Bloque 1. Las Plataformas de IA Generativa

Módulo 1: Fundamentos y panorama de la IA generativa

✓ El momento actual de la IA

• Que es la IA generativa: modelos de lenguaje, multimodales, generación de imágenes y vídeo.
• Los 4 grandes ecosistemas: OpenAI (ChatGPT / GPT-5.4), Anthropic (Claude Opus 4.6), Google (Gemini 3.1 Pro), Microsoft (Copilot).
• Modelos open source: Llama 4 (Meta), Mistral. Cuando y por que importan.
• Como funcionan los LLMs: tokens, contexto, probabilidades, ventanas de contexto (explicación no técnica).
• Limitaciones que debes conocer: alucinaciones, sesgo, corte de conocimiento, confidencialidad.

✓ La IA como competencia profesional

• Como la IA está a cambiar el mercado laboral: perfiles que ganan valor, tareas que se automatizan.
• La IA como multiplicador: no sustituye a lo profesional, potencia a quien sabe usarla.
• Incluir la IA en el CV y en las entrevistas: como demostrar competencia real.
• El rol del criterio humano: la IA propone, tu decides.

✓ Prompting: la habilidad transversal

• Anatomía de un buen prompt: rol + contexto + tarea + formato + restricciones.
• Técnicas: few-shot, chain-of-thought, delimitadores, prompts iterativos.
• Prompting para trabajo profesional: redacción, análisis, síntesis, creatividad, aprendizaje.
• Errores comunes y como evitarlos.

Módulo 2: ChatGPT – El estándar de mercado

✓ ChatGPT en profundidad

• Modelo GPT-5.4 (marzo 2026): razonamiento avanzado, computer use nativo, contexto de 1M tokens.
• GPT-5.4 Thinking: planificación upfront, steerability en tiempo real.
• Plans: Free, Plus, Team, Enterprise. Que incluye cada uno.
• Interface: conversaciones, historial, Projects, memoria, custom instructions.

✓ Funcionalidades avanzadas

• Análisis de documentos: subir PDFs, Word, Excel. Resumenes, extracción, comparación.
• Análisis de datos con Code Interpreter: subir CSV/Excel, gráficos, estadísticas.
• DALL-E: generación de imágenes desde texto.
• GPT-5.4 Vision: análisis de imágenes, capturas, gráficos, OCR.
• Modo de voz: interacción hablada en móvil y escritorio.
• Deep Research: investigación profunda automatizada con fuentes.

✓ Custom GPTs

• Crear asistentes especializados: instrucciones, conocimiento (archivos), capacidades.
• GPT Store: explorar y evaluar GPTs de la comunidad.
• Caso práctico: crear un Custom GPT para preparar entrevistas de trabajo.

Módulo 3. Claude. El Asistente de trabajo profundo

✓ Claude y el ecosistema Anthropic

• Claude Opus 4.6 (febrero 2026): el modelo más avanzado de Anthropic. Ventana de 1M tokens.
• Claude Sonnet 4.6 y Haiku 4.5: cuando usar cada uno (rendimiento vs. coste vs. velocidad).
• Claude Desktop: a aplicación con tres modos — Chat, Cowork e Code.
• Plans: Pro (20$/mes), Max, Team, Enterprise.

✓ Claude Chat y Projects

• Análisis de documentos extensos: subir PDFs, contratos, informes de 100+ páginas.
• Projects: organizar conversaciones, documentos y contexto por proyecto.
• Artifacts: documentos, código y visualizaciones editables dentro de la conversación.
• Memoria y personalización: como Claude recuerda contexto entre conversaciones.

✓ Claude Cowork: el agente de escritorio

• Que es Cowork: Claude accede a carpetas de tu ordenador y ejecuta tareas autónomamente.
• Demostración: organizar archivos, generar informes, analizar documentos — Claude trabaja mientras tu haces otra cosa.
• Skills de Cowork: generar documentos Word, Excel, PowerPoint y PDF profesionales.
• Conectores: Google Drive, Gmail, Calendar, Notion, Slack.

