Inteligencia Artificial

TallerIntroductorio

Automatización con IA Generativa

Entiende qué se puede automatizar de verdad con inteligencia artificial generativa en tu contexto: qué permiten las herramientas abiertas como Make o n8n, qué permite el ecosistema corporativo, y qué restricciones de seguridad y datos determinan cuál te corresponde. Sin programar.

Definición

Automatizar con inteligencia artificial generativa no significa lo mismo en todas partes, y esa es la confusión que más proyectos frustra. En algunos contextos es posible usar herramientas abiertas como Make o n8n para conectar servicios y construir flujos automáticos con bastante libertad; en otros, especialmente en instituciones y grandes organizaciones, las restricciones de licencias, permisos, infraestructura y seguridad de la información determinan que solo se pueda trabajar dentro de ecosistemas autorizados como Microsoft o Google. Este curso permite ubicarse en ese mapa antes de invertir tiempo y expectativas. Recorre qué significa automatizar y qué niveles existen, las herramientas de automatización abierta y sus posibilidades reales, las alternativas dentro de ecosistemas corporativos con sus dependencias, y los criterios para decidir: cómo identificar una tarea automatizable, cómo evaluar si conviene y qué resguardos exige en términos de seguridad, protección de datos y uso de herramientas externas. Está orientado a quien necesita decidir con criterio, no a quien va a programar la solución.

Público objetivo

Profesionales y administrativos que quieren entender cómo puede aplicarse la automatización con IA en su trabajo.
Analistas, coordinadores y jefaturas que buscan mejorar procesos o reducir tareas repetitivas.
Personas que trabajan en instituciones públicas o privadas y necesitan distinguir qué se puede automatizar realmente en su entorno.
Equipos interesados en explorar herramientas y enfoques de automatización sin necesidad de programar.
Responsables de procesos que deben evaluar propuestas de automatización antes de comprometer recursos.
Para quién NO es: No es un curso de desarrollo ni de implementación técnica: no se construyen integraciones complejas ni se programa. Es un curso de criterio y panorama, para decidir qué es viable antes de invertir en una solución.

Objetivos

Comprender qué significa automatizar con inteligencia artificial generativa, qué enfoques existen según el contexto organizacional, y evaluar qué tipo de automatización es viable en el propio entorno de trabajo.

Comprender qué significa automatizar con inteligencia artificial generativa y en qué se diferencia de otras formas de apoyo digital.
Reconocer los distintos niveles y enfoques de automatización en contextos abiertos, corporativos e institucionales.
Identificar tareas y procesos del propio trabajo que podrían optimizarse o automatizarse con apoyo de IA generativa.
Conocer las herramientas y enfoques de automatización abierta, como Make y n8n, y sus posibilidades reales.
Conocer las alternativas dentro de ecosistemas corporativos como Microsoft y Google, y de qué dependen.
Distinguir las restricciones, riesgos y buenas prácticas de seguridad de la información, protección de datos y uso de herramientas externas.
Evaluar de forma inicial qué tipo de automatización es viable en el propio contexto de trabajo, con criterios explícitos.

Resultados de aprendizaje

Distinguir qué tareas de tu trabajo son realmente automatizables y cuáles no, con criterios explícitos.
Ubicar tu contexto en el mapa: si corresponde automatización abierta, ecosistema corporativo o ninguna de las dos por ahora.
Reconocer qué depende de licencias, permisos e infraestructura antes de proponer una solución.
Evaluar los riesgos de seguridad y de protección de datos de una automatización que usa herramientas externas.
Estimar si el beneficio de automatizar una tarea justifica el esfuerzo de construirla y mantenerla.
Conversar con un proveedor o con el área de TI sabiendo qué preguntar.

Temario

Clase 1. Introducción a la automatización con IA generativa

Qué significa automatizar y en qué se diferencia de otras formas de apoyo digital como un asistente o una plantilla.
Qué aporta específicamente la inteligencia artificial generativa a la automatización: el paso de las reglas fijas al procesamiento de contenido no estructurado.
Tipos y niveles de automatización: desde la tarea individual asistida hasta el flujo completo entre sistemas.
Panorama general de oportunidades: dónde hay ganancias reales y frecuentes.
Panorama de límites: qué no conviene automatizar, aunque técnicamente se pueda.

Clase 2. Automatización en entornos abiertos

Qué caracteriza a un entorno abierto y qué libertad permite.
Revisión introductoria de Make: cómo conecta servicios y cómo se construye un flujo.
Revisión introductoria de n8n: enfoque, diferencias y cuándo se prefiere.
Cómo se integra un modelo de lenguaje dentro de un flujo automatizado.
Casos típicos: procesamiento de formularios, clasificación de correos, generación de documentos y avisos.
Costos y mantención: lo que un flujo automatizado exige después de construido.

