IA Generativa y Automatización para la Gestión de Proyectos

Objetivo general: Introducir a los participantes en los fundamentos esenciales de la IA Generativa en proyectos híbridos, desarrollando habilidades básicas en el uso de prompts, asistentes y automatización inicial con herramientas de IA.

Este curso aborda principios prácticos y aplicables para equipos que trabajan con componentes tanto presenciales como digitales. A lo largo de las diferentes unidades, los participantes aprenderán a formular prompts eficientes, a distinguir entre herramientas de IA y flujos de automatización, y a integrar estas soluciones en la gestión diaria de proyectos para mejorar la productividad, la comunicación y la toma de decisiones.

Resultados de aprendizaje

• Comprender los conceptos clave de la IA Generativa y su papel en la gestión de proyectos híbridos.
• Desarrollar habilidades básicas de prompting para tareas de planificación, seguimiento y generación de artefactos del proyecto.
• Identificar casos de uso viables para automatización y seleccionar herramientas adecuadas según el contexto del proyecto.
• Aplicar buenas prácticas de ética, seguridad y manejo de sesgos al trabajar con IA generativa.
• Configurar flujos de trabajo simples que conecten asistentes de IA con herramientas de gestión de proyectos.
• Crear plantillas y dashboards automatizados para reportes de progreso y riesgos.
• Colaborar eficazmente en equipos mixtos mediante una comunicación guiada por IA para reducir rework y duplicación de esfuerzos.

Módulos y contenidos

Módulo 1: Fundamentos de IA Generativa en Gestión de Proyectos

• Definición y alcance de la IA Generativa en entornos híbridos: tareas, limitaciones y beneficios esperados.
• Componentes clave: modelos de lenguaje, prompts, asistentes y automatización de procesos.
• Ética, responsabilidad y sesgos: cómo identificar riesgos y mitigar impactos en decisiones de negocio.
• Fundamentos de calidad de datos y gobernanza para resultados confiables.
• Casos de uso típicos en gestión de proyectos: generación de actas, planes, resúmenes de reuniones y gráficos de progreso.

Módulo 2: Técnicas de Prompting para Proyectos Híbridos

• Estructura de prompts: claridad, contexto, límites y criterios de éxito.
• Sequential prompting y chaining para tareas complejas: descomposición de problemas y verificación de resultados.
• Manejo de dinámicas de equipo y lenguaje técnico: adaptar prompts a audiencias técnicas y ejecutivas.
• Pruebas, validación y control de calidad de respuestas de IA.
• Prácticas: talleres de creación de prompts para elaboración de planes, actas y reportes de riesgos.

Módulo 3: Herramientas y Asistentes de IA

• Visión general de herramientas de IA generativa y asistentes para gestión de proyectos.
• Integraciones básicas con plataformas de gestión de tareas y comunicación (conceptos de API, plugins y conectores).
• Selección de herramientas según tamaño del proyecto, complejidad y requisitos de seguridad.
• Buenas prácticas de implementación gradual y pruebas piloto en equipos reales.

Módulo 4: Automatización Inicial y Flujos de Trabajo

• Automatización de tareas repetitivas: generación de plantillas, actas, minutas y reportes periódicos.
• Diseño de flujos de trabajo simples: disparadores, acciones y salvaguardas.
• Creación de dashboards y dashboards automáticos para seguimiento de hitos, costos y riesgos.
• Gestión de cambios y control de versiones en artefactos generados por IA.

Módulo 5: Aplicaciones en Proyectos Híbridos

• Casos prácticos: coordinación entre equipos remotos y presenciales, gestión de reuniones eficientes con IA.
• Medición de beneficios: productividad, calidad de entregables y reducción de rework.
• Consideraciones de seguridad y cumplimiento en entornos mixtos.

Metodología y evaluación

El curso combina exposición breve, talleres prácticos y ejercicios de aplicación en escenarios reales. Los participantes trabajarán en proyectos de ejemplo y desarrollarán un mini-proyecto final que integre prompting, herramientas de IA y un flujo de automatización básico.

Evaluación:

• Participación y ejercicios prácticos en cada módulo (40%).
• Diseño de un flujo de automatización con prompts para un caso real (30%).
• Presentación de un resumen ejecutivos y criterios de éxito del proyecto generado por IA (20%).
• Autoevaluación y reflexión sobre ética y gobernanza (10%).

Recursos y referencias

• Artículos y guías sobre IA Generativa aplicadas a gestión de proyectos.
• Tutoriales prácticos de prompting y validación de resultados.
• Plantillas de actas, planes y reportes adaptables a IA.
• Buenas prácticas de seguridad, gobernanza de datos y privacidad en entornos de IA.