1.- Arquitectura avanzada del prompt
De usuario a Ingeniero de Prompts: El cambio de mentalidad
Anatomía sistémica de un prompt: El marco de trabajo profesional
Definición de roles complejos: Actuar como experto multidisciplinar
Establecimiento de objetivos y metas SMART en la instrucción
Delimitación del contexto: Evitando la ambigüedad en la respuesta
Estructuración de datos de entrada (Input Data) para la IA
Definición del formato de salida (Output): JSON, Markdown, tablas y más
Establecimiento de restricciones (Negative Prompting): Qué evitar
Manejo de la Temperatura y Top P mediante lenguaje natural
El uso de Delimitadores para organizar la información en el prompt
Control del tono, estilo y voz de marca en la generación
Longitud y granularidad: Cómo controlar la extensión de la respuesta
Jerarquía de instrucciones: Qué órdenes prioriza el modelo
Multimodalidad: Prompts que integran texto, imagen y datos
Creación de plantillas de prompts reutilizables y dinámicas
2.- Técnicas estratégicas de prompting
Zero-shot Prompting: Eficacia en la primera instrucción
Few-shot Prompting: El poder de los ejemplos para guiar al modelo
Chain of Thought (CoT): Forzando el razonamiento lógico secuencial
Self-Consistency: Cómo obtener la mejor respuesta por consenso interno
Tree of Thoughts: Exploración de múltiples caminos de solución
ReAct: Combinación de razonamiento y acción en el prompt
Prompt Chaining: Dividir tareas complejas en flujos de trabajo
Iteración recursiva: El arte del refinamiento progresivo
Uso de Meta-Prompts: Pedir a la IA que mejore tus propios prompts
Reverse Prompting: Extraer el prompt detrás de un buen texto
Prompting para análisis de datos masivos y síntesis
Generación de código y automatizaciones mediante prompts
Técnicas para desbloquear la creatividad y el pensamiento lateral
Adaptación del prompt según el modelo (GPT vs. Claude vs. Gemini)
El concepto de Sistemic Prompting en la configuración del modelo
3.- Verificación y auditoría de resultados
El problema de la confianza: Por qué verificar siempre a la IA
Identificación y mitigación de alucinaciones en entornos técnicos
Verificación de hechos (Fact-checking): Herramientas y métodos
Auditoría de fuentes: ¿De dónde saca la información la IA?
Detección de sesgos ocultos en la respuesta generada
Evaluación de la precisión técnica en respuestas de expertos
Consistencia lógica: Detectando contradicciones en textos largos
Verificación de cálculos matemáticos y estadísticos
Pruebas de estrés al prompt: ¿Es robusto ante cambios mínimos?
Uso de la IA para auditar a otra IA (Cross-validation)
Criterios de aceptación: Definir qué es una respuesta buena
Protocolos de revisión humana obligatoria (Quality Assurance)
Identificación de plagio y originalidad en el contenido generado
Evaluación del cumplimiento de la voz de marca y estilo
Creación de una lista de verificación (Checklist) de resultados
4.- Seguridad, ética y prompt injection
Seguridad de los datos: Anonimización de prompts profesionales
Qué es el Prompt Injection y cómo proteger tus sistemas
Jailbreaking: Entendiendo los límites éticos de los modelos
Fugas de información: El riesgo de incluir datos corporativos
Protección de la propiedad intelectual en tus prompts
Gobernanza de prompts en el equipo: Quién accede a qué
Uso responsable de la IA en la toma de decisiones críticas
La transparencia: Cuándo revelar que un resultado es de IA
Límites legales del contenido generado por IA en 2026
Auditoría de seguridad en herramientas de IA de terceros
5.- Herramientas avanzadas y automatización
Uso de Playgrounds para el desarrollo de prompts técnicos
Configuración avanzada de GPTs personalizados y su instrucción base
Integración de prompts en flujos de trabajo con Zapier y Make
Uso de APIs: Introducción al prompting para desarrolladores no-code
Control de versiones de prompts (Prompt Versioning)
Librerías y repositorios de prompts profesionales
Herramientas de evaluación automática de prompts
El futuro de la interacción: Prompts autónomos y agentes
Optimización de costes: Reducción de tokens sin pérdida de calidad
Implementación de prompts en asistentes de voz y chatbots
6.- Desarrollo de proyecto final y evaluación
Definición de un problema complejo de negocio
Arquitectura del prompt inicial
Aplicación de técnicas Few-shot y CoT
Fase de iteración y refinamiento técnico
Pruebas de validación de resultados
Ajuste de formatos de salida profesionales
Implementación de medidas de seguridad y privacidad
Documentación del prompt para el equipo
Presentación de resultados y métricas de éxito
7.- Casos de uso de resolución de errores (troubleshooting)
El error de la respuesta truncada: Cómo gestionar límites de salida y tokens
Alucinaciones sutiles: Qué hacer cuando la IA inventa datos con excesiva seguridad
El problema del Olvido de Instrucciones: Cómo reenfocar el contexto en chats largos
Sesgo de confirmación: Evitando que la IA solo te dé la razón y no la verdad
Formatos de salida corruptos: Solución a errores en tablas o código JSON mal cerrado
La IA se niega a responder: Técnicas éticas para evitar falsos positivos de seguridad
Respuestas genéricas y superficiales: Cómo inyectar profundidad y especificidad
El bucle de repetición: Qué hacer cuando la IA entra en un ciclo de respuestas idénticas
Errores en el seguimiento de restricciones: Le dije que no hiciera X y lo hizo
Problemas de tono y voz: Corrigiendo la excesiva roboticidad o amabilidad de la IA
Inconsistencia entre sesiones: Por qué el mismo prompt da resultados distintos y cómo corregirlo
Errores en cálculos complejos: Técnicas de verificación manual vs. automática
La IA ignora documentos adjuntos: Cómo mejorar la referencia a archivos externos (RAG)
Confusión de roles: Qué hacer cuando la IA mezcla la voz del experto con la del asistente
Fallos en la lógica secuencial: Reparando cadenas de pensamiento interrumpidas
El Síndrome del Elogio: Cómo evitar que la IA sea demasiado servil y pierda objetividad
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Prompting profesional y verificación de resultados
Duración: 10 horas ONLINE | Ref (5055)
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CURSO ID
5055
MODALIDAD
ONLINE
FAMILIA
186
HORAS
10 horas
INICIO
INMEDIATO
DURACIÓN
3 semanas
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