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Acerca del programa:
El avance de la IA generativa la ha posicionado como un requisito de competitividad individual. Este diplomado tiene como propósito transformar a profesionales de diversas áreas en "Power Users" – usuarios avanzados - de IA, proporcionando herramientas operativas para integrar asistentes inteligentes y agentes autónomos en su flujo de trabajo diario, sin necesidad de conocimientos previos en programación.
Dirigido a:
- Profesionales, ejecutivos y técnicos de diversas disciplinas que busquen optimizar su rendimiento laboral y reducir tiempos en tareas operativas mediante el uso avanzado de IA, utilizada con un asistente de valor. Personas que, sin tener conocimientos en programación, deseen liderar la adopción tecnológica en sus equipos o proyectos independientes.
Jefe de Programa
Jaime Navón
Equipo Docente
keyboard_arrow_downPatricio Cofré
Master of Engineering Northwestern University, MBA Hult Busines School, Magíster en Ciencias de la Ingeniería, UC Chile. Co-fundador de Metric Arts, empresa experta en análisis de datos y tecnologías emergentes, adquirida en 2019 por EY. Además, se desempeña como profesor en la Escuela de Ingeniería UC. Ingeniero destacado UC 2017 y MVP de Microsoft desde 2016.
Hernán Valdivieso
Profesor Instructor del Departamento de Ciencia de la Computación de la Escuela de Ingeniería UC. Magíster en Ciencias de la Ingeniería e Ingeniero Civil en Computación, UC. Su área principal de trabajo es la docencia y el desarrollo de técnicas de visualización.
Cristián Hernández
Geógrafo de la Universidad de Chile. Dedicado a la ciencia espacial de datos y visualización de información desde hace una década tanto en startups, organizaciones sin fines de lucro y Gobierno en Latino América (Chile, Perú) y Europa (Londres, Berlin, Madrid).
David Leal Olivares
Licenciado en Filosofía Universidad de Santiago de Chile, director ejecutivo de la ONG Innovacien, asesor experto de CAPI/CEPPE, profesor adjunto de la Universidad de Santiago y la Universidad San Sebastián.
* EP (Educación Profesional) de la Escuela de Ingeniería se reserva el derecho de reemplazar, en caso de fuerza mayor, a él o los profesores indicados en este programa; y de asignar al docente que dicta el programa según disponibilidad de los profesores.
Descripción
keyboard_arrow_downA diferencia de muchos de los programas que se encuentran en la oferta actual, centrados en la gestión estratégica o los fundamentos de la IA generativa, este diplomado tiene un carácter estrictamente instrumental y práctico. Ha sido diseñado para que diferentes tipos de profesionales puedan adoptar la IA generativa como un copiloto estratégico, permitiéndoles transitar desde el diseño avanzado de prompts hasta la creación de agentes autónomos capaces de ejecutar tareas secuenciales complejas. Esta formación es fundamental, dado que la alfabetización en IA y el pensamiento analítico se han consolidado como las habilidades con mayor crecimiento en la demanda empresarial global. (World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025).
El programa permite personalizar las herramientas para que la IA aprenda el tono profesional y respete la privacidad de datos sensibles, respondiendo a la necesidad de "empoderar a los adultos para el cambio mediante el desarrollo de competencias digitales que faciliten su participación en entornos laborales altamente tecnificados" (UNESCO, Global Report on Adult Learning and Education). Al finalizar, el estudiante dejará de ser un espectador de la tecnología para convertirse en un usuario avanzado, capaz de operar en sus tareas diarias con soluciones de IA multimodales.
A través de una metodología mixta que integra la flexibilidad de cursos asincrónicos con workshops online sincrónicos de configuración en vivo, el alumno resuelve la brecha entre la teoría y la ejecución diaria, siendo capaz de implementar un sistema personal de IA aplicado a su propio contexto profesional.
Requisitos de Ingreso
keyboard_arrow_down- Licenciatura o título profesional universitario o técnico profesional o técnico.
Se recomienda, a responsabilidad del estudiante:
- Manejo de herramientas digitales a nivel de usuario (uso de computador, internet, correo electrónico, office o similar, etc.).
- Manejo del idioma inglés para uso de herramientas y lecturas.
- No se requiere saber programar.
*El diplomado utilizará herramientas de IA comerciales en sus versiones gratuitas (ChatGPT, Copilot, Claude, Gemini u otras). En caso de requerir servicios de pago más avanzados, estos podrán ser demostrados por el profesor; posteriormente, su uso por parte del estudiante dependerá de que cuente con una suscripción propia.
