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Automatización y Agentes de IA

Diseño de flujos inteligentes y agentes autónomos para automatizar tareas.

Acerca del curso

Objetivo de aprendizaje general Aprender a automatizar tareas y procesos laborales mediante el uso de herramientas de Inteligencia Artificial, flujos no-code y agentes autónomos, diseñando soluciones aplicables a problemas reales del trabajo. Objetivos de aprendizaje específicos Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

Distinguir entre aumentación y automatización con IA, seleccionando el enfoque adecuado para cada necesidad.
Identificar tareas y procesos automatizables dentro de su propio contexto laboral.
Crear flujos automatizados utilizando herramientas no-code como Make.
Integrar modelos de IA en automatizaciones para procesar datos no estructurados.
Utilizar agentes autónomos para tareas complejas que requieren navegación, búsqueda y ejecución.
Diseñar e implementar soluciones de automatización orientadas a problemas reales del trabajo.

El curso se desarrolla mediante una metodología práctica–aplicada, centrada en el “aprender haciendo”, que combina:

Breves exposiciones conceptuales para establecer marcos de decisión.
Demostraciones en vivo de herramientas y flujos de automatización.
Ejercicios guiados paso a paso.
Talleres de diseño de soluciones reales.
Desarrollo de un proyecto integrador aplicado al trabajo de cada participante.
La metodología privilegia la transferencia inmediata de los aprendizajes al entorno laboral real.

Módulo 1: De asistente a agente

Aumentación vs. automatización: dos caminos para aplicar IA.
El cambio de paradigma: automatización de datos no estructurados.
De asistentes a agentes: evolución de las herramientas de IA.
Criterios para decidir qué automatizar y qué no.
Panorama de soluciones: no-code, agentes y combinaciones híbridas.
Mapeo de procesos y detección de tareas automatizables.
Selección de un proceso real a automatizar durante el curso.
Herramientas: asistentes de IA (ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot).

Módulo 2: Automatización no-code

Introducción a herramientas no-code: Make, Zapier y n8n.
Anatomía de una automatización: triggers, acciones y filtros.
Integración de IA en flujos automatizados.
Buenas prácticas: manejo de errores, testing y documentación.
Configuración inicial y uso práctico de Make.
Ejercicios guiados de automatización.
Herramientas: Make y API de Gemini.

Módulo 3: Agentes autónomos

Qué son los agentes autónomos y cómo funcionan.
Tipos de agentes: navegación web, ejecución de código e investigación.
Capacidades y limitaciones actuales de los agentes.
Cuándo usar agentes versus automatizaciones tradicionales.
Consideraciones de seguridad, control y supervisión humana.
Herramientas: Manus, ChatGPT Agent, Claude Cowork y navegadores agénticos (Comet, Atlas).

Módulo 4: Proyecto integrador

Metodología para diseñar soluciones de automatización.
Cómo combinar herramientas: criterios de selección.
Escalabilidad y mantenimiento de automatizaciones.
Taller práctico: diseño e implementación de una solución real.
Presentación de proyectos y feedback grupal.
Plan de implementación y próximos pasos.
Herramientas: combinación de todas las vistas en el curso.

Profesionales de las áreas de marketing, operaciones, tecnología, innovación, gestión, analítica y cualquier rol que busque automatizar tareas, optimizar procesos y aumentar su productividad mediante el uso de la IA, sin necesidad de conocimientos avanzados de programación.

Aprender a automatizar tareas reales del trabajo con IA.
Reducir carga operativa y liberar tiempo para tareas de mayor valor.
Comprender cuándo usar asistentes, automatizaciones o agentes autónomos.
Diseñar soluciones prácticas sin necesidad de programar.
Finalizar el curso con un proyecto de automatización implementable.

Al término del curso, los participantes contarán con automatizaciones y agentes de IA funcionales, junto con un marco de decisión claro para seguir implementando soluciones de automatización en su trabajo diario.