarrolladores ya posee.
59 minutosSituarás el fine-tuning dentro del pipeline general de entrenamiento y decidirás cuándo resulta preferible al prompting o a RAG.
26 minutosCrearás tu primer flujo de trabajo con un agente de IA en n8n y reconocerás dónde deben situarse el acceso a herramientas, la memoria y las medidas de protección.
92 minutosAmpliarás un agente sencillo para crear flujos de trabajo de varios pasos con memoria, gestión de errores e integraciones empresariales realistas.
29 minutosPodrás crear tu primer GPT personalizado de principio a fin y valorar cuáles de los GPT existentes merece la pena incorporar a tus herramientas.
44 minutosComprenderás cómo encajan las instrucciones, las acciones y los archivos de conocimiento de un GPT personalizado antes de ampliar un asistente sencillo más allá del flujo para principiantes.
30 minutosEntenderás los desencadenantes, las acciones y un flujo de automatización sencillo antes de añadir IA a un proceso de trabajo.
12 minutosPodrás decidir cuándo conviene que un agente de IA gestione el desencadenante, el razonamiento y la acción, en lugar de utilizar un Zap convencional con un paso de IA.
15 minutosPodrás decidir si un plan de pago de ChatGPT resulta útil para tu carga de trabajo actual, en lugar de contratar el nivel cuyo nombre suene más impresionante.
131 minutosVerás cómo un usuario experimentado alterna entre herramientas, modos y estrategias de contexto sin dejar de verificar los resultados.
60 minutosConstruirás un modelo mental sin misticismo de los LLM como sistemas de predicción con ventanas de contexto, datos de entrenamiento, muestreo y modos de fallo.
13 minutosComprenderás cómo pueden conectar los asistentes integrados el correo, las reuniones y las tareas en un único ciclo de trabajo sujeto a revisión.
14 minutosIdentificarás usos prácticos de la IA para el correo: resumir hilos, redactar respuestas, ajustar el tono y organizar el trabajo de seguimiento.
32 minutosPodrás aplicar un ciclo de aprendizaje que empieza por el proyecto y utilizar la IA para descubrir solo los conocimientos necesarios para terminar algo real.
10 minutosConvertirás un tema en un plan de estudio con explicaciones, preguntas de práctica y ciclos de retroalimentación que puedas verificar.
14 minutosInstalarás un ejecutor local, descargarás un modelo pequeño y comprenderás la contrapartida entre privacidad y rendimiento antes de utilizarlo para trabajo real.
6 minutosProbarás la IA local mediante una interfaz gráfica y compararás el comportamiento de los modelos pequeños con el de los modelos de vanguardia alojados.
20 minutosComprenderás las funciones del protocolo: host, cliente, servidor, herramientas, recursos, prompts y transportes.
16 minutosPodrás explicar en lenguaje sencillo qué cambia con MCP y decidir si la conexión de una herramienta debe emplear MCP o una integración más simple.
104 minutosComprenderás cómo encaja MCP en los sistemas agénticos más allá de un servidor local de demostración.
75 minutosCrearás tu primer servidor MCP y comprenderás cómo encajan las herramientas, los esquemas, los prompts, los recursos y los transportes.
19 minutosMejorarás el diseño de las herramientas para que los agentes elijan la acción correcta con los parámetros adecuados.
29 minutosDecidirás qué comportamiento corresponde al prompt del sistema, a la descripción de la herramienta o a sus precondiciones.
7 minutosSepararás las decisiones sobre memoria a corto y largo plazo y decidirás cuándo debe escribir memoria el agente.
44 minutosPodrás conectar mediante código memoria episódica, semántica, de trabajo y procedimental a un agente, no solo nombrar las categorías.
19 minutosCompararás modelos de gama alta, ligeros, de gama media y especializados para basar el enrutamiento en la adecuación a la tarea, el coste y la latencia, no en la preferencia por una marca.
