Presentación Inicial de IA Sesión2.pptx.pdf
javieramador25
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Oct 05, 2025
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About This Presentation
curso IA
Slide Content
Revoluciona tu Trabajo con IA:
Asistentes Virtuales, Automatizaciones y
Soluciones Inteligentes para el Transporte y
Más
Sesión 2
Asistentes Virtuales, Automatizaciones y
Soluciones Inteligentes para el Transporte y
Más
Sesión 2
Sesión 2
MÓDULO 2
Automatizaciones en las organizaciones y empresas del sector transportes
Horas 4H
16:00-17:20
1. Introducción a la automatización: Definición, beneficios y herramientas
comunes.
17:20-17:30 Descanso
17:30-18:50
2.Introducción a AWS y Azure: Herramientas de IA disponibles en ambas
plataformas. Copilot
18:50-19:00 Descanso
19:00-20:00 3.Práctica: Claude vs Perpeplexity vs Deepseek
MÓDULO 2
Automatizaciones en las organizaciones y empresas del sector transportes
Horas 4H
16:00-17:20
1. Introducción a la automatización: Definición, beneficios y herramientas
comunes.
17:20-17:30 Descanso
17:30-18:50
2.Introducción a AWS y Azure: Herramientas de IA disponibles en ambas
plataformas. Copilot
18:50-19:00 Descanso
19:00-20:00 3.Práctica: Claude vs Perpeplexity vs Deepseek
Revoluciona tu Trabajo con IA:
Asistentes Virtuales, Automatizaciones y
Soluciones Inteligentes para el Transporte y
Más
MÓDULO 2: AUTOMATIZACIONES
Asistentes Virtuales, Automatizaciones y
Soluciones Inteligentes para el Transporte y
Más
MÓDULO 2: AUTOMATIZACIONES
Retos de la organización digital
1.Introducción a la Inteligencia
Artificial: Conceptos básicos y
áreas de aplicación.
1.Introducción a la Inteligencia
Artificial: Conceptos básicos y
áreas de aplicación.
Explicabilidad: Entendiendo el Modelo
Predicción y Acción
Más allá de la simple predicción, los modelos
de Machine Learning pueden explicar cómo
cada variable afecta al resultado final. Esto nos
permite entender las palancas clave que
debemos activar para mejorar nuestras
métricas y tomar decisiones informadas.
Ventaja Competitiva
Al conocer los factores que impulsan nuestro
negocio, podemos anticiparnos a las necesidades y
tomar medidas proactivas, como ajustar el inventario
o contratar más personal. Esta capacidad de
explicabilidad se traduce en una ventaja competitiva
significativa.
Entendiendo la Historia
Los datos ahora cuentan historias, y una vez
que entendemos esa historia, podemos elegir
la herramienta más adecuada para nuestro
caso de uso. La explicabilidad es clave para
tomar decisiones informadas y aprovechar al
máximo el potencial de la inteligencia artificial.
Selección de Herramientas
No existe una solución única que se ajuste a todos los
problemas. La elección de la herramienta adecuada,
ya sea Machine Learning, Deep Learning,
programación tradicional o Transformers, dependerá
de la naturaleza de nuestro problema y de los datos
disponibles.
Predicción y Acción
Más allá de la simple predicción, los modelos
de Machine Learning pueden explicar cómo
cada variable afecta al resultado final. Esto nos
permite entender las palancas clave que
debemos activar para mejorar nuestras
métricas y tomar decisiones informadas.
Ventaja Competitiva
Al conocer los factores que impulsan nuestro
negocio, podemos anticiparnos a las necesidades y
tomar medidas proactivas, como ajustar el inventario
o contratar más personal. Esta capacidad de
explicabilidad se traduce en una ventaja competitiva
significativa.
Entendiendo la Historia
Los datos ahora cuentan historias, y una vez
que entendemos esa historia, podemos elegir
la herramienta más adecuada para nuestro
caso de uso. La explicabilidad es clave para
tomar decisiones informadas y aprovechar al
máximo el potencial de la inteligencia artificial.
