Inteligencia artificial generativa aplicada a la productividad laboral

Miguel Muñoz Araya

Ingeniero Comercial UC, Magíster en Métodos para la Investigación Social de la Universidad Diego Portales, Diploma en Estadística UC, Diploma en Business Intelligence Universidad de Chile y Diploma en Big Data UC. Científico de datos y social, especialista en análisis de datos cuantitativos.

Jaime Peña Muñoz

Ingeniero Civil Electricista de la Universidad de Chile, diplomado en Gestión de Empresas para Ingenieros, Diplomado en Inteligencia Artificial, Diplomado en Machine Learning. Además, posee estudios en modelación y análisis de sistemas eléctricos, comunicación humana, psicología positiva y psicoplástica.

Este curso profundiza en el uso aplicado de la IAG como apoyo a la productividad laboral, avanzando desde la formulación de prompts hacia instrucciones complejas, uso de roles, entrega de contexto detallado y refinamiento iterativo de respuestas. Los participantes trabajarán con situaciones laborales que requieren analizar información, comparar contenidos, extraer insights, generar conclusiones, organizar tareas y construir aplicaciones, empleando herramientas de IA como apoyo a la planificación, la ejecución y la automatización del trabajo.

La formación es pertinente para personas que ya utilizan herramientas digitales en su desempeño laboral y requieren integrar la IAG de manera más estratégica, eficiente y contextualizada. El curso permite fortalecer habilidades para transformar información en insumos útiles para la toma de decisiones, mejorar la organización del trabajo, automatizar tareas recurrentes, construir aplicaciones en los entornos de las herramientas utilizadas y adaptar el uso de IA a distintos perfiles laborales, tales como funciones administrativas, jefaturas, recursos humanos y marketing.

El curso, de un mes de duración, tiene un enfoque práctico y una modalidad online sincrónica, centrada en la autogestión del aprendizaje. Los contenidos se desarrollan mediante clases online, demostraciones aplicadas, análisis de casos, ejercicios individuales, plantillas de trabajo, simulaciones de tareas laborales y evaluaciones en línea.

Dada la naturaleza en línea de este curso, se sugiere contar con:

• Manejo a nivel usuario de programas computacionales en ambiente Windows o Android, navegación por Internet, uso de correo electrónico y redacción básica de textos laborales.
• PC con navegador web vigente y conexión a Internet.
• Cuenta activa en herramientas de IAG para la realización de ejercicios guiados. Las herramientas que se utilizarán son: ChatGPT, Gemini, Claude, Gemini Notebook y Google Antigravity/Codex. 
• Cuenta de correo electrónico Gmail, que permita el acceso a herramientas como Gemini u otras aplicaciones.
• Idealmente, contar con la versión de pago de ChatGPT Plus para acceder a las funcionalidades avanzadas.

Resultado de aprendizaje general

• Aplicar herramientas de inteligencia artificial generativa en el análisis de información, la optimización de tareas y la creación de automatizaciones en contextos laborales.

Resultado de aprendizajes específicos

• Aplicar técnicas de diseño y refinamiento de prompts para responder a necesidades laborales específicas, considerando contexto, roles, instrucciones, formatos y restricciones.
• Analizar información documental y cuantitativa mediante herramientas de inteligencia artificial generativa, considerando la extracción de ideas clave, la comparación de contenidos, la verificación de resultados y la formulación de conclusiones.
• Integrar herramientas de inteligencia artificial generativa y agentes de IA en la organización, optimización y automatización de tareas laborales, mediante prototipos de aplicaciones, asistentes o flujos de trabajo.
• Desarrollar prototipos de aplicaciones, asistentes o flujos de trabajo con inteligencia artificial generativa y agentes de IA.

El curso se desarrollará en modalidad online sincrónica, mediante un LMS que organiza los contenidos en módulos secuenciales. Cada módulo contempla clases online, demostraciones aplicadas, ejercicios prácticos, análisis de casos, plantillas descargables, cuestionarios de autocorrección y recursos de apoyo para la transferencia al puesto de trabajo.

La metodología se basa en la resolución de situaciones laborales de mayor complejidad, en las que los participantes deberán formular prompts avanzados, analizar información, comparar respuestas, extraer conclusiones y aplicar criterios de revisión crítica. A diferencia de un curso introductorio, este programa enfatiza la autonomía del participante para seleccionar estrategias de uso de IA según el tipo de tarea, el perfil laboral y el resultado esperado.

Se utilizarán casos aplicados por rol, simulaciones de tareas laborales, análisis de documentos breves, ejercicios de planificación, construcción de plantillas reutilizables y diseño de secuencias de trabajo apoyadas por IA. El proceso formativo incorpora andamiaje mediante ejemplos comentados, modelos de prompts, listas de verificación, matrices de análisis y criterios para evaluar la calidad de los resultados generados.

