Aplicar herramientas de Inteligencia Artificial Generativa en tareas operativas del trabajo diario, de acuerdo con los requerimientos del puesto y las políticas de seguridad y protección de datos de la organización.
Fundamentos de la Inteligencia Artificial en el contexto laboral
Oficina de Inteligencia Artificial - Vicerrectoría de Tecnologías de la Información
Inicio de clases
Modalidad
Precio
Duración
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FECHAS DESTACADAS
Inicio del curso: 29 de octubre del 2026 | Período de inscripciones: desde el 29 de octubre del 2026 hasta el 31 de dicimebre del 2026 | Cierre del curso: 01 de enero del 2027
Inicio del curso: 29 de octubre del 2026 | Período de inscripciones: desde el 29 de octubre del 2026 hasta el 31 de dicimebre del 2026 | Cierre del curso: 01 de enero del 2027
Fundamentos de la Inteligencia Artificial en el contexto laboral
Curso 100% online y asincrónico, con acompañamiento de un facilitador o tutor. Está orientado a trabajadoras y trabajadores de áreas operativas, comerciales, de gestión o de servicio que buscan incorporar herramientas de Inteligencia Artificial Generativa para ahorrar tiempo en tareas repetitivas, sin exponer datos de la organización ni entregar resultados sin verificar.
Modalidad: e-learning asincrónico conducido por tutor
Duración: 8 horas cronológicas
Duración: 8 horas cronológicas
40% teórico / 60% práctico
Sin requisitos previos en IA
Sin requisitos previos en IA
Certificado Universidad de Chile: $30.000 CLP
Para participar, debes inscribirte con tu cuenta OpenUChile
Si aún no posees una cuenta OpenUChile, te invitamos a seguir estos sencillos pasos para crear tu acceso y comenzar tu aprendizaje:
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Descripción del curso
Este curso es una formación práctica para incorporar la Inteligencia Artificial Generativa en tareas de redacción, análisis de información, coordinación y resolución de problemas del trabajo diario, con un uso seguro, verificado y responsable.
Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:
- Explicar el funcionamiento, las capacidades y las limitaciones de la IA Generativa en el contexto laboral.
- Identificar al menos tres tareas de su trabajo diario que se pueden optimizar con IA, según el tiempo que consumen y su riesgo.
- Diseñar y refinar prompts estructurados con 6 componentes (Rol, Tarea, Contexto, Formato, Restricciones y Ejemplos) para redactar, sintetizar y analizar documentos laborales.
- Aplicar técnicas avanzadas (Chain-of-Thought, Few-Shot, Role Prompting) en casos operativos reales.
- Proteger datos confidenciales mediante anonimización y enmascaramiento antes de usar herramientas de IA públicas.
- Auditar críticamente los resultados de la IA, detectando alucinaciones, errores y pérdida de estilo, mediante un checklist de verificación.
- Asumir la responsabilidad (Accountability) sobre los entregables generados con asistencia de IA.
Objetivo del curso
Metodología de aprendizaje
El curso se desarrolla en modalidad e-learning asincrónica, conducida por un facilitador o tutor, mediante:
- Recursos de aprendizaje y manuales de estudio por módulo.
- Actividades prácticas aplicadas a tareas reales del puesto de trabajo (60% del tiempo del curso).
- Plantillas de prompts y checklist de seguridad y verificación.
Cada participante trabaja sobre su propia jornada laboral: identifica tareas, diseña sus prompts y verifica los resultados antes de usarlos.
Estructura de curso
Curso aplicado para trabajadoras y trabajadores, profesionales, técnicos, analistas y personal administrativo de áreas operativas, comerciales, de gestión o de servicio que realizan labores rutinarias de redacción, análisis de información, coordinación o resolución de problemas.
Estructura y contenidos del curso
Competencia del curso: Aplicar herramientas de Inteligencia Artificial Generativa en tareas operativas del trabajo diario, de acuerdo con los requerimientos del puesto y las políticas de seguridad y protección de datos de la organización.
Módulo 1: Fundamentos de IA Generativa y Diagnóstico de Oportunidades
Teoría 1,0 h · Práctica 1,5 h
Aprendizaje esperado: clasificar tareas y rutinas laborales del trabajo diario que se pueden optimizar mediante IA Generativa, según las capacidades operativas del puesto de trabajo y los requerimientos de la organización.
Contenidos técnicos: conceptos clave (IA Generativa, LLM, prompt, contexto); principio del «Copiloto Digital»; capacidades, límites y alucinaciones; mapeo de rutinas laborales; diagnóstico de tareas optimizables con la Matriz Tiempo x Riesgo.
Módulo 2: Ingeniería de Prompts para Optimización Operativa
Teoría 1,2 h · Práctica 1,8 h
Aprendizaje esperado: aplicar técnicas de ingeniería de prompts en la gestión de comunicaciones y documentos de trabajo (redacción, síntesis, análisis), de acuerdo con los requerimientos operativos y las políticas de seguridad de la organización.
Contenidos técnicos: estructura de prompts efectivos con 6 componentes (Rol, Tarea, Contexto, Formato, Restricciones y Ejemplos); técnicas avanzadas (Chain-of-Thought, Few-Shot, Role Prompting); casos de uso como redacción de correos, síntesis de informes y generación de tablas; iteración y refinamiento (V1 → V2 → V3).