Selección de Herramientas
No existe una solución única que se ajuste a todos los
problemas. La elección de la herramienta adecuada,
ya sea Machine Learning, Deep Learning,
programación tradicional o Transformers, dependerá
de la naturaleza de nuestro problema y de los datos
disponibles.
Algoritmos y Casos de Uso
Identificar el Problema
El primer paso es entender
claramente el problema que
queremos resolver. Esto nos
ayudará a determinar qué tipo
de algoritmo o herramienta es
la más adecuada.
Analizar los Datos
Después, debemos analizar la
naturaleza y calidad de los
datos disponibles. Esto influirá
en la elección de la tecnología
más apropiada, ya sea
Machine Learning, Deep
Learning o incluso
programación tradicional.
Seleccionar la
Herramienta
Una vez entendido el
problema y los datos,
podremos seleccionar la
herramienta más adecuada,
ya sea un modelo de
Transformers, AutoML o una
combinación de algoritmos.
Identificar el Problema
El primer paso es entender
claramente el problema que
queremos resolver. Esto nos
ayudará a determinar qué tipo
de algoritmo o herramienta es
la más adecuada.
Analizar los Datos
Después, debemos analizar la
naturaleza y calidad de los
datos disponibles. Esto influirá
en la elección de la tecnología
más apropiada, ya sea
Machine Learning, Deep
Learning o incluso
programación tradicional.
Seleccionar la
Herramienta
Una vez entendido el
problema y los datos,
podremos seleccionar la
herramienta más adecuada,
ya sea un modelo de
Transformers, AutoML o una
combinación de algoritmos.
El Futuro de los Algoritmos
1 Integración de Tecnologías
Inteligencia artificial, la descentralización y la computación cuántica.
2 Democratización del Acceso
Plataformas y herramientas cada vez más accesibles permitirán que más personas
puedan aprovechar el poder de estos algoritmos avanzados, democratizando el acceso a
la innovación y la creatividad.
3 Ética y Responsabilidad
1 Integración de Tecnologías
Inteligencia artificial, la descentralización y la computación cuántica.
2 Democratización del Acceso
Plataformas y herramientas cada vez más accesibles permitirán que más personas
puedan aprovechar el poder de estos algoritmos avanzados, democratizando el acceso a
la innovación y la creatividad.
3 Ética y Responsabilidad
"Organizar bien los datos de tu empresa
es el primer paso crucial para
implementar inteligencia artificial”
La importancia de la organización de nuestros datos
es el primer paso crucial para
implementar inteligencia artificial”
La importancia de la organización de nuestros datos
1. CSV (Comma-Separated Values)
●Ventajas:
○Simple y ampliamente soportado.
○Fácil de leer y escribir.
○Ideal para datos tabulares.
●Uso: Muy común para datasets estructurados, especialmente en
hojas de cálculo y bases de datos.
2. JSON (JavaScript Object Notation)
●Ventajas:
○Flexible y fácil de leer por humanos y máquinas.
○Soporta estructuras de datos complejas y anidadas.
○Ideal para datos jerárquicos.
●Uso: Ampliamente utilizado en APIs y transmisión de datos.Cúal es
el formato ideal
3. XML (eXtensible Markup Language)
●Ventajas:
○Altamente estructurado y soporta datos
complejos.
○Buen soporte para validación y esquemas.
●Uso: Utilizado en sistemas empresariales y para
intercambio de datos entre
aplicaciones”automatizaciónes”.
4. Parquet
●Ventajas:
○Optimizado para almacenamiento y consulta
eficientes.
○Soporta compresión y codificación eficientes.
○Ideal para grandes volúmenes de datos.
●Uso: Muy utilizado en ecosistemas de big data como
Apache Hadoop y Apache Spark.
¿Cual es el formato ideal?
Para la ingesta de datos por algoritmos de inteligencia artificial, es fundamental utilizar formatos que sean estructurados,
consistentes y fáciles de procesar. Aquí están algunos de los mejores formatos para organizar los datos:
●Ventajas:
○Simple y ampliamente soportado.
