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Ingeniería de Prompts en Inteligencia Artificial

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Acerca de este curso

Presentamos el curso Introducción a la Ingeniería de Prompts, una capacitación diseñada para acompañar a los policonsultorios en la incorporación responsable y estratégica de herramientas de Inteligencia Artificial. En un contexto donde la digitalización avanza con rapidez, es fundamental que las instituciones de salud puedan interpretar estas tecnologías, evaluar sus usos posibles y aplicarlas con criterio profesional.

¿Qué aprenderás?

  • El programa aborda los conceptos fundamentales de la ingeniería de prompts y los traduce a situaciones reales de los policonsultorios: cómo redactar solicitudes claras, cómo organizar información compleja, cómo mejorar la comunicación con pacientes y equipos, y cómo aprovechar la IA para optimizar tareas repetitivas sin perder la mirada humana que caracteriza a nuestro sistema de atención. También se incluyen criterios de buenas prácticas, límites éticos, consideraciones de seguridad y recomendaciones para evitar errores frecuentes.

Contenido del curso

Clase 1: Introducción a la Ingeniería de Prompts en Inteligencia Artificial
La clase aborda los conceptos fundamentales de la ingeniería de prompts y los traduce a situaciones reales de los policonsultorios: cómo redactar solicitudes claras, cómo organizar información compleja, cómo mejorar la comunicación con pacientes y equipos, y cómo aprovechar la IA para optimizar tareas repetitivas sin perder la mirada humana que caracteriza a nuestro sistema de atención. También se incluyen criterios de buenas prácticas, límites éticos, consideraciones de seguridad y recomendaciones para evitar errores frecuentes.

  • Introducción
    00:00

Clase 2: Aprender a pedir: la base para trabajar con inteligencia artificial
En esta clase se presenta la ingeniería de prompts como una habilidad clave para trabajar mejor con inteligencia artificial. La clase explica que un buen prompt no es una fórmula mágica, sino una instrucción clara, con contexto, intención, estructura e iteración. A través de ejemplos simples, muestra cómo cambia la calidad de las respuestas cuando aprendemos a pedir mejor, y plantea una idea central: la IA no reemplaza nuestro pensamiento, lo amplifica.

Clase 3: Estrategias Intermedias y Creatividad Aplicada
Esta clase profundiza en el uso de la Inteligencia Artificial como herramienta de apoyo para pensar, crear, analizar y organizar procesos de trabajo. A partir de técnicas intermedias de prompting, se introduce el razonamiento paso a paso, la creatividad asistida, el storytelling, la investigación guiada y el diseño de workflows básicos. El objetivo es que los participantes comprendan cómo utilizar la IA no solo para obtener respuestas, sino para expandir ideas, explorar alternativas, ordenar información y mejorar la calidad de sus producciones. La clase también enfatiza un punto clave: la IA puede acelerar y enriquecer el proceso, pero el criterio, la validación y la dirección estratégica siguen siendo responsabilidad humana.

Clase 4: Validación y método profesional para trabajar con IA
Esta clase aborda una etapa clave del trabajo con Inteligencia Artificial: aprender a validar, revisar y mejorar los resultados generados por los modelos. Se trabajan criterios para detectar errores, afirmaciones sin sustento, falsa precisión y contenidos aparentemente correctos pero poco confiables. Además, la clase introduce estrategias para trabajar con documentos largos, realizar síntesis inteligentes y construir una metodología personal de uso profesional de la IA. El cierre refuerza una idea central del curso: la ingeniería de prompts no consiste en memorizar fórmulas, sino en aprender a pensar con claridad, dar mejores instrucciones y mantener siempre el criterio humano como eje del proceso.

Evaluación Final
La evaluación final del curso propone un recorrido integrador por los principales contenidos trabajados en las clases: introducción a la ingeniería de prompts, construcción de prompts profesionales, uso creativo y estratégico de la IA, validación de resultados y desarrollo de una metodología propia de trabajo. A través de preguntas de opción múltiple, los participantes podrán revisar conceptos clave como contexto, intención, estructura, roles, restricciones, workflows, síntesis inteligente y pensamiento crítico. El objetivo no es memorizar fórmulas, sino comprobar la comprensión general del enfoque del curso: aprender a pedir mejor, pensar con más claridad y utilizar la IA con criterio profesional.