9 minutosEvaluarás las contrapartidas del enrutamiento entre calidad, coste y fiabilidad antes de añadir complejidad de orquestación.
30 minutosIdentificarás etapas distintas del flujo y crearás criterios comprobables para seleccionar herramientas en cada una.
14 minutosConvertirás varias ideas de uso en etapas candidatas que podrás probar con los criterios de capacidad y traspaso del artículo.
10 minutosElegirás una plataforma de automatización según las contrapartidas de alojamiento, adecuación para agentes de IA, integraciones y mantenimiento, no por el entusiasmo publicitario en torno al producto.
28 minutosAmpliarás Gemini Notebook, de una herramienta para resumir, a un flujo repetible de investigación y aprendizaje.
35 minutosCrearás un cuaderno de investigación fundamentado en fuentes y lo convertirás en informes, guías de estudio o notas de trabajo.
9 minutosPodrás navegar por trazas, proyectos y conjuntos de datos en LangSmith, y consultar el coste en tokens, la latencia, la tasa de errores y el detalle de cada span.
154 minutosConectarás las trazas, la evaluación, los comentarios y la revisión de producción en un ciclo operativo para sistemas con LLM.
93 minutosComprenderás que las conversaciones con chatbots no son automáticamente privadas, jurídicamente privilegiadas ni adecuadas para información empresarial sensible.
13 minutosPodrás nombrar las tres superficies de riesgo que añade la IA generativa en el trabajo —datos, modelo y uso— y describir los controles necesarios en cada una.
11 minutosExplicarás por qué las cuentas personales de IA crean riesgos para los datos de la empresa y cómo establecer límites más seguros.
17 minutosComprenderás qué falla cuando RAG llega a entornos empresariales regulados y de alto riesgo.
19 minutosIdentificarás los controles de producción que faltan en las demostraciones ingenuas de chat con documentos.
13 minutosModelarás la inyección de prompts como una mezcla de datos no fiables y diseñarás límites para el uso de herramientas.
17 minutosRevisarás defensas como el análisis de contaminación, la restricción de estructuras de salida, el aislamiento de usuarios, las configuraciones deterministas y las comprobaciones redundantes en rutas críticas.
3 minutosConocerás el planteamiento original del lanzamiento de o1 y separarás ese relato histórico de la orientación actual de implementación.
28 minutosComprenderás una explicación histórica de o1 y compararás una especificación directa de la tarea con otras variantes compatibles en tu modelo y carga actuales.
9 minutosExplicarás cuándo la recuperación es la solución adecuada y cuándo puede ayudar realmente el fine-tuning.
13 minutosElegirás entre prompting, RAG, fine-tuning o una combinación según el modo de fallo real.
77 minutosEscucharás cómo los especialistas en prompts para producción revisan instrucciones, ejemplos y restricciones de comportamiento bajo presión real, en lugar de tratar los prompts como textos aislados.
25 minutosVerás cómo un prompt impreciso para reclamaciones de seguros se convierte en otro estructurado y comprobable, con ejemplos, reglas de salida y comportamiento de rechazo más claros.
39 minutosCompararás la recuperación con agentes y la recuperación mediante grafos en una implementación concreta.
16 minutosComprenderás el flujo de GraphRAG al estilo de Microsoft: extracción de entidades, comunidades, resúmenes y síntesis orientada a la consulta.
10 minutosEvaluarás C.R.A.F.T. como una estructura candidata para generar prompts mediante casos representativos y criterios explícitos de aceptación.
20 minutosExtraerás una estructura candidata de prompt y añadirás responsabilidad, versionado, evaluación, límites y alternativas antes de revisarla.
131 minutosAprenderás a distribuir el trabajo entre herramientas rápidas, económicas, de razonamiento profundo y respaldadas por fuentes, en lugar de utilizar un solo modelo para todo.
17 minutosVerás un método de comparación estructurado que puedes reutilizar para decidir qué modelo ofrece calidad suficiente para una tarea.
