Tecnología, datos e IA
Inteligencia Artificial Generativa con OpenAI: De la Idea a la Solución Inteligente
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RESUMEN ORIENTATIVO
De qué trata
Conceptos o herramientas de inteligencia artificial relacionados con la aplicación que indica el curso.
Una idea para aplicarlo en tu empresa
Prueba una tarea con información ficticia, compara el resultado con una referencia revisada y define qué comprobaciones necesita antes de utilizarlo.
Esta orientación te ayuda a valorar la temática. Confirmamos el programa, el nivel y los contenidos concretos antes de contratar.
PROGRAMA DEL PROVEEDOR
Qué aprenderá tu equipo
Objetivo general
Desarrollar los conocimientos y habilidades necesarios para comprender, utilizar e integrar la Inteligencia Artificial Generativa con OpenAI, aplicando modelos de lenguaje, técnicas de prompt engineering, generación de contenidos, desarrollo de chatbots, automatización, integración con APIs y sistemas RAG, así como buenas prácticas de seguridad, privacidad, optimización y despliegue.
Objetivos específicos
• Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial Generativa y los modelos de lenguaje, identificando sus principales características, posibilidades, limitaciones, riesgos y aplicaciones actuales.
• Diseñar y utilizar prompts eficaces mediante diferentes técnicas de Prompt Engineering para obtener resultados adecuados en función del objetivo, contexto, tono y formato requerido.
• Utilizar OpenAI de forma práctica, incluyendo sus modelos y API, realizando peticiones, generando contenidos y gestionando el contexto, la memoria y los costes.
• Desarrollar soluciones basadas en IA generativa, como chatbots inteligentes y sistemas de generación de textos, código, imágenes, resúmenes y análisis de documentos.
• Automatizar procesos e integrar servicios externos con IA, utilizando herramientas como Make y n8n, APIs, webhooks, funciones y sistemas conectados a aplicaciones y bases de datos.
• Implementar soluciones basadas en RAG, comprendiendo el uso de embeddings, bases vectoriales, recuperación de información y generación de respuestas a partir de documentos propios.
• Aplicar buenas prácticas de seguridad, privacidad, rendimiento y optimización, preparando aplicaciones de IA para su despliegue y utilización en entornos reales
Ver el temario completo
Unidad 1: Introducción a la IA Generativa
1.1. ¿Qué es la IA generativa?
1.2. Diferencias entre IA tradicional y generativa
1.3. Casos de uso actuales (texto, imagen, código, audio)
1.4. Panorama de herramientas (OpenAI, Anthropic, Google, etc.)
1.5. Ética, riesgos y limitaciones
Unidad 2: Fundamentos de Modelos de Lenguaje (LLMs)
2.1. ¿Qué es un LLM?
2.2. Cómo funcionan (tokens, embeddings, entrenamiento)
2.3. Conceptos clave: temperatura, contexto, prompt, top-p
2.4. Introducción a arquitecturas tipo Transformer
2.5. Buenas prácticas de uso
Unidad 3: Prompt Engineering (Ingeniería de Prompts)
3.1. Qué es y por qué es clave
3.2. Tipos de prompts (zero-shot, few-shot, chain-of-thought)
3.3. Estructuración efectiva de instrucciones
3.4. Control de tono, estilo y formato
3.5. Técnicas avanzadas (roles, delimitadores, restricciones)
Unidad 4: Uso de OpenAI en la práctica
4.1. Introducción a la API de OpenAI
4.2. Modelos disponibles y cuándo usar cada uno
4.3. Autenticación y primeros requests
4.4. Generación de texto, chat y funciones
4.5. Manejo de contexto y memoria
4.6. Costes y optimización
Unidad 5: Desarrollo de Chatbots Inteligentes
5.1. Diseño de conversaciones
5.2. Manejo de estados
5.3. Integración con frontend (web o apps)
5.4. Uso de memoria conversacional
5.5. Casos reales: atención al cliente, soporte interno
5.6. Proyecto: chatbot funcional
Unidad 6: Generación Automática de Contenidos
6.1. Creación de artículos, emails y posts
6.2. Copywriting asistido por IA
6.3. Generación de código
6.4. Resúmenes y análisis de documentos
6.5. Generación de imágenes (introducción)
Unidad 7: Automatización con IA (Make y n8n)
7.1. Introducción a Make
7.2. Introducción a n8n
7.3. Integración de OpenAI en flujos automatizados
7.4. Casos: automatización de emails, CRM, contenido
7.5. Webhooks y APIs
7.6. Proyecto: sistema automatizado end-to-end
Unidad 8: Integración con APIs y Sistemas
8.1. Qué es una API y cómo consumirla
8.2. Integración con servicios externos (CRM, bases de datos)
8.3. Uso de funciones (function calling / tools)
8.4. Procesamiento de datos en tiempo real
8.5. Arquitectura básica de aplicaciones con IA
Unidad 9: Retrieval-Augmented Generation (RAG)
9.1. Qué es el Retrieval-Augmented Generation
9.2. Problema que resuelve (alucinaciones, conocimiento limitado)
9.3. Cómo funciona: embeddings + búsqueda + generación
9.4. Bases vectoriales (concepto)
9.5. Flujo completo de un sistema RAG
9.6. Chunking y procesamiento de documentos
9.7. Ranking y recuperación de contexto relevante
9.8. Integración con OpenAI
9.9. Proyecto práctico: chatbot con documentos propios
Unidad 10: Despliegue y Escalabilidad
10.1. Publicación de aplicaciones
10.2. Control de costes y rendimiento
10.3. Seguridad y privacidad
10.4. Monitorización de uso
10.5. Buenas prácticas en producción
Programa consultado en el catálogo de Recursos Impulsa el 15/10/2026. Confirmamos su vigencia, nivel y disponibilidad antes de contratar.
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