Inteligencia Artificial aplicada al trabajo

Inteligencia Artificial aplicada al trabajo

Incasur presenta una propuesta innovadora, formadora, práctica y reflexiva para conocer el mundo de la Inteligencia Artificial y ponerlo al servicio del trabajo cotidiano.

Nueva fecha de Inicio: 13 de Mayo | Tres encuentros, los martes de 18 a 20 hs. | Modalidad virtual

1. Objetivos Generales

  1. Capacitar a los participantes en el uso de la inteligencia artificial, fomentandosu aplicación en el ámbito laboral y profesional.
  2. Proporcionar herramientas prácticas para automatizar procesos y mejorar la eficiencia en el trabajo diario de los participantes.
  3. Desarrollar proyectos concretos que integren soluciones de IA y herramientas No Code, facilitando el aprendizaje y la innovación.


2. Objetivos Específicos

Comprender los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial y sus aplicaciones en el mundo del trabajo.
Familiarizarse con herramientas No Code que permiten la creación y gestión de soluciones de IA sin necesidad de programación.
Desarrollar habilidades en el análisis de datos y la automatización de procesos mediante plataformas accesibles.
Implementar un proyecto final donde los participantes apliquen lo aprendido.

3. Contenidos del Curso

  • Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial
  • Módulo 2: Aplicaciones de IA en Áreas Diversas
  • Módulo 3: Herramientas Prácticas y Proyectos de IA
  • Módulo 4: Inteligencia Artificial con Herramientas No Code

4. Metodología

El curso se desarrollará a través de clases teóricas y prácticas, fomentando la participación activa de los estudiantes. Se utilizarán herramientas digitales y plataformas No Code para facilitar el aprendizaje y el desarrollo de proyectos.

5. Programa

Módulo 1: Introducción a la Inteligencia Artificial

a. Conceptos básicos de IA

  • ¿Qué es la inteligencia artificial?
  • Historia de la IA y su evolución.
  • Aplicaciones actuales de la IA en distintos sectores.

b. Ramas de la IA

  • Aprendizaje automático (machine learning).
  • Procesamiento del lenguaje natural (NLP).
  • Visión por computadora.

c. Ética y IA

  • Principios éticos en el uso de IA.
  • Privacidad de los datos de salud.
  • Impacto de la IA en el empleo

d. Herramientas y tecnologías

  • Introducción a plataformas de IA accesibles.
  • Chatbots y asistentes virtuales


Módulo 2: Aplicaciones de IA en el mundo laboral

  • Plataformas de IA para automatizar campañas de comunicación, segmentación de públicos, y personalización de contenidos.
  • Análisis predictivo. Algoritmos que analizan datos históricos para prever tendencias futuras y planificar.
  • Chatbots y asistentes virtuales
  • Creación de campañas de comunicación dirigida con IA en redes sociales.
  • Análisis de datos sociales: Uso de IA para analizar grandes cantidades de datos, detectar patrones en encuestas y redes sociales.
  • Sistemas de recomendación en políticas públicas: Simulación de escenarios y análisis predictivo para crear políticas efectivas.
  • Ética y sesgo en la IA: Desafíos éticos, como el sesgo algorítmico y la vigilancia masiva.
  • Ciencia de datos y machine learning: Introducción a los modelos predictivos y su uso en el mundo del trabajo

Módulo 3: Herramientas Prácticas y Proyectos de IA
Herramientas de IA Accesibles para Familiarizar a los estudiantes con herramientas accesibles de IA sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.

  • Plataformas sin código: Herramientas como Google AutoML y Teachable Machine.
  • Aplicaciones de IA en tareas cotidianas: Implementación básica de chatbots y asistentes virtuales.
  • IA en análisis de datos: Uso de plataformas como IBM Watson o Microsoft Azure para analizar datos y generar predicciones.
  • Proyectos Aplicados en Distintas Áreas: Crear una campaña de comunicación automatizada. Realizar un análisis de sentimientos en redes sociales. Crear un modelo predictivo para resolver un problema de ciencia de datos.

Módulo 4: Inteligencia Artificial con Herramientas No Code
Introducción al No Code. Presentar a los estudiantes el concepto de herramientas No Code y cómo
estas pueden facilitar el uso de IA en diferentes proyectos sin necesidad de escribir código.
● ¿Qué es No Code?

  • Definición y beneficios del No Code.
  • Comparación entre No Code y Low Code.
  • Impacto del No Code en la democratización de la tecnología.

● Plataformas No Code para IA

  • Breve recorrido por plataformas populares como:
    Zapier: Automatización de tareas simples con IA.
    Bubble: Creación de aplicaciones web dinámicas sin código.
    Adalo: Desarrollo de aplicaciones móviles sin programación.

● Chatbots y Asistentes Virtuales No Code: Crear y gestionar chatbots y asistentes virtuales sin código para automatizar la atención al público o brindar servicios específicos.

  • Uso de plataformas como Landbot o ManyChat para diseñar y entrenar chatbots sin escribir código.
  • Ejemplo: Crear un chatbot para responder preguntas frecuentes sobre productos o servicios en una tienda online.

● Conexión de chatbots con servicios externos

  • Integrar chatbots con CRM o sistemas de gestión utilizando herramientas No Code para capturar y analizar datos de usuarios.


6. La Docente

Dra. Giselle San German, Abogada T° 140 F° 793 CPACF, Especialista en Políticas Sociales Urbanas, desarrolladora web y estudiante de Ciencia de Datos e IA.

7. Inversión:
Individual : $ 30.000
Institucional: $ 100.000.- (Por hasta 5 participantes)


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