La retroalimentación se realizará mediante cuestionarios de autocorrección, comentarios automatizados, pautas de revisión, rúbricas simplificadas y orientación tutorial a través del foro o mensajería interna de la plataforma.

• Módulo 1: Fundamentos de IA generativa y prompting
  • Qué es la IA generativa: fundamentos, evolución y principales herramientas del mercado.
  • Conceptos clave: modelos de lenguaje, tokens, contexto y alucinaciones.
  • Capacidades y limitaciones de los modelos generativos.
  • Estructura de un prompt efectivo: instrucción, contexto, rol, formato y restricciones.
  • Refinamiento iterativo de prompts y evaluación de resultados.
  • Aplicación de prompts a tareas del ámbito laboral.
• Módulo 2: Análisis de información y apoyo a la toma de decisiones
  • Comparación de asistentes de IA (ChatGPT, Gemini, Claude y NotebookLM) y sus usos más apropiados.
  • Análisis de documentos y extracción de ideas clave e insights.
  • Análisis de datos cuantitativos y planillas con apoyo de IA.
  • Comparación y síntesis de información de distintas fuentes.
  • Verificación crítica de las respuestas y control de calidad de los resultados.
  • Generación de conclusiones para la toma de decisiones.
• Módulo 3: Integración de herramientas para aumentar la productividad
  • Conexión de la IAG con aplicaciones y herramientas de uso cotidiano.
  • Uso de la IAG como asistente personal: planificación, priorización, organización y seguimiento de tareas.
  • Desarrollo de proyectos con apoyo de IAG: definición de objetivos, estructuración de actividades, seguimiento de avances y construcción de plantillas reutilizables.
  • Investigación profunda y sistematización de fuentes con NotebookLM.
• Módulo 4: Automatización de tareas y desarrollo de aplicaciones
  • Inteligencia artificial generativa agéntica: qué son los agentes de IA, cómo operan y su rol en la ejecución autónoma de tareas.
  • Automatización simple de tareas y procesos recurrentes con apoyo de agentes de IA.
  • Desarrollo de herramientas asistidas por IA: creación de asistentes y flujos personalizados (por ejemplo, con Google Antigravity, Codex o Claude Code).
  • Ética de la IA: buenas prácticas, uso responsable e implementación en el trabajo.

Módulo 1: tarea formativa de corrección automática – ejercicio práctico de construcción y refinamiento de prompts: Los participantes seleccionarán, organizarán y ajustarán los componentes de un prompt.

Ponderación: evaluación formativa sin calificación

Módulo 2: tarea sumativa de corrección automática- ejercicio de análisis de información para la toma de decisiones: Los participantes analizarán documentos, fragmentos de información, datos cuantitativos, planillas y respuestas generadas por asistentes de inteligencia artificial.

Criterios de evaluación:

• Seleccionar el asistente de IA idóneo según la tarea e identificar información relevante en documentos y planillas
• Comparar fuentes de información, distinguir hechos de interpretaciones o afirmaciones no verificadas, y detectar errores o alucinaciones en la IA
• Elegir conclusiones pertinentes para fundamentar la toma de decisiones

Ponderación: 40% de la nota final

Módulo 3: tarea formativa de corrección automática – ejercicio de integración de herramientas para la productividad: Los participantes deberán seleccionar herramientas, ordenar actividades, asociar funcionalidades con necesidades laborales y configurar conceptualmente flujos de trabajo y plantillas reutilizables.

Ponderación: evaluación formativa sin calificación

Módulo 4: tarea final de aplicación - desarrollo de un prototipo de aplicación, asistente o flujo de trabajo con inteligencia artificial: Los participantes desarrollarán individualmente una solución destinada a responder a una necesidad laboral concreta. Esta podrá corresponder a un asistente personalizado, una automatización simple, un flujo de trabajo o un prototipo de herramienta desarrollado con apoyo de inteligencia artificial generativa o agentes de IA.

Instrumento de evaluación: tarea individual valorada mediante una rúbrica.

Criterios de evaluación:

• Delimitar una necesidad laboral concreta y proponer una solución coherente
• Incorporar herramientas de IA o agentes configurando prompts e instrucciones funcionales pertinentes
• Evidenciar el funcionamiento del prototipo, realizar pruebas y ajustes, y documentar detalladamente la estructura de la solución
• Integrar de manera transversal los criterios de seguridad, privacidad, ética y uso responsable de la IA

Ponderación: 60% de la nota final

Los participantes aprobarán el curso con calificación mínima 4.0 en su promedio ponderado.

El alumno que no cumpla con estas exigencias reprueba automáticamente sin posibilidad de

ningún tipo de certificación.

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.

Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación que se encuentra al costado derecho de esta página web.

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