Clase 3. Automatización en entornos corporativos e institucionales

Qué cambia cuando la organización restringe el uso de herramientas externas, y por qué esas restricciones existen.
Posibilidades dentro de ecosistemas autorizados: qué ofrecen los entornos Microsoft y Google.
De qué depende cada alternativa: licencias, permisos, infraestructura disponible y decisiones del área de TI.
Automatización sobre datos institucionales: qué exige en términos de acceso y trazabilidad.
Cómo se presenta una propuesta de automatización para que el área de TI o de seguridad la pueda evaluar.
Shadow IT y Shadow AI: por qué automatizar por fuera termina siendo más caro.

Clase 4. Buenas prácticas, criterios de decisión y casos

Cómo identificar tareas automatizables: volumen, repetición, estructura y tolerancia al error.
Cómo evaluar si conviene: esfuerzo de construcción, mantención y qué pasa cuando el flujo falla.
Seguridad de la información: qué datos circulan por la automatización y por dónde pasan.
Protección de datos personales: qué exige la Ley 21.719 cuando el flujo procesa información de personas.
Supervisión: qué pasos deben mantener revisión humana y cómo se diseña.
Casos de aplicación en los tres escenarios, con resultados y tropiezos.
Evaluación de viabilidad en el propio contexto: el ejercicio de cierre del curso.

Metodología y materiales

Metodología

Exposición con demostraciones de herramientas de automatización, para ver de qué se está hablando.
Análisis de casos de automatización en los tres escenarios: abierto, corporativo e institucional.
Ejercicio de identificación de tareas automatizables sobre el trabajo real de los participantes.
Discusión de restricciones y riesgos aplicados al contexto de cada organización.
Evaluación final de viabilidad: qué automatización propondría cada participante en su entorno y con qué resguardos.

Materiales incluidos

Material de apoyo con el mapa de enfoques de automatización por tipo de entorno.
Matriz de identificación de tareas automatizables, con criterios de volumen, repetición y tolerancia al error.
Checklist de resguardos de seguridad y protección de datos.
Pauta para presentar una propuesta de automatización al área de TI o de seguridad.
Casos de aplicación en entornos abiertos, corporativos e institucionales.

Evaluación y certificación

Certificados

Certificado de participación Passus

Condiciones de inscripción

Se dicta online en vivo o presencial. En cursos abiertos las clases siguen el calendario publicado por Passus; en cursos cerrados, la modalidad, el horario y la fecha se acuerdan con la institución o empresa.

Requisitos

No requiere conocimientos de programación ni experiencia previa en automatización.
Conviene conocer los procesos del propio trabajo, porque los ejercicios parten de tareas reales.
Es útil saber qué herramientas están autorizadas en la organización, para ubicarse en el escenario correcto.

Preguntas frecuentes

¿Necesito saber programar?

No. El curso está orientado a desarrollar criterio para decidir qué automatización es viable en tu contexto, no a construirla. Las herramientas se revisan con demostraciones para entender qué permiten, sin exigir programación.

¿Voy a salir con una automatización funcionando?

No, y es importante que quede claro. Es un curso de panorama y criterio: sales sabiendo qué se puede automatizar en tu entorno, qué enfoque corresponde, qué depende de licencias o permisos y qué resguardos exige. La construcción es un paso posterior.

¿Por qué separa entornos abiertos de corporativos?

Porque es la distinción que más frustración evita. Muchas personas aprenden automatización con herramientas abiertas y después descubren que su organización no permite usarlas. El curso parte de ahí: primero ubicarse en el escenario real, después evaluar herramientas.

¿Qué son Make y n8n?

Plataformas de automatización que permiten conectar servicios entre sí y construir flujos sin programar, incorporando modelos de lenguaje en el proceso. Se revisan de forma introductoria para entender qué permiten y qué exigen, no como capacitación en la herramienta.

¿Sirve si trabajo en una institución pública?

Sí, y es uno de los contextos que el curso considera explícitamente. La clase 3 trabaja qué se puede hacer cuando el uso de herramientas externas está restringido, qué ofrecen los ecosistemas autorizados y cómo se presenta una propuesta para que el área de TI o seguridad la evalúe.

¿Qué diferencia hay con el curso de IA Generativa y Prompt Engineering?

Ese curso trabaja el uso de las herramientas para tareas individuales: cómo pedir bien y obtener buenos resultados. Este trabaja la automatización de flujos: qué se puede conectar, en qué entorno y con qué resguardos. Se complementan, y ese suele ir primero.

¿Y si quiero construir un asistente sobre los documentos de mi organización?

Ese es otro problema y tiene curso propio: RAG y Sistemas de Conocimiento con IA, que es técnico y exige programación. Este curso te ayuda a determinar si ese es realmente el camino que necesitas.

¿Se aborda la protección de datos?

Sí. La clase 4 trabaja qué datos circulan por una automatización, por dónde pasan cuando se usan herramientas externas, y qué exige la Ley 21.719 cuando el flujo procesa información de personas. Es una de las restricciones que más determina qué enfoque es viable.

¿Entrega certificación oficial?

No incluye examen de certificación externo. Passus entrega certificado de participación al finalizar.

¿Se puede dictar para mi equipo?

Sí, en modalidad cerrada. En ese formato el ejercicio de identificación de tareas y la evaluación de viabilidad se trabajan sobre los procesos reales del área y las restricciones concretas de la organización.