✓ Claude para Excel y PowerPoint

• Add-ins de Claude: IA integrada directamente dentro de Excel y PowerPoint.
• Contexto compartido (marzo 2026): una conversación cruza ambas apps sin repetir contexto.
• Skills reutilizables: workflows de un clic compartibles en equipo.

Módulo 4. Gemini y Google Workspace con IA

✓ Gemini 3.1 Pro y el ecosistema Google

• Gemini 3.1 Pro (febrero 2026): el modelo mas avanzado de Google. Razonamiento mejorado, multimodal nativo.
• Gemini Flash 3.1 y Flash-Lite: modelos rápidos y económicos.
• Gemini na app: chat, xeración de imaxes con Nano Banana 2, Deep Research.
• Plans: gratuíto, Google AI Pro (20$/mes),GoogleAIUltra(25$/mes).

✓ Gemini integrado en Google Workspace

• Gemini en Google Docs: redacción, reescritura, resumo.
• Gemini en Google Sheets: análisis de datos, fórmulas, gráficos con lenguaje natural.
• Gemini en Google Slides: generación de presentaciones.
• Gemini en Gmail: resumen de hilos, redacción de respuestas.

✓ NotebookLM: investigación con fuentes verificables

• NotebookLM: IA que solo trabaja con tus documentos. Cero alucinaciones, citación automática.
• Audio Overviews: convertir documentos en podcasts explicativos.
• Video Overviews, Slide Decks, infografías, flashcards y quizzes.
• Caso de uso: preparar un tema de oposición o un trabajo de investigación con fuentes verificadas.

Módulo 5. Microsoft Copilot. IA en el ecosistema Office

✓ Microsoft Copilot y M365 Copilot

• Copilot Chat (gratuito): busca con IA, generación de contenido, asistente general.
• Microsoft 365 Copilot (licencia): IA integrada en Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams.
• Wave 3 (marzo 2026): Copilot Cowork, agentes en apps, multimodelo (GPT-5.4 + Claude).
• Copilot Studio: creación de agentes sin código (introducción — se ahonda en el Módulo 7).

✓ Copilot en acción

• Word: redacción, reescritura, resumo, generación desde otros documentos.
• Excel: análisis de datos, fórmulas, tablas dinámicas, Python en Excel.
• PowerPoint: presentaciones desde prompts o documentos.
• Outlook y Teams: resumen de correos, redacción de respuestas, actas de reuniones.

✓ Comparativa de plataformas: cuando usar cual

• ChatGPT: mejorar para generación creativa, Custom GPTs, análisis de datos con Code Interpreter.
• Claude: mejor para análisis documental extenso, trabajo profundo, Cowork para tareas autónomas.
• Gemini: mejor integración con Google Workspace, NotebookLM para investigación con fuentes.
• Copilot: mejor para organizaciones que ya usan Microsoft 365.
• Criterio de selección: no hay una IA mejor — hay una IA mejor para cada tarea.

Bloque 2. IA en el mundo real: sector público y privado

Módulo 6: IA en la empresa privada y en el sector público

✓ IA en la empresa privada

• Como usan la IA las empresas hoy: marketing, ventas, operaciones, RRHH, finanzas, atención al cliente.
• Casos reales: startups que nacen con IA, grandes empresas que la integran, sectores transformados.
• Perfiles profesionales emergentes: prompt engineer, AI product manager, AI ops, especialista en agentes.
• Productividad y competitividad: las empresas que no adoptan IA pierden terreno.
• Herramientas de IA más demandadas en ofertas de empleo (2026).

✓ IA en el sector público

• Como usan la IA las administraciones públicas: atención al ciudadano, tramitación, gestión documental, análisis de datos.
• Casos reales en España y Europa: chatbots institucionales, automatización de procesos, análsiis de normativa.
• Oposiciones y empleo público: como la IA cambia los perfiles que se necesitan.
• El Sandbox regulatorio de la AESIA (Agencia Española de Supervisión de la IA).

✓ Marco legal y ético: lo que todo profesional debe saber

• Reglamento Europeo de IA (EU AI Act): categorías de riesgo, obligas, calendario.
• RGPD y uso de IA: que datos nunca deben introducirse, anonimización, consentimiento.
• Propiedad intelectual: de quien es lo que genera la IA?
• Sesgos algorítmicos: que son, por que importan, como detectarlos.
• Diferencias regulatorias entre sector público (transparencia, rendición de cuentas, ENS) y privado (compliance, IP, vetaja competitiva).
• Uso responsable: la IA propone, el profesional decide y es responsable.