○Fácil de leer y escribir.
○Ideal para datos tabulares.
●Uso: Muy común para datasets estructurados, especialmente en
hojas de cálculo y bases de datos.
2. JSON (JavaScript Object Notation)
●Ventajas:
○Flexible y fácil de leer por humanos y máquinas.
○Soporta estructuras de datos complejas y anidadas.
○Ideal para datos jerárquicos.
●Uso: Ampliamente utilizado en APIs y transmisión de datos.Cúal es
el formato ideal
3. XML (eXtensible Markup Language)
●Ventajas:
○Altamente estructurado y soporta datos
complejos.
○Buen soporte para validación y esquemas.
●Uso: Utilizado en sistemas empresariales y para
intercambio de datos entre
aplicaciones”automatizaciónes”.
4. Parquet
●Ventajas:
○Optimizado para almacenamiento y consulta
eficientes.
○Soporta compresión y codificación eficientes.
○Ideal para grandes volúmenes de datos.
●Uso: Muy utilizado en ecosistemas de big data como
Apache Hadoop y Apache Spark.
¿Cual es el formato ideal?
Para la ingesta de datos por algoritmos de inteligencia artificial, es fundamental utilizar formatos que sean estructurados,
consistentes y fáciles de procesar. Aquí están algunos de los mejores formatos para organizar los datos:
Tratamiento del dato ETL y ELT
¿Qué es una ETL?
Extracción
La fase de extracción normalmente
corresponde a scripts o tareas que leen
los datos de diferentes fuentes y los
cargan en memoria. Esto se puede hacer
con Python, SQL u otras herramientas.
Transformación
Los datos extraídos deben ser
transformados para corregir problemas
como valores nulos, inconsistencias o
errores. Esto prepara los datos para su
carga en el Data Warehouse.
Carga
Finalmente, los datos transformados se cargan en el Data Warehouse, donde estarán listos
para ser consumidos por analistas, directivos y otros usuarios.
Extracción
La fase de extracción normalmente
corresponde a scripts o tareas que leen
los datos de diferentes fuentes y los
cargan en memoria. Esto se puede hacer
con Python, SQL u otras herramientas.
Transformación
Los datos extraídos deben ser
transformados para corregir problemas
como valores nulos, inconsistencias o
errores. Esto prepara los datos para su
carga en el Data Warehouse.
Carga
Finalmente, los datos transformados se cargan en el Data Warehouse, donde estarán listos
para ser consumidos por analistas, directivos y otros usuarios.
ETL vs ELT
ETL
En el modelo ETL, la transformación de los datos
se realiza antes de cargarlos en el Data
Warehouse. Esto asegura la calidad de los datos,
pero puede ser más costoso y lento.
ELT
En el modelo ELT, los datos se cargan primero en
el Data Warehouse y luego se transforman. Esto
es más económico y rápido, pero requiere más
potencia de cómputo en el Data Warehouse.
ETL
En el modelo ETL, la transformación de los datos
se realiza antes de cargarlos en el Data
Warehouse. Esto asegura la calidad de los datos,
pero puede ser más costoso y lento.
ELT
En el modelo ELT, los datos se cargan primero en
el Data Warehouse y luego se transforman. Esto
es más económico y rápido, pero requiere más
potencia de cómputo en el Data Warehouse.
Data Warehouse vs Base de Datos
1Modelo
Transaccional
Las bases de datos
relacionales se utilizan
para operaciones
transaccionales, con
ediciones, inserciones y
borrados continuos.
2Modelo Analítico
Los Data Warehouses
están diseñados para
análisis, con
operaciones limitadas:
no se permiten
ediciones, los borrados
son poco frecuentes y el
costo de
almacenamiento es
menor.
3Estructuración de
Datos
Mientras que las bases
de datos tienen tablas
estructuradas, los Data
Warehouses pueden
manejar datos más
desestructurados, como
los de un Data Lake.
1Modelo
Transaccional
Las bases de datos
relacionales se utilizan
para operaciones
transaccionales, con
ediciones, inserciones y
borrados continuos.
