Temario del curso
Fase 1 — Conociendo Claude Code — 55 minutos
- Qué es Claude y qué hace que Claude Code sea diferente del chat habitual
- La familia de productos de Claude: claude.ai, Claude Desktop, Claude Code (CLI) y cómo se relacionan entre sí
- Tour por la interfaz: navegación en la aplicación de Claude, inicio de una sesión de programación y comprensión del espacio de trabajo
- Cómo piensa Claude Code: el ciclo describir → planificar → actuar → revisar
- Comprensión de los permisos: por qué Claude pregunta antes de crear archivos o ejecutar código
- Tu primera construcción: pedir a Claude que cree una página web sencilla y estilizada a partir de una descripción en una sola oración
- Iteración sobre los resultados: "haz el encabezado más grande", "cambia la paleta de colores", "agrega una barra de navegación"
- Ejercicio guiado: los participantes abren la aplicación de Claude, inician una sesión de Claude Code y construyen una página web personalizada "Sobre mí" describiendo lo que desean en lenguaje natural. Practican refinar sus resultados mediante instrucciones adicionales.
Objetivo: todos se sientan cómodos con la interfaz y superan el obstáculo de la primera interacción.
Descanso — 10 minutos
Fase 2 — Construyendo cosas reales con lenguaje natural — 70 minutos
Esta es la parte central de la mañana. Los participantes completan cuatro tareas progresivamente más complejas utilizando únicamente prompts en lenguaje natural.
- Tarea 1 — Panel interactivo: pídele a Claude Code que construya un panel estilizado que muestre datos de ejemplo con gráficos, estadísticas y una disposición limpia. Practica dar instrucciones de diseño: "usa un tema oscuro", "agrega una barra lateral", "hazlo adaptable (responsive)".
- Tarea 2 — Análisis de datos: proporciónale a Claude un archivo CSV de ejemplo y pídele que resuma los datos, identifique tendencias, encuentre los valores más altos y más bajos, y genere un gráfico visual. Demuestra cómo Claude escribe y ejecuta código en tu nombre.
- Tarea 3 — Generador de documentos: pídele a Claude que lea un archivo de datos y produzca un informe con formato: un resumen de ventas, una actualización del estado de un proyecto o un recapitulación de una reunión. Muestra cómo Claude puede transformar datos crudos en entregables pulidos.
- Tarea 4 — Herramienta de automatización: pídele a Claude que construya una utilidad simple: un convertidor de unidades, una aplicación de cuestionario o una calculadora de presupuestos. Introduce la idea de que Claude puede construir herramientas interactivas, no solo páginas estáticas.
Después de cada tarea, el instructor destaca lo que Claude hizo detrás de escenas: qué archivos creó, qué código escribió y cómo leer la salida. Los participantes documentan sus mejores prompts en un Cuaderno de Prompts Compartido (Prompt Playbook).
Descanso — 10 minutos
Fase 3 — Trabajando de forma más inteligente con Claude Code — 50 minutos
- El arte de los buenos prompts: instrucciones específicas vs. vagas
- Demostración en vivo: comparación lado a lado de prompts débiles y fuertes para la misma tarea
- Iteración y refinamiento: pedirle a Claude que explique sus decisiones, deshaga cambios o pruebe un enfoque diferente
- Trabajo con archivos subidos: "lee este documento y resúmelo", "convierte esta hoja de cálculo en un gráfico"
- Flujos de trabajo de múltiples pasos: encadenar solicitudes para construir salidas complejas ("primero analiza estos datos, luego construye un panel con los resultados")
- Comprensión del costo y el uso: cómo funcionan los tokens, las ventanas de contexto y los niveles de suscripción
- Cuándo usar Claude Code vs. el chat normal de Claude
- Ejercicio guiado: los participantes toman uno de sus proyectos de la Fase 2 y lo amplían con dos nuevas características utilizando una cadena de prompts de múltiples pasos. Luego comparan sus prompts antes y después para identificar qué marcó la diferencia.
