
Por qué el mismo prompt produce resultados distintos según el estado de los datos — y cómo usar la IA para diagnosticar dónde está el problema en tu trabajo específico.
Los cinco campos que convierten la preparación de datos en un proceso repetible — y cómo usar la IA para generar el borrador del checklist a partir del diagnóstico del Video 1.
Práctica en vivo: generar, revisar y refinar los checklists para los tres casos de uso reales del dev usando IA en cada paso del proceso.
Los cinco componentes de un flujo de integración y cómo usar la IA para identificar qué flujos manuales del trabajo actual son candidatos a automatizarse.
Cuándo usar cada tipo de integración, cuáles son sus límites reales y cómo usar la IA para validar la decisión antes de implementar.
Práctica en vivo: diseñar dos flujos completos de punta a punta — fuente, conexión, data readiness, prompt base en JSON, manejo de errores y punto de revisión humana.
Los siete campos que hacen un workflow transferible — y cómo usar la IA para generar el borrador de documentación a partir de una descripción del proceso.
Cómo convertir conversaciones pasadas con la IA en workflows documentados en menos de 30 minutos — usando la propia IA como herramienta de extracción.
Práctica en vivo: organizar los workflows documentados en una biblioteca navegable usando las tres dimensiones de clasificación — con IA y test de usabilidad.
Las cuatro secciones del hub y cómo usar la IA para generar el contenido completo listo para copiar en Confluence, Notion o la herramienta del equipo.
Los tres componentes de governance — ownership, triggers de actualización y onboarding — y cómo usar la IA para generarlos adaptados al tamaño y estructura real del equipo.
Los tres indicadores que muestran si el sistema funciona, cómo diagnosticar problemas de adopción con IA y el cierre del curso con el patrón que el dev va a usar para todo lo que viene después.
Este curso contiene el uso de inteligencia artificial y está diseñado para Técnicos y Devs que usan IA todos los días pero el conocimiento vive en su historial, el proceso cambia cada vez que lo ejecuta otra persona y los datos que le pasan al modelo nunca están del todo listos...
En cuatro módulos vas a construir los activos que convierten el uso individual de IA en un sistema que cualquier miembro del equipo puede operar:
Un proceso de preparación de datos que elimina los inputs inconsistentes
Flujos de integración que reemplazan el trabajo manual de copiar y pegar entre herramientas
Una biblioteca de workflows documentados y ejecutables
Un hub con governance que mantiene todo actualizado sin depender de una sola persona
Lo que hace distinto a este curso es cómo lo construyes, usando la IA como herramienta activa en cada paso. El patrón que vas a aplicar es siempre el mismo: la IA genera el borrador, tú lideras y validas con tu criterio técnico.
Perfil: Desarrolladores y técnicos que ya usan IA en su trabajo diario y quieren convertir ese uso en un sistema repetible, escalable y ejecutable por el equipo.
Formato: 4 módulos - 12 videos - 1.5 horas - Autoguiado
Al terminar el curso tienes:
Data readiness checklist para tus tres casos de uso principales
Mapa de integraciones con dos flujos automatizados de punta a punta
Biblioteca de workflows documentados y navegables para el equipo
Hub con governance operativo desde el primer día