2Modelo Analítico
Los Data Warehouses
están diseñados para
análisis, con
operaciones limitadas:
no se permiten
ediciones, los borrados
son poco frecuentes y el
costo de
almacenamiento es
menor.
3Estructuración de
Datos
Mientras que las bases
de datos tienen tablas
estructuradas, los Data
Warehouses pueden
manejar datos más
desestructurados, como
los de un Data Lake.
Data Lake
Almacenamiento Masivo
Un Data Lake permite el
almacenamiento de grandes volúmenes
de datos, incluyendo información
desestructurada que llega en forma de
eventos.
Flexibilidad
A diferencia de un Data Warehouse, un
Data Lake no requiere un esquema
predefinido, lo que lo hace más flexible
para manejar datos de diversas fuentes
y estructuras.
Almacenamiento Masivo
Un Data Lake permite el
almacenamiento de grandes volúmenes
de datos, incluyendo información
desestructurada que llega en forma de
eventos.
Flexibilidad
A diferencia de un Data Warehouse, un
Data Lake no requiere un esquema
predefinido, lo que lo hace más flexible
para manejar datos de diversas fuentes
y estructuras.
Casos de uso: ETL vs ELT
1 Esfuerzo Económico
El modelo ELT suele ser más económico que el ETL, ya que la transformación
se realiza dentro del propio Data Warehouse.
2 Tiempo de Desarrollo
El ELT puede ser más rápido de implementar, ya que la transformación se
realiza después de la carga de los datos.
3 Reacción al Cambio
El ELT permite una mayor flexibilidad para adaptarse a cambios en los
requisitos, ya que la transformación se realiza después de la carga.
1 Esfuerzo Económico
El modelo ELT suele ser más económico que el ETL, ya que la transformación
se realiza dentro del propio Data Warehouse.
2 Tiempo de Desarrollo
El ELT puede ser más rápido de implementar, ya que la transformación se
realiza después de la carga de los datos.
3 Reacción al Cambio
El ELT permite una mayor flexibilidad para adaptarse a cambios en los
requisitos, ya que la transformación se realiza después de la carga.
Otras Fuentes de Datos
Bases de Datos
La mayor parte de las veces, la
extracción de datos se realiza
desde bases de datos.
Acciones de Usuarios
También se pueden extraer
datos de acciones realizadas por
los usuarios, como clics,
heatmaps, etc.
Streaming de Datos
Los CDPs (Customer Data
Platforms) permiten el streaming
de datos, pero deben ser
robustos para evitar pérdidas de
información.
Bases de Datos
La mayor parte de las veces, la
extracción de datos se realiza
desde bases de datos.
Acciones de Usuarios
También se pueden extraer
datos de acciones realizadas por
los usuarios, como clics,
heatmaps, etc.
Streaming de Datos
Los CDPs (Customer Data
Platforms) permiten el streaming
de datos, pero deben ser
robustos para evitar pérdidas de
información.
Visualización de Datos
La limpieza de datos es
fundamental, ya que puede
representar hasta el 80% del
trabajo de un Científico de
Datos.
La limpieza de datos es
fundamental, ya que puede
representar hasta el 80% del
trabajo de un Científico de
Datos.
¿Qué palabra te viene a la mente cuando piensas
en “datos” en tu trabajo?
Instrucción: Escribe una sola palabra. Puede ser una herramienta, un reto,
una sensación o una oportunidad.
en “datos” en tu trabajo?
Instrucción: Escribe una sola palabra. Puede ser una herramienta, un reto,
una sensación o una oportunidad.
Clasificaciones sencillas de la IA
Tipos de Inteligencia Artificial. Explicación muy
básica
IA Débil (o IA Estrecha): Diseñada para realizar tareas específicas
(ejemplo: reconocimiento de voz, recomendaciones de
productos).
IA Fuerte (o IA General): Aún teórica, sería capaz de entender y
aprender cualquier tarea intelectual que un humano puede.
básica
IA Débil (o IA Estrecha): Diseñada para realizar tareas específicas
(ejemplo: reconocimiento de voz, recomendaciones de
productos).