Objetivo: pasar de "funciona" a "puedo obtener buenos resultados de manera consistente".
Descanso — 10 minutos
Fase 4 — Tus flujos de trabajo con Claude: Sesión de Construcción en Vivo — 60 minutos
Esta fase cambia la energía en el aula. En lugar de práctica individual, el grupo construye juntos. El instructor conduce, pero los participantes toman las decisiones: nombrando problemas reales de sus propios trabajos, sugiriendo ideas de prompts y debatiendo compensaciones. El objetivo es aprender el juicio sobre los prompts observando a alguien experto navegar la incertidumbre en tiempo real.
Tres arquetipos de flujo de trabajo estructuran la sesión:
- Transformar — tomar entrada X y producir salida Y (notas de reunión → tareas pendientes; datos crudos → correo electrónico de resumen; comentarios de clientes → informe temático)
- Borrador — generar una primera versión de algo que normalmente escribirías desde cero (propuestas, correos electrónicos, descripciones de empleo, publicaciones en redes sociales)
- Analizar — interrogar un documento o conjunto de datos que no tienes tiempo de leer detenidamente (un informe de 40 páginas, una hoja de cálculo de respuestas de encuestas, un contrato)
Configuración y marco (10 min): El instructor introduce los tres arquetipos y explica cómo funciona la sesión. Los participantes envían problemas reales de sus flujos de trabajo desde sus trabajos a través de un documento compartido o chat.
Construcción en vivo #1 — Flujo de trabajo de Transformación (20 min): El instructor elige un problema enviado, lo construye en vivo mientras el grupo sugiere ideas de prompts, objeta y propone refinamientos. El instructor narra cada elección. Termina con una plantilla de prompt funcional que el participante cuyo problema fue elegido se queda con ella.
Construcción en vivo #2 — Flujo de trabajo de Borrador o Análisis (20 min): Mismo formato, diferente arquetipo, diferente problema de un participante.
Reflexión y retroalimentación grupal (10 min): Los participantes toman un momento para anotar un movimiento de prompt que los sorprendió, algo que harían diferente y un patrón que se llevan a casa. Breve intercambio grupal: 3-4 voces, no todos. El instructor conecta las observaciones con el Cuaderno de Prompts (Prompt Playbook) más amplio.
Fase 5 — Conectando Claude a tus herramientas con MCP — 50 minutos
- ¿Qué es MCP (Model Context Protocol)? El sistema de enchufes universal para herramientas de IA
- Por qué importa MCP: transformar a Claude de un asistente de chat en un centro de flujos de trabajo conectado
- El Directorio de Conectores: navegación y agregación de integraciones directamente desde la aplicación de Claude
- Extensiones para Desktop: instalaciones con un clic para Claude Desktop (sin necesidad de archivos de configuración)
Demostración en vivo: El instructor conecta Claude a dos servicios a través de la interfaz de Conectores y demuestra flujos de trabajo entre herramientas:
- "Revisa mi Google Calendar para las reuniones de mañana y redacta un correo de preparación para cada una"
- "Lee las últimas actualizaciones de nuestro tablero de proyectos y escribe un resumen de estado"
- "Extrae datos de este servicio conectado y construye un reporte local a partir de ellos"
Ejercicio guiado: los participantes conectan Claude a al menos un servicio. Se proporcionan opciones para diferentes niveles de comodidad:
- Opción A: Conectar un conector preconstruido desde el directorio (por ejemplo, Gmail, Google Drive o un servicio de demostración) — hacer clic, autenticarse y listo
- Opción B: Agregar un conector personalizado pegando la URL de un servidor MCP (el instructor proporciona una URL de prueba)
- Opción C: Instalar una Extensión para Desktop desde el marketplace (para usuarios de Claude Desktop)
Luego, los participantes le dan a Claude una tarea que utilice el servicio conectado — por ejemplo: "Lee mis correos recientes sobre actualizaciones del proyecto y crea un documento de resumen".
