Curso

SinergIA: eleva tu talento con IA generativa

$1.476.300

~~$1.554.000~~

-5% por pronto pago hasta el 27 de mayo

Desde

16 Junio, 2026

Hasta

22 Julio, 2026

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Introducción

Aprende a usar la inteligencia artificial generativa para mejorar tu productividad, crear asistentes inteligentes y automatizar tareas sin necesidad de programar.

Dirigido a

Profesionales de distintas áreas interesados en usar IA en su trabajo.
Emprendedores que desean integrar inteligencia artificial en sus procesos.
Analistas, consultores o coordinadores que buscan mejorar su productividad con IA.
Personas interesadas en comprender y aplicar herramientas de inteligencia artificial generativa.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Duración

24 horas

Horario

Martes y miércoles de 6:00p.m. a 8:00p.m.

Modalidad

Presencial

Lugar

Medellín

Contenidos del programa

Introducción a los principios de la inteligencia artificial generativa.

Contenidos:

· Qué es la inteligencia artificial

· Qué es un LLM

· Qué significa GPT

· Origen e hitos de la IA

· Machine Learning y Deep Learning

· Qué es la IA generativa

· Evaluación y límites de la IA

Casos de uso y adopción de IA en distintos sectores.

Contenidos:

· Casos de uso empresariales

· Retos en la integración de IA

· Ética y responsabilidad en el uso de IA

· IA como extensión de las capacidades humanas

Uso práctico de herramientas de IA mediante técnicas de prompting.

Contenidos:

· Qué es un prompt

· Ingeniería de prompts

· Context engineering

· Estructura efectiva de un prompt

· Técnicas de prompting

· Prompts de comparación y restricciones

· Formatos multimodales (texto, imagen, audio y video)

· Evaluación de respuestas de modelos

Diseño de asistentes de inteligencia artificial adaptados a procesos reales.

Contenidos:

· Seguridad y protección de información

· Arquitectura básica de asistentes

· Diferencia entre agente y asistente

· Creación de proyectos de asistentes

· Instrucciones para asistentes

· Bases de conocimiento

· Integración con herramientas como GPT, Gemini y Copilot

Unidad 4 – Automatización con IA

Creación de automatizaciones y flujos de trabajo con herramientas no code.

Contenidos:

· Automatización sin programación

· Concepto de workflow

· Triggers y eventos

· Herramientas de automatización

· Creación de un flujo automatizado

· Configuración y optimización de procesos

Consolidación de los aprendizajes mediante la aplicación práctica del proyecto desarrollado durante el curso.

Contenidos:

· Presentación de proyectos desarrollados

· Retroalimentación del mentor

· Identificación de oportunidades de mejora

· Transferencia del aprendizaje a nuevos contextos profesionales

El curso se desarrolla bajo el modelo metodológico de Nodo EAFIT, basado en aprendizaje experiencial y aprendizaje basado en proyectos. Las sesiones combinan explicación conceptual, exploración de casos reales, ejercicios prácticos y trabajo guiado en un proyecto que se construye durante toda la formación. La ruta de aprendizaje sigue una secuencia progresiva de acciones: Entender, Explorar, Hacer, Transformar, Construir y Apropiar, permitiendo que los participantes pasen de comprender los fundamentos de la inteligencia artificial a diseñar soluciones funcionales aplicadas a su contexto profesional.

Competencias que adquirirá el estudiante después de realizar el curso:

Al finalizar el curso, el participante estará en capacidad de:

· Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial generativa.

· Interactuar de forma efectiva con modelos generativos mediante técnicas de prompting.

· Diseñar asistentes de inteligencia artificial adaptados a necesidades específicas.

· Automatizar tareas y procesos mediante herramientas no-code y flujos de trabajo con IA.

Evidencia de aprendizaje

Los participantes desarrollarán un ejercicio aplicado o reto práctico, en el cual deberán:

· Desarrollo de un proyecto aplicado durante el curso.

· Creación de un asistente o automatización funcional

· Presentación del proyecto final con retroalimentación del mentor.

Introducción a los principios de la inteligencia artificial generativa.

Contenidos:

· Qué es la inteligencia artificial

· Qué es un LLM

· Qué significa GPT

· Origen e hitos de la IA

· Machine Learning y Deep Learning

· Qué es la IA generativa

· Evaluación y límites de la IA

Casos de uso y adopción de IA en distintos sectores.

Contenidos:

· Casos de uso empresariales

· Retos en la integración de IA

· Ética y responsabilidad en el uso de IA

· IA como extensión de las capacidades humanas

Uso práctico de herramientas de IA mediante técnicas de prompting.

Contenidos:

· Qué es un prompt

· Ingeniería de prompts

· Context engineering

· Estructura efectiva de un prompt

· Técnicas de prompting

· Prompts de comparación y restricciones

· Formatos multimodales (texto, imagen, audio y video)

· Evaluación de respuestas de modelos

Diseño de asistentes de inteligencia artificial adaptados a procesos reales.

Contenidos:

· Seguridad y protección de información

· Arquitectura básica de asistentes

· Diferencia entre agente y asistente

· Creación de proyectos de asistentes

· Instrucciones para asistentes

· Bases de conocimiento

· Integración con herramientas como GPT, Gemini y Copilot

Unidad 4 – Automatización con IA

Creación de automatizaciones y flujos de trabajo con herramientas no code.

Contenidos:

· Automatización sin programación

· Concepto de workflow

· Triggers y eventos

· Herramientas de automatización

· Creación de un flujo automatizado

· Configuración y optimización de procesos

Consolidación de los aprendizajes mediante la aplicación práctica del proyecto desarrollado durante el curso.

Contenidos:

· Presentación de proyectos desarrollados

· Retroalimentación del mentor

· Identificación de oportunidades de mejora

· Transferencia del aprendizaje a nuevos contextos profesionales

Competencias que adquirirá el estudiante después de realizar el curso:

Al finalizar el curso, el participante estará en capacidad de:

· Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial generativa.

· Interactuar de forma efectiva con modelos generativos mediante técnicas de prompting.

· Diseñar asistentes de inteligencia artificial adaptados a necesidades específicas.

· Automatizar tareas y procesos mediante herramientas no-code y flujos de trabajo con IA.

Evidencia de aprendizaje

Los participantes desarrollarán un ejercicio aplicado o reto práctico, en el cual deberán:

· Desarrollo de un proyecto aplicado durante el curso.

· Creación de un asistente o automatización funcional

· Presentación del proyecto final con retroalimentación del mentor.

SinergIA: eleva tu talento con IA generativa

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Contenidos del programa

Módulo 1 – Entender

Módulo 2 – Explorar

Módulo 3 – Hacer

Módulo 4 – Transformar

Módulo 5 – Construir

Módulo 6 – Apropiar

Metodología

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