IA Fuerte (o IA General): Aún teórica, sería capaz de entender y
aprender cualquier tarea intelectual que un humano puede.
Tipos de IA. Reactiva
La IA reactiva es la forma más simple de IA. Estos sistemas no tienen memoria y
no pueden usar experiencias pasadas para informar decisiones actuales. Solo
responden a estímulos inmediatos. No tienen la capacidad de aprender ni de
adaptarse a nuevas situaciones.
Características técnicas:
●Limitada a tareas específicas: No puede generalizar a partir de sus
experiencias.
●Sin almacenamiento de datos: No retiene información pasada.
En turismo: Sistemas de recomendación basados en reglas fijas, como aquellos
que sugieren atracciones cercanas en función de la ubicación actual del usuario.
La IA reactiva es la forma más simple de IA. Estos sistemas no tienen memoria y
no pueden usar experiencias pasadas para informar decisiones actuales. Solo
responden a estímulos inmediatos. No tienen la capacidad de aprender ni de
adaptarse a nuevas situaciones.
Características técnicas:
●Limitada a tareas específicas: No puede generalizar a partir de sus
experiencias.
●Sin almacenamiento de datos: No retiene información pasada.
En turismo: Sistemas de recomendación basados en reglas fijas, como aquellos
que sugieren atracciones cercanas en función de la ubicación actual del usuario.
Tipos de IA. De memoria limitada
Este tipo de IA puede almacenar datos y utilizar información histórica para tomar
decisiones. Aunque no tienen una memoria permanente, pueden mejorar sus
respuestas basadas en experiencias recientes.
Características técnicas:
●Almacenamiento temporal: Mantiene datos temporales para mejorar la
precisión de sus respuestas.
●Adaptabilidad: Puede ajustarse según nuevas informaciones.
En turismo: Chatbots que recuerdan preferencias de usuarios y ofrecen
recomendaciones basadas en interacciones pasadas, como sugerencias de
hoteles similares a los reservados anteriormente.
Este tipo de IA puede almacenar datos y utilizar información histórica para tomar
decisiones. Aunque no tienen una memoria permanente, pueden mejorar sus
respuestas basadas en experiencias recientes.
Características técnicas:
●Almacenamiento temporal: Mantiene datos temporales para mejorar la
precisión de sus respuestas.
●Adaptabilidad: Puede ajustarse según nuevas informaciones.
En turismo: Chatbots que recuerdan preferencias de usuarios y ofrecen
recomendaciones basadas en interacciones pasadas, como sugerencias de
hoteles similares a los reservados anteriormente.
Tipos de IA. Teoría de la mente
Estos sistemas de IA están diseñados para comprender las emociones,
creencias, intenciones y pensamientos de los seres humanos. Este tipo de IA aún
está en desarrollo y busca emular la capacidad humana de empatía y
comprensión social.
Características técnicas:
●Modelos cognitivos avanzados: Utilizan teorías psicológicas para intentar
predecir y comprender comportamientos humanos.
●Interacción social: Capacidad de interactuar de manera más natural y
humana.
En turismo: Un asistente virtual que ajusta sus recomendaciones y tono de voz
en función del estado emocional del usuario, proporcionando una experiencia
más personalizada y empática.
Estos sistemas de IA están diseñados para comprender las emociones,
creencias, intenciones y pensamientos de los seres humanos. Este tipo de IA aún
está en desarrollo y busca emular la capacidad humana de empatía y
comprensión social.
Características técnicas:
●Modelos cognitivos avanzados: Utilizan teorías psicológicas para intentar
predecir y comprender comportamientos humanos.
●Interacción social: Capacidad de interactuar de manera más natural y
humana.
En turismo: Un asistente virtual que ajusta sus recomendaciones y tono de voz
en función del estado emocional del usuario, proporcionando una experiencia
más personalizada y empática.
Tipos de IA. Autoconciencia
Este es el tipo más avanzado de IA, teórico en gran medida, que implicaría una
autoconciencia similar a la humana. Una IA autoconciente entendería sus
propios estados internos y podría tener autopercepción.