32 minutosComprenderás por qué los motores de inferencia, el procesamiento por lotes y la caché KV dominan la economía del alojamiento propio.
14 minutosPodrás elegir varias tareas cotidianas de bajo riesgo para la IA y probar prompts comparando los resultados con tu propio criterio.
4 minutosPodrás utilizar la cámara como entrada, mostrar a ChatGPT un ejercicio manuscrito y recibir orientación sin que te revele la respuesta.
42 minutosEvaluarás cuándo los agentes de IA vertical crean una defensa competitiva real y cuándo solo son envoltorios superficiales.
34 minutosEvaluarás los precios y la especialización de un producto de IA en torno a resultados medibles, no al número de puestos.
131 minutosAprenderás a reconocer cuándo continuar con una pregunta, cuándo cambiar de modelo y cuándo iniciar una conversación nueva, basándote en un uso cotidiano real.
41 minutosPodrás explicar qué garantiza el modo estricto, en qué se diferencia del antiguo modo JSON y cómo encaja la gestión de rechazos en el contrato de salidas estructuradas.
18 minutosAprenderás por qué las llamadas a LLM basadas en esquemas necesitan objetos tipados, validadores, reintentos y gestión explícita de los campos mal formados o inventados.
8 minutosUtilizarás varios escenarios sobre el futuro de la IA para planificar la adopción sin apostar la empresa a un único pronóstico.
60 minutosPlantearás la adopción de IA en torno al cambio de los flujos de trabajo, el desarrollo de capacidades y una valoración realista del riesgo organizativo.
34 minutosPodrás rebatir las narrativas de la "basura", la "magia" y el "robo" con una imagen más clara de lo que hacen realmente los modelos generativos.
12 minutosPodrás defender una postura equilibrada entre los extremos catastrofista y utópico del debate sobre la IA, e identificar las preguntas que realmente importan.
9 minutosPodrás combinar tarea, contexto, ejemplos de referencia, persona, formato y tono en prompts eficaces para las tareas cotidianas de oficina.
26 minutosReconocerás patrones de prompt reutilizables y los combinarás para crear instrucciones, ejemplos y pasos de evaluación más claros.
36 minutosObtendrás una visión realista de lo que la IA hace bien hoy, de sus limitaciones y de las oportunidades que merece la pena tomar en serio.
8 minutosPodrás explicar con palabras sencillas cómo predice un LLM el siguiente token y por qué compararlo con autocompletado con esteroides es razonable, aunque incompleto.
19 minutosComprenderás el panorama de productos y familias de modelos lo suficiente como para elegir una herramienta inicial y dejar de comparar pestañas sin fin.
10 minutosPodrás nombrar los cuatro tipos de alucinación y reconocer cuál tienes delante cuando un chatbot se equivoca.
36 minutosPodrás explicar por qué un modelo entrenado para predecir texto plausible inventa hechos a veces, por convincente que parezca su respuesta.
90 minutosUtilizarás la IA para investigar, estructurar y revisar, manteniendo bajo control humano la redacción final y el criterio.
36 minutosReconocerás las principales áreas de ChatGPT para explorarlas de forma deliberada, en lugar de hacer clic al azar.
39 minutosTe orientarás dentro de ChatGPT sin sentir que debes dominar cada nuevo elemento de la barra lateral desde el primer día.
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Cómo construir un agente de soporte al cliente de IA con n8n (plantilla gratuita)
Verás cómo un flujo de soporte en n8n redacta respuestas basadas en recuperación y propone actualizaciones de conocimiento, y detectarás los controles necesarios antes de producción.

Cómo construir y vender agentes de IA: Guía definitiva para principiantes
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Utilicé la IA como coach personal durante 365 días: esto es lo que aprendí
Utilizarás la IA para cuestionar supuestos, comparar opciones y descubrir contraargumentos antes de decidir.