Objetivos de Aprendizaje
keyboard_arrow_down- Integrar herramientas y técnicas de Inteligencia Artificial Generativa en el flujo de trabajo profesional, optimizando la productividad y la ejecución de tareas complejas mediante la orquestación ética, segura y eficiente de soluciones tecnológicas como usuario avanzado.
Desglose de cursos
keyboard_arrow_downCurso: Inteligencia Artificial: del concepto al impacto
keyboard_arrow_downDocente: Patricio Cofré.
Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería
Requisitos: Sin requisitos.
Créditos: 4
Horas totales: 75 | Horas directas: 35 | Horas indirectas: 40
Descripción del curso:
En este curso, los estudiantes aprenderán los fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA), explorando desde los conceptos básicos hasta sus aplicaciones más avanzadas. Conocerán herramientas esenciales como el aprendizaje automático, y las redes neuronales, desarrollando además habilidades para identificar aplicaciones y diseñar soluciones innovadoras a problemas reales.
Resultados de aprendizaje:
- Reconocer los fundamentos, la evolución histórica y los principales tipos de aprendizaje automático que configuran la base de la Inteligencia Artificial.
- Explicar los principios de la Inteligencia Artificial Generativa, identificando ejemplos y aplicaciones prácticas.
- Aplicar conceptos de IA en el análisis de casos de estudio, comprendiendo su implementación en la industria y explorando oportunidades de adopción en la toma de decisiones empresariales.
- Planificar soluciones de IA utilizando metodologías pertinentes, integrando teoría y práctica, y considerando principios de gobernanza en la ejecución de proyectos.
- Analizar los horizontes de adopción y las nuevas capacidades de la IA en la organización.
- Proponer estrategias de mitigación y aprovechamiento de oportunidades para un desarrollo responsable y sostenible.
Contenidos:
- Módulo 1: ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
- Fundamentos de la IA.
- Historia y evolución de la IA.
- Tipos de aprendizaje automático
- Módulo 2: Inteligencia Artificial Generativa
- Principios de Inteligencia Artificial Generativa (IAG)
- Ejemplos de IAG
- Aplicaciones prácticas de la IAG.
- Módulo 3: Aplicaciones de Inteligencia Artificial
- Casos de estudio en el uso de IA en la industria.
- Implementación de IA en la toma de decisiones empresariales.
- Primeros pasos para implementar soluciones de IA en tu empresa
- Módulo 4: Planificación de proyectos de Inteligencia Artificial
- Metodologías para la implementación de soluciones de IA.
- Integración de teoría y aplicación práctica en proyectos reales.
- Gobernanza para planificación y ejecución de proyectos en IA.
- Módulo 5: Transformación basada en Inteligencia Artificial
- Horizontes de Adopción de la IA
- Nuevas Capacidades de la IA
- Foresight
- Módulo 6: Impactos de la Inteligencia Artificial en la sociedad
- Ética en la IA.
- Desafíos y oportunidades sociales de la IA.
- Mitigaciones y regulaciones propuestas.
Estrategias metodológicas:
- Aprendizaje autónomo asincrónico estructurado en 6 módulos
- Clases expositivas
- Foros
- Estudio de caso
Estrategias evaluativas:
- 3 controles individuales – 40%
- 3 mini proyectos individuales – 60%
Curso: Visualización para la comunicación estratégica
keyboard_arrow_downDocente: Hernán Valdivieso
Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería
Requisitos: Sin prerrequisitos
Créditos: 4
Horas totales: 75 | Horas directas: 35 | Horas indirectas: 40
Descripción del curso:
La visión desempeña un papel fundamental en nuestro sistema cognitivo humano. Presentar información en formato visual puede ayudarnos en diversas tareas, como realizar análisis exploratorio de datos, comunicar los resultados de análisis, detectar problemas en fuentes de datos existentes y respaldar nuestra toma de decisiones. Para crear visualizaciones de datos efectivas en estas tareas, es necesario no solo aprender herramientas de software, sino también comprender los principios visuales y cognitivos que influyen en nuestra percepción. Además, es crucial identificar la relación entre tipos de datos y distintos formatos de representación visual.
Los estudiantes de este curso adquirirán conocimientos sobre los conceptos fundamentales de visualización de información, lo que les permitirá analizar y evaluar visualizaciones existentes. Posteriormente, aprenderán una metodología para diseñar y evaluar visualizaciones de información efectivas: el modelo anidado de Munzner. Con estos principios y el modelo anidado, los estudiantes aprenderán prácticamente cómo seleccionar la codificación visual óptima para diversos tipos de conjuntos de datos (tabulares, de red, espaciales, de texto) y atributos (continuos, categóricos, ordinales).