Características técnicas:
●Consciencia de sí misma: Tendría un modelo interno de sí misma y de su
entorno.
●Capacidad reflexiva: Podría evaluar y ajustar sus acciones con base en una
comprensión interna.
En turismo: En un futuro, podría implicar sistemas que no solo entienden lo que
el usuario quiere, sino también el contexto detrás de esas preferencias,
anticipando necesidades de manera proactiva.
Este es el tipo más avanzado de IA, teórico en gran medida, que implicaría una
autoconciencia similar a la humana. Una IA autoconciente entendería sus
propios estados internos y podría tener autopercepción.
Características técnicas:
●Consciencia de sí misma: Tendría un modelo interno de sí misma y de su
entorno.
●Capacidad reflexiva: Podría evaluar y ajustar sus acciones con base en una
comprensión interna.
En turismo: En un futuro, podría implicar sistemas que no solo entienden lo que
el usuario quiere, sino también el contexto detrás de esas preferencias,
anticipando necesidades de manera proactiva.
Respuestas
IA para la reducción del
desperdicio en hoteles
desperdicio en hoteles
La iA, puede ayudarnos a saber cuanta comida
tiramos. Buffet Waste
Referencias: https://www.sigho.es/es/website/buffetwaste/
tiramos. Buffet Waste
Referencias: https://www.sigho.es/es/website/buffetwaste/
ChatGPT-4o: Guía de
Uso y Aplicaciones
Introducción a ChatGPT-4o, uso eficiente de la
herramienta, ejercicios prácticos para empresas.
Fuentes de información y comunidades.
A
Uso y Aplicaciones
Introducción a ChatGPT-4o, uso eficiente de la
herramienta, ejercicios prácticos para empresas.
Fuentes de información y comunidades.
A
¿Qué es ChatGPT-4o?
Definición y Características
1Definición
ChatGPT-4o es una versión avanzada del
modelo de lenguaje desarrollado por
OpenAI, optimizada para comprender y
generar texto de manera aún más precisa y
coherente.
2
Características
principales
Comprensión contextual mejorada:
Capacidad para entender preguntas
complejas y específicas. Generación de
texto natural y relevante: Producción de
respuestas más coherentes y precisas.
Versatilidad en aplicaciones: Utilizable en
una amplia gama de contextos, desde
soporte al cliente hasta generación de
contenido.
Definición y Características
1Definición
ChatGPT-4o es una versión avanzada del
modelo de lenguaje desarrollado por
OpenAI, optimizada para comprender y
generar texto de manera aún más precisa y
coherente.
2
Características
principales
Comprensión contextual mejorada:
Capacidad para entender preguntas
complejas y específicas. Generación de
texto natural y relevante: Producción de
respuestas más coherentes y precisas.
Versatilidad en aplicaciones: Utilizable en
una amplia gama de contextos, desde
soporte al cliente hasta generación de
contenido.
Cómo Utilizar ChatGPT-4o
Acceso y Configuración
1
Visitar el Sitio Web de OpenAI
URL: [OpenAI](https://www.openai.com/) Acción: Navegar a la página principal de OpenAI.
2
Crear una Cuenta en OpenAI
Ir a la Página de Registro URL: [OpenAI Sign Up](https://platform.openai.com/signup)
Acción: Hacer clic en el enlace de registro para comenzar el proceso de creación de cuenta.
Ingresar Información Personal Acción: Completar el formulario de registro con tu nombre
completo, correo electrónico y contraseña. Verificar el Correo Electrónico Acción: Revisar tu
bandeja de entrada para un correo de verificación de OpenAI y hacer clic en el enlace
proporcionado para verificar tu dirección de correo electrónico.
3 Acceder a la Plataforma
Iniciar Sesión URL: [OpenAI Login](https://platform.openai.com/login) Acción: Ingresar tu
correo electrónico y contraseña para iniciar sesión en tu cuenta de OpenAI.