Bloque 3. Agentes de IA y Equipos de agentes

Módulo 7: Agente de IA. De la conversación a la acción

✓ ¿Qué es un agente de IA?

• La evolución: chatbot → asistente → agente. De responder preguntas a ejecutar tareas.
• Anatomía de un agente: modelo de IA + herramientas + memoria + instrucciones+ autonomía.
• Tipos de agentes: conversaciones (responden), de proceso (automatizan), autónomos (deciden y actúan).
• El espectro de autonomía: human-in-the-loop, human-on-the-loop, human-out-of-the-loop.

✓ Agentes en cada plataforma

• Custom GPTs (ChatGPT): agentes especializados con conocimiento y herramientas propias.
• Claude Cowork (Anthropic): agente de escritorio que ejecuta tareas sobre tus archivos.
• Claude Code: agente de desarrollo que escribe, ejecuta y corrige código autónomamente.
• Gemini Agents: agentes integrados en Google Workspace y Android.
• Microsoft Copilot Cowork (Wave 3): agente que opera dentro de M365 con tareas de larga duración.
• Agent Builder de M365: crear agentes desde Copilot Chat sin código.

✓ Crear agentes sen programar

• Copilot Studio: plataforma low-code de Microsoft para construir agentes.
• Crear un agente en 15 minutos: descripción en lenguaje natural → agente funcional.
• Fuentes de conocimiento: SharePoint, sitios web, documentos, bases de datos.
• Flujos de agente (Agent Flows): automatizaciones que el agente ejecuta como herramientas.
• Publicar en Teams, web, Outlook o como extensión de M365 Copilot.

✓ Model Context Protocol (MCP): el estándar de conexión

• Que es MCP: protocolo abierto para que los agentes se conecten con herramientas e datos externos.
• MCP en Claude, Copilot Studio, VS Code, JetBrains: un estándar compartido por la industria.
• Conectores MCP: Gmail, Google Drive, Slack, Notion, GitHub, bases de datos, APIs.
• Por que MCP importa para tu carrera: es la fontanería de la IA agéntica.

Módulo 8: Equipos de agentes. Orquestación multiagente

✓ De un agente a un equipo de agentes

• Por que un solo agente no llega: tareas complejas requieren especialización e coordinación.
• Patrones de orquestación: secuencial (pipeline), paralelo, gerárquico, colaborativo.
• El concepto de roles: un agente investiga, otro analiza, otro redacta, otro revisa.
• Comunicación entre agentes: protocolo A2A (Agent-to-Agent), delegación, resultados compartidos.

✓ Equipos de agentes en la práctica

• Claude Cowork con sub-agentes: Claude divide una tarea compleja en subtareas y coordina múltiples sub-agentes en paralelo.
• Microsoft Agent 365 + Copilot Studio: agentes que chaman a otros agentes, A2A, orquestación multisistema.
• Squad (GitHub): equipos de agentes precreados para desarrollos (lead, frontend, backend, tester).
• Frameworks de referencia: CrewAI, LangGraph, Anthropic Agent SDK, Google ADK. Visión general.

✓ Gobernanza de agentes y equipos

• Observabilidad: saber que hace cada agente, cuando, por que y con que resultado.
• Human-in-the-loop: cuando y como un humano interviene en un equipo de agentes.
• Seguridad y permisos: que puede hacer cada agente, acceso a datos, acciones destructivas.
• Auditoría y cumplimento: trazabilidad de decisiones tomadas por agentes.
• Diferencias de gobernanza entre sector público (auditoría obligatoria, transparencia) y privado (eficiencia, IP).

✓ El futuro del trabajo con agentes

• El profesional como 'agent boss': supervisar equipos de agentes, no ejecutar tareas.
• Nuevos perfiles: diseñador de agentes, orquestador de workflows, supervisor de IA.
• Como posicionarse profesionalmente: las competencias en agentes de IA son la nueva ventaja competitiva.