Fundamentos de IA Literacy

Curso de iniciación a la alfabetización en inteligencia artificial dirigido a profesionales de cualquier área —funcional, de gestión, técnica o administrativa— que usan o van a usar herramientas de IA en su trabajo y necesitan un marco conceptual sólido para hacerlo con criterio. El curso parte de cero: qué es la IA y qué no es, cómo aprenden los sistemas de IA a partir de datos y por qué eso afecta a sus resultados, cómo seleccionar la herramienta adecuada para cada tipo de tarea, cómo formular instrucciones efectivas para obtener respuestas útiles, cómo leer críticamente los outputs detectando alucinaciones, sesgos e imprecisiones, qué información es seguro compartir con herramientas externas, cómo la IA transforma las tareas en el entorno profesional propio —distinguiendo automatización de augmentación— y qué implicaciones éticas tiene el uso de IA en decisiones que afectan a personas. Al finalizar, el participante será capaz de usar herramientas de IA en su entorno profesional de forma efectiva y responsable, evaluando sus outputs con criterio y tomando decisiones informadas sobre cuándo y cómo aplicarlas.

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

• Distinguir qué es inteligencia artificial y qué no lo es en ejemplos cotidianos, desmontando al menos tres afirmaciones falsas frecuentes con justificación
• Identificar para qué tipo de tarea es adecuada una herramienta de IA concreta y en qué casos no lo es, señalando fortalezas y limitaciones para cada herramienta analizada
• Describir cómo aprenden los sistemas de IA a partir de datos, explicando con un ejemplo propio por qué la calidad y representatividad de los datos afecta al comportamiento del sistema resultante
• Formular prompts claros y específicos para obtener respuestas útiles de un asistente de IA conversacional, aplicando al menos tres criterios de mejora sobre un prompt inicial deficiente y justificando cada cambio
• Identificar señales de alucinación, sesgo o imprecisión en un output de IA, clasificar el tipo de problema detectado y describir el paso de verificación que aplicaría antes de usar ese resultado en un contexto profesional
• Aplicar criterios básicos de privacidad y seguridad para decidir qué información es apropiado compartir con una herramienta de IA externa, justificando la decisión en cada caso con referencia al riesgo concreto
• Describir cómo la IA transforma al menos cinco tareas de su entorno profesional propio, clasificando cada una como automatización o augmentación con justificación
• Identificar al menos tres implicaciones éticas del uso de IA en decisiones que afectan a personas, con un ejemplo concreto y una salvaguarda básica para cada una

1. Qué es la IA y cómo aprende Diferencia entre inteligencia artificial y automatización clásica basada en reglas; criterios para identificar si un sistema es IA o no; principales tipos de herramientas de IA y para qué tipo de tarea es adecuada cada una; fortalezas y limitaciones de herramientas conversacionales, de transcripción y de generación de imágenes; cómo aprenden los sistemas de IA a partir de datos etiquetados; por qué la calidad, cantidad y representatividad de los datos de entrenamiento determina el comportamiento del modelo resultante; sesgo en los datos y sus consecuencias

2. Uso efectivo de asistentes de IA Anatomía de un prompt efectivo: contexto, destinatario, tono, formato y restricciones; identificación de prompts vagos e ineficaces; criterios de mejora y su justificación; práctica de reformulación sobre prompts reales; lectura crítica de outputs: qué es una alucinación, cómo se produce y cómo detectarla; sesgo en outputs y cómo identificarlo; imprecisión y generalización excesiva; pasos de verificación antes de usar un resultado en un contexto profesional

3. Privacidad, seguridad e impacto en el trabajo Criterios para decidir qué información compartir con herramientas de IA externas; tipos de información sensible: datos personales de terceros, información financiera confidencial, credenciales, código propietario; implicaciones del RGPD y condiciones de uso de los proveedores; cómo la IA transforma tareas en el entorno profesional; distinción entre automatización (la IA reemplaza la tarea) y augmentación (la IA apoya al profesional); consecuencias de cada tipo de transformación para el profesional y para la organización

4. Implicaciones éticas del uso de IA Sesgo algorítmico: qué es, cómo se manifiesta en decisiones que afectan a personas y qué salvaguardas existen; opacidad en la toma de decisiones automatizada: el derecho a explicación y a revisión humana; dependencia excesiva en sistemas de IA sin supervisión; el papel de la regulación: AI Act europeo y marcos de referencia internacionales; ejercicio integrador de análisis ético de un caso real

• Dispositivo con acceso a internet (ordenador, portátil o tablet)
• Acceso a un asistente de IA conversacional para los ejercicios prácticos (ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot u otro indicado por el docente — cuenta gratuita suficiente)
• Herramienta de toma de notas (digital o en papel) para el análisis de casos y el entregable final

El curso está orientado a cualquier profesional con alfabetización digital básica: saber usar un navegador, aplicaciones web y herramientas digitales habituales de trabajo (correo, documentos compartidos, mensajería). No se requiere formación técnica en informática ni en matemáticas. Se recomienda haber interactuado aunque sea ocasionalmente con alguna herramienta de IA conversacional (ChatGPT, Copilot, Gemini u otra), aunque no es imprescindible.