Módulo 3: Verificación Crítica, Seguridad y Gobernanza
Teoría 1,0 h · Práctica 1,5 h
Aprendizaje esperado: analizar resultados e información procesada con herramientas de IA Generativa, evaluando su veracidad, la presencia de alucinaciones y el cumplimiento de la protección de datos y de los protocolos de resguardo de la organización.
Contenidos técnicos: protección de datos (información personal identificable y confidencialidad); anonimización y enmascaramiento; auditoría de alucinaciones y detección de errores fácticos; protocolo de verificación; responsabilidad sobre los entregables (Accountability).
Cuerpo académico
Ingeniera en Información y Control de Gestión (UChile), Diploma en Inteligencia Artificial (UChile).
Cuenta con amplia experiencia liderando proyectos de inteligencia artificial y transformación digital en el ámbito universitario, articulando equipos interdisciplinarios y desarrollando soluciones tecnológicas con enfoque en impacto social. Actualmente dirige la Oficina de Inteligencia Artificial en la Vicerrectoría de Tecnologías de la Información de la Universidad de Chile, impulsando iniciativas que promueven la innovación, la formación crítica en IA y la conexión entre academia y sociedad.
Profesor de Historia y Ciencias Sociales (Universidad Diego Portales), Magíster en Gestión y Liderazgo Educacional (Universidad Alberto Hurtado) y Diplomado en Estrategias Metodológicas y Evaluativas para la Formación Laboral (Universidad de Chile).
Cuenta con más de 15 años de experiencia en docencia, diseño instruccional y gestión académica en educación superior, formación técnica y capacitación profesional. Se ha especializado en diseño curricular, digitalización de procesos formativos y metodologías de formación por competencias, integrando tecnologías educativas y estrategias innovadoras para fortalecer la enseñanza y el aprendizaje. Actualmente se desempeña como Diseñador Instruccional de la Oficina de Inteligencia Artificial de la Universidad de Chile, donde desarrolla programas de formación docente orientados al uso pedagógico de la Inteligencia Artificial Generativa.
Estructura de evaluación
La evaluación combina actividades formativas de práctica, en las que propones prompts y usas la IA para decidir si conviene utilizarla en una tarea y cómo aplicarla, con dos cuestionarios sumativos de casos prácticos en los Módulos 2 y 3, que conforman la nota final.
| Instancia | Actividad evaluativa | Ponderación | Propósito |
|---|---|---|---|
| Evaluación formativa | Actividades de práctica durante el curso: propuesta de prompts para tareas del propio trabajo y uso de la IA para decidir si conviene utilizarla en una tarea y cómo aplicarla. | Sin ponderación | Fortalecer la experimentación guiada y el criterio para decidir cuándo y cómo usar la IA en el trabajo diario. |
| Evaluación sumativa Módulo 2 |
Cuestionario de casos prácticos: 10 preguntas de selección múltiple sobre prompting operativo e identificación de errores en instrucciones. | 40% | Validar el uso de prompts estructurados con 6 componentes, la aplicación de técnicas avanzadas y la iteración para mejorar los resultados. |
| Evaluación sumativa Módulo 3 |
Cuestionario de casos prácticos sobre protección y anonimización de datos, detección de alucinaciones y errores, y verificación de resultados antes de su uso. | 60% | Validar el uso seguro, verificado y responsable de la IA en situaciones reales del puesto de trabajo. |
Requisitos de aprobación
Nota mínima: 4,0 en escala de 1,0 a 7,0, con un 60% de exigencia en las evaluaciones sumativas (Módulo 2 y Módulo 3).
Completitud: 100% de los contenidos de la plataforma.
Participación: en foros, tareas colaborativas y espacios de consulta, y registro de conexión SENCE. Este requisito no pondera en la nota final.
Certificación
Quienes aprueben el curso podrán acceder a un certificado oficial emitido por la Universidad de Chile, avalando su formación en el programa.
El certificado incluye: fecha de inicio y término del curso, horas académicas y calificación final con nota.
Importante: el certificado tiene un costo de $30.000 CLP.
Preguntas frecuentes
A trabajadoras y trabajadores, profesionales, técnicos, analistas y personal administrativo de áreas operativas, comerciales, de gestión o de servicio que realizan tareas rutinarias de redacción, análisis de información, coordinación o resolución de problemas.
Es 100% en línea y asincrónico, conducido por un facilitador o tutor que responde consultas y entrega retroalimentación en un plazo máximo de 24 a 48 horas. El 60% del tiempo se dedica a actividades prácticas.
No se exigen conocimientos previos, escolaridad, habilidades técnicas ni certificaciones. Solo necesitas lectoescritura funcional en español, una conexión a internet estable y saber usar un navegador web. ¡No es necesario tener conocimientos previos en inteligencia artificial!
La duración total es de 8 horas cronológicas, distribuidas en tres módulos. Al ser asincrónico, puedes avanzar según tu disponibilidad de tiempo.
Quienes aprueben el curso pueden acceder a un certificado oficial emitido por la Universidad de Chile, con un costo de $30.000 CLP. Incluye la fecha de inicio y término del curso, las horas académicas y la calificación final con nota.
El curso se basa en la Ley N° 21.719 sobre protección de datos personales, la Recomendación sobre la Ética de la IA de la UNESCO (2021), el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (2024), el Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea, y los marcos del NIST para la gestión de riesgos de IA y la protección de información personal identificable.