ÍNDICE
**Introducción al Uso de IA Aplicada a la Administración**
**0. Introducción**
0.1. Bienvenida y Contexto de la Charla
0.2. Relevancia de la Inteligencia Artificial en la Administración Moderna
0.3. Objetivos de Aprendizaje de la Charla
**1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial en la Administración**
1.1. ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
1.1.1. Definición y Breve Evolución Histórica
1.1.2. Tipos de IA Relevantes para la Administración (IA Débil, IA Generativa)
1.2. El Impacto Transformador de la IA en el Sector Administrativo
1.2.1. Eficiencia Operacional y Automatización de Tareas
1.2.2. Mejora en la Toma de Decisiones Estratégicas
1.2.3. Personalización de Servicios y Experiencia del Usuario
1.3. IA Generativa y Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)
1.3.1. Concepto de IA Generativa y sus Capacidades (Texto, Código, Resumen)
1.3.2. Funcionamiento Básico de los LLMs (Arquitectura y Entrenamiento)
1.3.3. Ejemplos de LLMs Populares: ChatGPT, Gemini, Claude AI
**2. Aplicaciones Estratégicas de la IA en Contextos Administrativos**
2.1. Optimización de la Atención al Cliente y Soporte
2.1.1. Implementación de Chatbots y Asistentes Virtuales Inteligentes
2.1.2. Análisis de Sentimiento y Personalización de Interacciones
2.2. Generación y Gestión de Contenido Documental
2.2.1. Creación Automatizada de Informes, Correos y Comunicaciones Internas
2.2.2. Resumen y Extracción de Información Clave de Documentos Extensos
2.2.3. Traducción y Adaptación de Contenidos para Audiencias Diversas
2.3. Análisis de Datos y Soporte a la Decisión
2.3.1. Procesamiento y Clasificación Eficiente de Grandes Volúmenes de Datos
2.3.2. Predicción y Pronóstico para Planificación Estratégica
2.3.3. Detección de Anomalías y Fraude en Operaciones Financieras
2.4. Automatización de Procesos Internos (RPA con IA)
2.4.1. Gestión de Recursos Humanos (Reclutamiento, Onboarding, Gestión de Consultas)
2.4.2. Finanzas y Contabilidad (Procesamiento de Facturas, Auditorías)
**3. Ingeniería de Instrucciones (Prompt Engineering): El Arte de la Interacción Efectiva**
3.1. ¿Qué es el Prompt Engineering y por qué es Crucial para la Administración?
3.1.1. La Importancia de la Claridad y Precisión en la Comunicación con la IA
3.1.2. El Ciclo de Interacción: Diseño, Ejecución, Evaluación y Refinamiento
3.2. Componentes Clave de un Buen Prompt
3.2.1. Definición del Rol o Persona para la IA
3.2.2. Descripción Clara de la Tarea o Instrucción Principal
3.2.3. Provisión de Contexto Relevante y Datos de Entrada
3.2.4. Especificación del Formato de Salida Deseado
3.2.5. Establecimiento de Restricciones y Ejemplos (Few-shot Prompting)
3.3. Técnicas Fundamentales de Prompt Engineering
3.3.1. Uso de Delimitadores y Estructuración del Prompt
3.3.2. Solicitud de Pasos de Pensamiento (Chain-of-Thought)
3.3.3. Iteración y Refinamiento Progresivo de los Prompts
3.4. Técnicas Avanzadas y Estrategias para Resultados Óptimos
3.4.1. Prompting de Cadena de Pensamiento (CoT) para Razonamiento Complejo
3.4.2. Prompting de Pocos Ejemplos (Few-Shot Prompting) para Adaptación Rápida
3.4.3. Prompting de Persona y Simulación de Roles para Respuestas Contextualizadas
3.4.4. Uso de Plugins y Extensiones (Breve Mención)
3.5. Ejemplos Prácticos y Demostraciones con ChatGPT, Gemini y Claude AI
3.5.1. Generación de un Borrador de Política Interna
3.5.2. Resumen Analítico de un Informe Financiero
3.5.3. Brainstorming de Estrategias para un Nuevo Proyecto
**4. Retos Éticos, de Seguridad y Normativos en el Uso de la IA**
4.1. Desinformación y "Alucinaciones" de la IA
4.1.1. Riesgos de la Generación de Contenido Inexacto o Falso
4.1.2. La Verificación Humana como Práctica Esencial
4.2. Sesgos Algorítmicos y Discriminación
4.2.1. Origen de los Sesgos en los Datos de Entrenamiento
4.2.2. Impacto en la Equidad y la Toma de Decisiones Administrativas
4.2.3. Estrategias para la Detección y Mitigación de Sesgos
4.3. Privacidad y Protección de Datos
4.3.1. Riesgos Asociados a la Recopilación y Uso de Datos Personales