Resultados de aprendizaje:
- Identificar principios de percepción y cognición humana aplicado a la visualización.
- Distinguir los distintos modos de visualización y su relación con diferentes tipos de datos y atributos.
- Aplicar un proceso de diseño de confección de visualizaciones efectivas con diversas herramientas de computación.
- Evaluar visualizaciones de información existentes, proponiendo mejoras en ellas.
Contenidos:
- Fundamentos de la visualización de información
- Ejemplos históricos de visualización de datos.
- Conceptos fundamentales de visualización de información.
- Gráficos comunes para datos tabulares.
- Herramientas para confeccionar visualizaciones.
- Diseño de visualizaciones efectivas
- Modelo Anidado de Munzner para diseño y validación de visualización.
- Reglas y recomendaciones generales para visualizaciones efectivas.
- Teoría del color.
- Técnicas avanzadas de visualización
- Visualización con datos de texto, de red y geoespaciales.
- Visualización para la comunicación estratégica
- Dashboard vs. Storytelling.
- Diseño de Dashboard.
Estrategias metodológicas:
- Aprendizaje autónomo asincrónico estructurado en 6 módulos
- 1 clase sincrónica expositiva
- Foros
- Estudio de caso
Estrategias evaluativas:
- 3 controles individuales – 40%
- 3 mini proyectos individuales – 60%
Curso: Prompts avanzados para generación de texto, imagen y video
keyboard_arrow_downDocente: David Leal
Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería
Requisitos: Sin requisitos.
Créditos: 4
Horas totales: 64 | Horas directas: 24 | Horas indirectas: 40
Descripción del curso:
Este curso, en formato workshop sincrónico, desarrolla habilidades de ingeniería de prompts avanzados para resolver tareas complejas en texto, imágenes y video. El estudiante trabajará con técnicas actualizadas de razonamiento, estructuración avanzada, prompts de sistema, controles de estilo y guiones multimodales. El objetivo es dominar la interacción profunda con modelos multimodales (texto, imagen y video) para producir análisis, contenido y entregables de nivel profesional, maximizando la calidad y precisión de la IA.
Resultados de aprendizaje:
- Aplicar técnicas de prompting avanzado que resuelvan problemas complejos mediante razonamiento estructurado, ejemplos guiados y estrategias de control del comportamiento del modelo.
- Producir contenido multimodal (texto, imagen y video) utilizando prompts específicos para narrativa, estética visual, guiones y generación técnica.
- Optimizar entregables complejos integrando instrucciones de formato, consistencia, estilo y validación optimizando errores y alucinaciones.
Contenidos:
- Unidad 1: Ingeniería avanzada de prompts
- Chain‑of‑Thought, Tree‑of‑Thought, Graph‑of‑Thought
- Few‑shot, meta‑prompts, plantillas profesionales
- Reducción de alucinaciones
- Unidad 2: Prompts profesionales para texto
- Ensayos, informes, documentos técnicos.
- Simulación de roles expertos.
- Análisis profundo de datos o documentos mediante prompts.
- Unidad 3: Imagen y estética visual
- Estructura de prompts para imagen (sujetos, estilo, lente, iluminación)
- Corrección de estilo, variaciones y re‑seeds
- Prompts para imágenes profesionales: diagramas, presentaciones, gráficos
- Unidad 4: Video y narrativa multimodal
- Prompts para storyboard
- Descripciones técnicas para video AI
- Creación de clips cortos, escenas y transiciones
- Unidad 5: Tareas complejas y proyectos integrados
- Diseño de entregables en múltiples pasos
- Orquestación entre texto, imagen y video
- Ensamblaje de productos finales (manuales, guiones, informes integrados)
Estrategias metodológicas:
- Clases expositivas
- Ejercicios prácticos guiados
- Trabajo aplicado en clases
Estrategias evaluativas:
- Repositorio de prompts profesionales avanzados (individual) – 30%
- Proyecto multimodal (individual) – 70%
Curso: Creación de agentes y automatización del flujo de trabajo
keyboard_arrow_downDocente: Cristián Hernández
Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería
Requisitos: Sin requisitos.
Créditos: 4
Horas totales: 64 | Horas directas: 24 | Horas indirectas: 40
Descripción del curso:
Este curso, en formato workshop sincrónico, introduce a los estudiantes en la creación de agentes de IA sin necesidad de programar, abordando desde la selección del motor de IA hasta la configuración de comportamientos, delegación de tareas y automatización de flujos laborales reales. El participante aprenderá a estructurar agentes que operen con lógica básica, acceso a documentos y ejecución secuencial de tareas profesionales, integrando la IA como un colaborador autónomo que mejora la productividad diaria.
