Temario del curso
Prerequisitos
No se requiere experiencia técnica. Útil (pero no obligatorio): conocimiento básico de herramientas de IA como ChatGPT o Microsoft Copilot.
Público objetivo
- Líderes de equipo y mandos medios
- Gerentes de Proyectos / Productos
- Jefes de Funciones (Operaciones, Servicio al Cliente, Ventas)
- Socios de Recursos Humanos Empresariales (opcional)
Introducción (Factores Humanos en la Adopción de IA)
- Por qué falla la adopción de IA en los equipos reales: factores humanos, no herramientas.
- Calibración de la confianza: desconfianza excesiva frente a sobreconfianza (sesgo de automatización).
- Responsabilidad: "La IA puede asistir, pero los humanos siguen siendo responsables".
1. Dependencia Calibrada (Uso Seguro en el Trabajo Diario)
- Límites del caso de uso: qué es apropiado para la IA y qué no.
- Normas de detención: cuándo pausar, verificar o escalar.
- Patrones comunes de fallo y señales de advertencia temprana.
2. Estándares de Verificación (Calidad sin Ralentizaciones)
- Niveles de verificación prácticos (ligeros, estándar, estrictos).
- Señales de alerta roja: alucinaciones, datos desactualizados, fuentes faltantes, contenido sensible.
- Demostración de "segunda fuente" y trazabilidad básica (qué registrar).
3. Responsabilidad e Higiene en la Toma de Decisiones
- Propietario: quién valida, quién decide, quién autoriza.
- Disparadores de escalación y umbrales de decisión.
- Registro de decisiones: evidencia mínima y documentación requerida.
4. Taller de Acuerdos de Equipo (Entregable Central)
- Estructura del acuerdo de trabajo: disparador, acción, evidencia, propietario, consecuencia.
- Ejemplos para flujos de trabajo comunes (correos electrónicos, análisis, comunicación con clientes, documentos internos).
- Alinear los acuerdos con la política de la empresa y las normas de confidencialidad.
5. Confianza y Seguridad Psicológica
- Miedos típicos: sustitución, pérdida de competencia, pérdida de estatus.
- Guiones para directivos: cómo hablar sobre la IA sin exageraciones ni pánico.
- Patrones de conflicto: "pro-IA" frente a "anti-IA" y cómo reducir la polarización.
6. Respuesta Ligera ante Incidentes (Errores de IA y Casi Incidentes)
- Clasificar incidentes: impacto bajo, medio o alto.
- Contener y comunicar (interna y con clientes cuando sea necesario).
- Ciclo de aprendizaje: actualizar acuerdos, plantillas y rituales.
7. Plan de Adopción de 30 Días
- Rituales del equipo: revisión semanal, revisión de prompts, revisión de incidentes, revisión de decisiones.
- Métricas clave: calidad de adopción, retrabajo, escalaciones, indicadores de confianza.
- Próximos pasos y plan de seguimiento.
Requerimientos
- Conocimiento básico de los flujos de trabajo diarios en el lugar de trabajo (correo electrónico, documentos, reuniones).
- Útil (pero no obligatorio): experiencia previa con herramientas de IA como ChatGPT o Microsoft Copilot.
Público objetivo
- Líderes de equipo y mandos medios
- Gerentes de Proyectos / Productos
- Jefes de Funciones (Operaciones, Servicio al Cliente, Ventas)
- Socios de Recursos Humanos Empresariales
Reseñas (4)
La eficiencia en las reuniones es algo bastante «básico», pero no se considera mucho y tiene implicaciones muy grandes en el tiempo de las personas y de la empresa. Entender estas mejores prácticas y mantenerlas siempre presente resultará de gran ayuda de manera inmediata.
Dan Moffatt - Chris Courtemanche
Curso - Personal Efficiency and Managing Meetings
Traducción Automática
Se explicaron muy claramente muchos conceptos fundamentales, que se ajustaban bien al nivel de aprendizaje del equipo. Los ejercicios fueron muy atractivos y creo que mi equipo se sintió cómodo y participó muy bien. La coordinación con el trainer también fue muy fluida.
Christlan Tolentino - Canadian Blood Services
Curso - Critical Thinking
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Aprecié especialmente la capacidad del instructor de proporcionar respuestas exhaustivas y bien explicadas a preguntas específicas de mi situación personal.
HASAN TAHA URLU - Huber Turkiye
Curso - Assertiveness
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los ejercicios y la forma en que el formador los explicaba
Sorana Haiduc - Ness
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