4.3.2. Vulnerabilidades de Seguridad y Fugas de Información
4.3.3. Cumplimiento con Regulaciones de Privacidad (GDPR, LOPD)
4.4. Seguridad de la Información y Ataques Adversarios
4.4.1. Ataques de Inyección de Prompts y Manipulación de la IA
4.4.2. Medidas de Seguridad para Proteger los Sistemas de IA
4.5. Impacto en el Empleo y la Fuerza Laboral
4.5.1. Automatización de Tareas Repetitivas y Reestructuración de Roles
4.5.2. Necesidad de Capacitación y Desarrollo de Nuevas Habilidades
**5. Marco Normativo y Buenas Prácticas para una IA Responsable**
5.1. Principios Fundamentales de la IA Responsable
5.1.1. Transparencia, Explicabilidad y Auditabilidad
5.1.2. Equidad, No Discriminación y Respeto a los Derechos Fundamentales
5.1.3. Robustez, Seguridad y Fiabilidad
5.1.4. Rendición de Cuentas y Supervisión Humana
5.2. Regulaciones Clave y Estándares Emergentes
5.2.1. La Ley de IA de la Unión Europea (EU AI Act): Puntos Clave y Repercusiones
5.2.2. Otras Iniciativas Globales y Nacionales en Regulación de IA
5.3. Implementación de Buenas Prácticas en la Administración
5.3.1. Desarrollo de Políticas Internas de Uso y Gobernanza de la IA
5.3.2. Realización de Evaluaciones de Impacto de la IA (AIIA)
5.3.3. Capacitación Continua del Personal en Alfabetización Digital y Ética de la IA
5.3.4. Fomento de la Colaboración Multidisciplinar y la Supervisión Humana
5.4. El Rol del Factor Humano en la Supervisión y Gestión de la IA
5.4.1. La IA como Herramienta de Apoyo, no Sustituto de la Inteligencia Humana
5.4.2. Desarrollo de Habilidades Críticas, Creatividad y Pensamiento Ético
**6. Conclusiones y Próximos Pasos**
6.1. Resumen de Puntos Clave y Mensajes Finales
6.2. Tendencias Futuras en IA y su Evolución en la Administración
6.3. Recursos Adicionales para el Aprendizaje Continuo
6.4. Sesión de Preguntas y Respuestas
**Introducción al Uso de IA Aplicada a la Administración**
**0. Introducción**
0.1. Bienvenida y Contexto de la Charla
0.2. Relevancia de la Inteligencia Artificial en la Administración Moderna
0.3. Objetivos de Aprendizaje de la Charla
**1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial en la Administración**
1.1. ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
1.1.1. Definición y Breve Evolución Histórica
1.1.2. Tipos de IA Relevantes para la Administración (IA Débil, IA Generativa)
1.2. El Impacto Transformador de la IA en el Sector Administrativo
1.2.1. Eficiencia Operacional y Automatización de Tareas
1.2.2. Mejora en la Toma de Decisiones Estratégicas
1.2.3. Personalización de Servicios y Experiencia del Usuario
1.3. IA Generativa y Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)
1.3.1. Concepto de IA Generativa y sus Capacidades (Texto, Código, Resumen)
1.3.2. Funcionamiento Básico de los LLMs (Arquitectura y Entrenamiento)
1.3.3. Ejemplos de LLMs Populares: ChatGPT, Gemini, Claude AI
**2. Aplicaciones Estratégicas de la IA en Contextos Administrativos**
2.1. Optimización de la Atención al Cliente y Soporte
2.1.1. Implementación de Chatbots y Asistentes Virtuales Inteligentes
2.1.2. Análisis de Sentimiento y Personalización de Interacciones
2.2. Generación y Gestión de Contenido Documental
2.2.1. Creación Automatizada de Informes, Correos y Comunicaciones Internas
2.2.2. Resumen y Extracción de Información Clave de Documentos Extensos
2.2.3. Traducción y Adaptación de Contenidos para Audiencias Diversas
2.3. Análisis de Datos y Soporte a la Decisión
2.3.1. Procesamiento y Clasificación Eficiente de Grandes Volúmenes de Datos
2.3.2. Predicción y Pronóstico para Planificación Estratégica
2.3.3. Detección de Anomalías y Fraude en Operaciones Financieras
2.4. Automatización de Procesos Internos (RPA con IA)
2.4.1. Gestión de Recursos Humanos (Reclutamiento, Onboarding, Gestión de Consultas)
2.4.2. Finanzas y Contabilidad (Procesamiento de Facturas, Auditorías)
**3. Ingeniería de Instrucciones (Prompt Engineering): El Arte de la Interacción Efectiva**
3.1. ¿Qué es el Prompt Engineering y por qué es Crucial para la Administración?