Conceptos clave cubiertos:
- Cómo funcionan los conectores: autenticación OAuth, permisos y a qué acceso estás otorgando
- Gestión del acceso a herramientas: habilitar, deshabilitar y controlar qué conectores puede usar Claude por conversación
- Conciencia de seguridad: conectar solo a servicios confiables y revisar los permisos de las herramientas
- El ecosistema MCP: dónde encontrar nuevos conectores, extensiones y servidores creados por la comunidad
Objetivo: los participantes ven a Claude como una capa conectora entre todos los servicios que ya utilizan, no solo como una herramienta de programación.
Descanso — 10 minutos
Fase 6 — Proyecto Final y Próximos Pasos — 65 minutos
Mini-proyecto final (45 min): Cada participante elige un escenario y lo construye con Claude:
- Una página de aterrizaje pulida o sitio de portafolio para su equipo, proyecto o marca personal
- Un pipeline de análisis de datos: subir un archivo, pedirle a Claude que lo analice y producir un informe visual
- Una herramienta interactiva que resuelva un problema real de su flujo de trabajo (calculadora, rastreador, convertidor, cuestionario)
- Un flujo de trabajo conectado: extraer datos de un servicio conectado, transformarlo y producir un entregable (por ejemplo, "lee mi calendario para la próxima semana y construye un horario visual")
El instructor circula por el aula, ayuda a refinar los prompts y destaca ejemplos destacados ante el grupo.
Exhibición y cierre (20 min):
- 6-8 participantes comparten lo que construyeron (2-3 min cada uno)
- A dónde ir desde aquí: Claude Code CLI para usuarios de terminal, extensión para VS Code para desarrolladores, Cowork para trabajadores del conocimiento
- El ecosistema MCP: encontrar y evaluar nuevos conectores, extensiones y servidores comunitarios
- Planes: Free vs. Pro vs. Max — qué desbloquea cada uno y cuál se ajusta a cada caso de uso
- Repaso de las mejores prácticas: los patrones del Cuaderno de Prompts (Prompt Playbook) que funcionaron mejor durante la sesión
- Recursos recomendados: documentación oficial, canales comunitarios, guía de ingeniería de prompts de Anthropic
- Los participantes reciben una tarjeta de referencia con patrones clave de prompts, pasos de configuración de conectores y una lista curada de integraciones MCP útiles
Requerimientos
Requisitos
Comprensión de
- Analfabetismo informático básico: navegación de archivos y carpetas, uso de un navegador web e instalación de aplicaciones
- Conocimiento general sobre lo que hacen los asistentes de IA (por ejemplo, haber usado ChatGPT, Gemini o Claude de forma casual es útil como contexto, pero no es obligatorio)
Experiencia con
- No se requiere experiencia codificando, programando ni usando terminal. Este curso está diseñado para personas que nunca han escrito una línea de código.
- No se necesita experiencia previa con Claude ni con ninguna otra herramienta de IA.
Requisitos técnicos
- Los participantes deben traer una computadora portátil (Mac, Windows o Linux) con un navegador web moderno
- Una conexión a Internet estable
- Una suscripción Claude Pro para la sesión (se incluye una suscripción de regalo de 1 mes con el registro al curso; las instrucciones de configuración se envían antes de la clase)
- Se recomienda Claude Desktop, pero no es obligatorio (la aplicación web en claude.ai es suficiente para todos los ejercicios)
- Se recomienda una cuenta de Google para el ejercicio de conectores MCP (Gmail, Google Drive, Google Calendar), pero se cuentan con opciones alternativas de conectores
Audiencia objetivo
- Profesionales de negocios que buscan aprovechar la IA para la productividad y la automatización
- Profesionales del marketing, gerentes de operaciones y analistas que desean automatizar tareas repetitivas
- Fundadores y emprendedores que desean construir prototipos sin contratar a un desarrollador
- Educadores e investigadores que exploran flujos de trabajo asistidos por IA
- Cualquier persona curiosa por ver qué puede construir Claude y que no tenga antecedentes técnicos
Reseñas (2)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática
