1. Introducción
1.1. Bienvenida y Contexto de la IA Generativa
1.2. Objetivos de Aprendizaje de la Charla
1.3. Agenda del Día: Un Vistazo a lo que Aprenderemos
2. Fundamentos de la Inteligencia Artificial Generativa
2.1. ¿Qué es la IA Generativa? Definición y Conceptos Clave
2.2. Breve Historia y Evolución de los Modelos Generativos
2.3. Tipos de IA Generativa y sus Aplicaciones (Texto, Imagen, Audio, Código)
2.4. ¿Por qué la IA Generativa es Crucial Hoy?
3. Explorando las IA Generativas Más Populares
3.1. **ChatGPT (OpenAI)**
3.1.1. Origen, Evolución y Versiones (GPT-3.5, GPT-4)
3.1.2. Características Principales y Funcionalidades Destacadas
3.1.3. Ventajas Clave (Versatilidad, Interfaz Intuitiva, Ecosistema de Plugins/GPTs)
3.1.4. Debilidades y Limitaciones (Alucinaciones, Sesgos, Datos de Corte)
3.1.5. Casos de Uso Típicos (Redacción, Brainstorming, Programación, Atención al Cliente)
3.2. **Gemini (Google)**
3.2.1. Origen y Enfoque Multimodal de Google
3.2.2. Características Principales y Funcionalidades (Integración con el Ecosistema Google)
3.2.3. Ventajas Clave (Multimodalidad, Integración con Google Workspace, Rendimiento en Tareas Específicas)
3.2.4. Debilidades y Limitaciones (Disponibilidad, Sesgos, Curva de Aprendizaje en Multimodalidad)
3.2.5. Casos de Uso Típicos (Análisis de Datos, Resumen de Contenido Multimedia, Creación de Contenido Integrado)
3.3. **Claude (Anthropic)**
3.3.1. Origen y Filosofía de "IA Constitucional" (Enfoque en Seguridad)
3.3.2. Características Principales y Funcionalidades (Manejo de Contexto Largo, Menos Alucinaciones)
3.3.3. Ventajas Clave (Contexto Extenso, Enfoque Ético, Menor Tendencia a Alucinaciones)
3.3.4. Debilidades y Limitaciones (Velocidad, Disponibilidad, Menor Versatilidad en Ciertos Dominios)
3.3.5. Casos de Uso Típicos (Análisis de Documentos Largos, Resumen Detallado, Asistencia en Investigación)
3.4. Otras IA Generativas Relevantes (Mención Breve: Copilot, Llama, Midjourney, DALL-E)
4. Comparativa y Selección: Eligiendo la IA Adecuada para Cada Tarea
4.1. Criterios Clave para la Evaluación de IA Generativas (Costo, Precisión, Contexto, Multimodalidad, Integración, Seguridad)
4.2. **Tabla Comparativa Detallada de Funcionalidades y Casos de Uso**
4.2.1. Comparación de Capacidades y Rendimiento
4.2.2. Modelos de Precios y Acceso
4.2.3. Integraciones y Ecosistema de Soporte
4.2.4. Fortalezas y Debilidades Específicas por Modelo
4.3. Ejemplos Prácticos: ¿Qué IA Usar para...? (Redacción Creativa, Programación, Análisis de Datos, Generación de Ideas)
4.4. Estrategias para la Toma de Decisiones Informadas
5. Ética, Privacidad y Uso Responsable de la Inteligencia Artificial
5.1. Consideraciones de Privacidad de Datos (Recopilación, Uso y Almacenamiento)
5.2. Sesgos Algorítmicos: Identificación y Mitigación
5.3. Desinformación y "Deepfakes": El Desafío de la Veracidad
5.4. Propiedad Intelectual y Derechos de Autor en Contenido Generado por IA
5.5. Principios para un Uso Ético y Responsable de las Herramientas de IA
6. Conclusiones y Próximos Pasos
6.1. Resumen de los Puntos Clave Aprendidos
6.2. Tendencias Futuras en el Paisaje de la IA Generativa
6.3. Recursos Adicionales y Vías para el Aprendizaje Continuo
6.4. Sesión de Preguntas y Respuestas
1.1. Bienvenida y Contexto de la IA Generativa
1.2. Objetivos de Aprendizaje de la Charla
1.3. Agenda del Día: Un Vistazo a lo que Aprenderemos
2. Fundamentos de la Inteligencia Artificial Generativa
2.1. ¿Qué es la IA Generativa? Definición y Conceptos Clave
2.2. Breve Historia y Evolución de los Modelos Generativos
2.3. Tipos de IA Generativa y sus Aplicaciones (Texto, Imagen, Audio, Código)
2.4. ¿Por qué la IA Generativa es Crucial Hoy?
3. Explorando las IA Generativas Más Populares
3.1. **ChatGPT (OpenAI)**
3.1.1. Origen, Evolución y Versiones (GPT-3.5, GPT-4)
3.1.2. Características Principales y Funcionalidades Destacadas
3.1.3. Ventajas Clave (Versatilidad, Interfaz Intuitiva, Ecosistema de Plugins/GPTs)
3.1.4. Debilidades y Limitaciones (Alucinaciones, Sesgos, Datos de Corte)
3.1.5. Casos de Uso Típicos (Redacción, Brainstorming, Programación, Atención al Cliente)
3.2. **Gemini (Google)**
3.2.1. Origen y Enfoque Multimodal de Google
3.2.2. Características Principales y Funcionalidades (Integración con el Ecosistema Google)
3.2.3. Ventajas Clave (Multimodalidad, Integración con Google Workspace, Rendimiento en Tareas Específicas)
3.2.4. Debilidades y Limitaciones (Disponibilidad, Sesgos, Curva de Aprendizaje en Multimodalidad)
3.2.5. Casos de Uso Típicos (Análisis de Datos, Resumen de Contenido Multimedia, Creación de Contenido Integrado)
3.3. **Claude (Anthropic)**
3.3.1. Origen y Filosofía de "IA Constitucional" (Enfoque en Seguridad)
3.3.2. Características Principales y Funcionalidades (Manejo de Contexto Largo, Menos Alucinaciones)
3.3.3. Ventajas Clave (Contexto Extenso, Enfoque Ético, Menor Tendencia a Alucinaciones)
3.3.4. Debilidades y Limitaciones (Velocidad, Disponibilidad, Menor Versatilidad en Ciertos Dominios)
3.3.5. Casos de Uso Típicos (Análisis de Documentos Largos, Resumen Detallado, Asistencia en Investigación)
3.4. Otras IA Generativas Relevantes (Mención Breve: Copilot, Llama, Midjourney, DALL-E)
4. Comparativa y Selección: Eligiendo la IA Adecuada para Cada Tarea
4.1. Criterios Clave para la Evaluación de IA Generativas (Costo, Precisión, Contexto, Multimodalidad, Integración, Seguridad)
4.2. **Tabla Comparativa Detallada de Funcionalidades y Casos de Uso**
4.2.1. Comparación de Capacidades y Rendimiento
4.2.2. Modelos de Precios y Acceso
4.2.3. Integraciones y Ecosistema de Soporte
4.2.4. Fortalezas y Debilidades Específicas por Modelo
4.3. Ejemplos Prácticos: ¿Qué IA Usar para...? (Redacción Creativa, Programación, Análisis de Datos, Generación de Ideas)
4.4. Estrategias para la Toma de Decisiones Informadas
5. Ética, Privacidad y Uso Responsable de la Inteligencia Artificial
5.1. Consideraciones de Privacidad de Datos (Recopilación, Uso y Almacenamiento)
5.2. Sesgos Algorítmicos: Identificación y Mitigación
5.3. Desinformación y "Deepfakes": El Desafío de la Veracidad
5.4. Propiedad Intelectual y Derechos de Autor en Contenido Generado por IA
5.5. Principios para un Uso Ético y Responsable de las Herramientas de IA
6. Conclusiones y Próximos Pasos
6.1. Resumen de los Puntos Clave Aprendidos
6.2. Tendencias Futuras en el Paisaje de la IA Generativa
6.3. Recursos Adicionales y Vías para el Aprendizaje Continuo
6.4. Sesión de Preguntas y Respuestas