3.1.1. La Importancia de la Claridad y Precisión en la Comunicación con la IA
3.1.2. El Ciclo de Interacción: Diseño, Ejecución, Evaluación y Refinamiento
3.2. Componentes Clave de un Buen Prompt
3.2.1. Definición del Rol o Persona para la IA
3.2.2. Descripción Clara de la Tarea o Instrucción Principal
3.2.3. Provisión de Contexto Relevante y Datos de Entrada
3.2.4. Especificación del Formato de Salida Deseado
3.2.5. Establecimiento de Restricciones y Ejemplos (Few-shot Prompting)
3.3. Técnicas Fundamentales de Prompt Engineering
3.3.1. Uso de Delimitadores y Estructuración del Prompt
3.3.2. Solicitud de Pasos de Pensamiento (Chain-of-Thought)
3.3.3. Iteración y Refinamiento Progresivo de los Prompts
3.4. Técnicas Avanzadas y Estrategias para Resultados Óptimos
3.4.1. Prompting de Cadena de Pensamiento (CoT) para Razonamiento Complejo
3.4.2. Prompting de Pocos Ejemplos (Few-Shot Prompting) para Adaptación Rápida
3.4.3. Prompting de Persona y Simulación de Roles para Respuestas Contextualizadas
3.4.4. Uso de Plugins y Extensiones (Breve Mención)
3.5. Ejemplos Prácticos y Demostraciones con ChatGPT, Gemini y Claude AI
3.5.1. Generación de un Borrador de Política Interna
3.5.2. Resumen Analítico de un Informe Financiero
3.5.3. Brainstorming de Estrategias para un Nuevo Proyecto
**4. Retos Éticos, de Seguridad y Normativos en el Uso de la IA**
4.1. Desinformación y "Alucinaciones" de la IA
4.1.1. Riesgos de la Generación de Contenido Inexacto o Falso
4.1.2. La Verificación Humana como Práctica Esencial
4.2. Sesgos Algorítmicos y Discriminación
4.2.1. Origen de los Sesgos en los Datos de Entrenamiento
4.2.2. Impacto en la Equidad y la Toma de Decisiones Administrativas
4.2.3. Estrategias para la Detección y Mitigación de Sesgos
4.3. Privacidad y Protección de Datos
4.3.1. Riesgos Asociados a la Recopilación y Uso de Datos Personales
4.3.2. Vulnerabilidades de Seguridad y Fugas de Información
4.3.3. Cumplimiento con Regulaciones de Privacidad (GDPR, LOPD)
4.4. Seguridad de la Información y Ataques Adversarios
4.4.1. Ataques de Inyección de Prompts y Manipulación de la IA
4.4.2. Medidas de Seguridad para Proteger los Sistemas de IA
4.5. Impacto en el Empleo y la Fuerza Laboral
4.5.1. Automatización de Tareas Repetitivas y Reestructuración de Roles
4.5.2. Necesidad de Capacitación y Desarrollo de Nuevas Habilidades
**5. Marco Normativo y Buenas Prácticas para una IA Responsable**
5.1. Principios Fundamentales de la IA Responsable
5.1.1. Transparencia, Explicabilidad y Auditabilidad
5.1.2. Equidad, No Discriminación y Respeto a los Derechos Fundamentales
5.1.3. Robustez, Seguridad y Fiabilidad
5.1.4. Rendición de Cuentas y Supervisión Humana
5.2. Regulaciones Clave y Estándares Emergentes
5.2.1. La Ley de IA de la Unión Europea (EU AI Act): Puntos Clave y Repercusiones
5.2.2. Otras Iniciativas Globales y Nacionales en Regulación de IA
5.3. Implementación de Buenas Prácticas en la Administración
5.3.1. Desarrollo de Políticas Internas de Uso y Gobernanza de la IA
5.3.2. Realización de Evaluaciones de Impacto de la IA (AIIA)
5.3.3. Capacitación Continua del Personal en Alfabetización Digital y Ética de la IA
5.3.4. Fomento de la Colaboración Multidisciplinar y la Supervisión Humana
5.4. El Rol del Factor Humano en la Supervisión y Gestión de la IA
5.4.1. La IA como Herramienta de Apoyo, no Sustituto de la Inteligencia Humana
5.4.2. Desarrollo de Habilidades Críticas, Creatividad y Pensamiento Ético
**6. Conclusiones y Próximos Pasos**
6.1. Resumen de Puntos Clave y Mensajes Finales
6.2. Tendencias Futuras en IA y su Evolución en la Administración
6.3. Recursos Adicionales para el Aprendizaje Continuo
6.4. Sesión de Preguntas y Respuestas