Resultados de aprendizaje:
- Configurar motores de IA y entornos de trabajo, seleccionando el modelo y las opciones de privacidad adecuadas para la creación de agentes sin programación.
- Diseñar agentes no‑code que ejecuten tareas secuenciales mediante instrucciones estructuradas, memoria contextual y delegación operativa.
- Implementar flujos automatizados que integren agentes con actividades profesionales como análisis de documentos, generación de entregables y seguimiento de tareas.
Contenidos:
- Unidad 1: Selección de motor y entorno de trabajo
- Modelos recomendados para agentes (GPT, Claude, Gemini, Copilot)
- Parámetros de configuración: temperatura, límites, perfiles y privacidad
- Comparación entre agentes “one‑shot” vs. agentes persistentes
- Unidad 2: Diseño de agentes sin programación
- Roles, objetivos, reglas y restricciones
- Memoria, archivos y contexto
- Agentes orientados a tareas vs. agentes exploratorios
- Unidad 3: Delegación de trabajo profesional
- Métodos de división de tareas y descomposición
- Delegación estructurada (GOFAI prompting / Task decomposition)
- Estándares para instrucciones consistentes
- Unidad 4: Automatización de flujos reales
- Agentes para análisis documental
- Agentes para síntesis, redacción y toma de notas
- Automatización de reportes, correos y entregables
- Integración ligera con herramientas externas vía uploads, enlaces, o plugins según motor
Estrategias metodológicas:
- Clases expositivas
- Ejercicios prácticos guiados
- Trabajo aplicado en clases
Estrategias evaluativas:
- Portafolio de configuración del entorno y motor de IA (individual) – 40%
- Proyecto Integrado “Mi primer agente operativo” (individual) – 60%
Requisitos Aprobación
keyboard_arrow_downPonderación de cada curso:
- Curso: Inteligencia Artificial: del concepto al impacto 25%
- Curso: Visualización para la comunicación estratégica 25%
- Curso: Prompts avanzados y creación multimodal 25%
- Curso: Creación de agentes y automatización del flujo de trabajo 25%
Los alumnos deberán ser aprobados de acuerdo los siguientes criterios:
- Calificación mínima de todos los cursos 4.0 en su promedio ponderado.
Si bien el porcentaje de asistencia no es un requisito para la aprobación final del diplomado o curso, dentro de las clases pueden realizarse actividades no grabadas y evaluadas, sin previo aviso.
Los resultados de las evaluaciones serán expresados en notas, en escala de 1,0 a 7,0 con un decimal, sin perjuicio que la Unidad pueda aplicar otra escala adicional. Para aprobar un Diplomado se requiere la aprobación de todos los cursos que lo conforman y, en los casos que corresponda, de otros requisitos que indique el programa académico. El estudiante será reprobado en un curso o actividad del Programa cuando hubiere obtenido como nota final una calificación inferior a cuatro (4,0).
Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación digital otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.
Además, se entregará una insignia digital por diplomado.
* En caso de que un alumno repruebe uno o máximo dos cursos pertenecientes a un Diplomado, Educación Profesional Ingeniería UC ofrece la oportunidad de realizarlos en una siguiente versión del mismo programa. Para ello, el alumno deberá pagar un valor de 3 UF por curso e indicar la fecha de la versión en la que desea matricularse. La gestión debe realizarse dentro de un máximo de 2 años a contar de la fecha de inicio del Diplomado original. El estudiante debe considerar que de existir un cambio en la estructura curricular de su Diplomado que implique nuevos cursos, tendrá que realizarlos pagando un valor de 3 UF, además del que reprobó. Esto no obliga a la Universidad a dictar nuevamente el programa.
Proceso de Admisión
keyboard_arrow_downLas personas interesadas deberán completar la ficha de postulación que se encuentra al costado derecho de esta página web y enviar los siguientes documentos al momento de la postulación o de manera posterior a la coordinación a cargo:
- Fotocopia simple del carnet de identidad por ambos lados.
- Copia simple de título o licenciatura (de acuerdo a cada programa).
- Currículum vitae actualizado.
Cualquier información adicional o inquietud podrás escribir al correo programas.ing@uc.cl
Con el objetivo de brindar las condiciones y asistencia adecuadas, invitamos a personas con discapacidad física, motriz, sensorial (visual o auditiva) u otra, a dar aviso de esto durante el proceso de postulación.
El postular no asegura el cupo, una vez inscrito o aceptado en el programa se debe pagar el valor completo de la actividad para estar matriculado.
No se tramitarán postulaciones incompletas.
Puedes revisar aquí más información importante sobre el proceso de admisión y matrícula.
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