4
Suscribirse a un Plan de Uso
Explorar Planes y Precios URL: [OpenAI Pricing](https://openai.com/pricing) Acción: Revisar
los diferentes planes de suscripción disponibles. Seleccionar un Plan Acción: Elegir el plan
que mejor se adapte a tus necesidades y hacer clic en el botón para suscribirse.
Proporcionar Información de Pago Acción: Ingresar los detalles de pago, si seleccionaste un
plan de pago.
Acceso y Configuración
1
Visitar el Sitio Web de OpenAI
URL: [OpenAI](https://www.openai.com/) Acción: Navegar a la página principal de OpenAI.
2
Crear una Cuenta en OpenAI
Ir a la Página de Registro URL: [OpenAI Sign Up](https://platform.openai.com/signup)
Acción: Hacer clic en el enlace de registro para comenzar el proceso de creación de cuenta.
Ingresar Información Personal Acción: Completar el formulario de registro con tu nombre
completo, correo electrónico y contraseña. Verificar el Correo Electrónico Acción: Revisar tu
bandeja de entrada para un correo de verificación de OpenAI y hacer clic en el enlace
proporcionado para verificar tu dirección de correo electrónico.
3 Acceder a la Plataforma
Iniciar Sesión URL: [OpenAI Login](https://platform.openai.com/login) Acción: Ingresar tu
correo electrónico y contraseña para iniciar sesión en tu cuenta de OpenAI.
4
Suscribirse a un Plan de Uso
Explorar Planes y Precios URL: [OpenAI Pricing](https://openai.com/pricing) Acción: Revisar
los diferentes planes de suscripción disponibles. Seleccionar un Plan Acción: Elegir el plan
que mejor se adapte a tus necesidades y hacer clic en el botón para suscribirse.
Proporcionar Información de Pago Acción: Ingresar los detalles de pago, si seleccionaste un
plan de pago.
https://chatgpt.com/
https://chatgpt.com/#pricing
Sacándole el Máximo Partido
“Lo veremos al detalle en la clase de prompt engineer”
1
Formulación de preguntas
claras y específicas
Proporcionar contexto y detalles
relevantes para obtener respuestas
más precisas.
2
Proporcionar contexto
adecuado
Asegurar que las preguntas incluyan
suficiente información para mejorar la
precisión de las respuestas.
3
Usar ChatGPT-4o para tareas específicas
Generación de ideas:
●Solicitar sugerencias para actividades, eventos o mejoras.
●Pedir resúmenes de documentos largos o informes.
●Responder preguntas frecuentes: Crear una base de datos de preguntas y
respuestas comunes.
“Lo veremos al detalle en la clase de prompt engineer”
1
Formulación de preguntas
claras y específicas
Proporcionar contexto y detalles
relevantes para obtener respuestas
más precisas.
2
Proporcionar contexto
adecuado
Asegurar que las preguntas incluyan
suficiente información para mejorar la
precisión de las respuestas.
3
Usar ChatGPT-4o para tareas específicas
Generación de ideas:
●Solicitar sugerencias para actividades, eventos o mejoras.
●Pedir resúmenes de documentos largos o informes.
●Responder preguntas frecuentes: Crear una base de datos de preguntas y
respuestas comunes.
IA para planificación de Actividades Recreativas
Objetivo
Desarrollar un calendario de actividades que
mantenga a los residentes activos y
comprometidos.
Actividad
Pedir a ChatGPT-4o sugerencias para
actividades diarias y temáticas. Ejemplo:
Pregunta: "Sugerir actividades para un día
lluvioso en una residencia de ancianos." Revisar
y seleccionar las actividades más apropiadas.
Objetivo
Desarrollar un calendario de actividades que
mantenga a los residentes activos y
comprometidos.
Actividad
Pedir a ChatGPT-4o sugerencias para
actividades diarias y temáticas. Ejemplo:
Pregunta: "Sugerir actividades para un día
lluvioso en una residencia de ancianos." Revisar
y seleccionar las actividades más apropiadas.
AI para recomendación de
libros
libros
Recomendaciones de libros de marketing digital turístico
Prompt: Recomiendame 5 libros para marketing digital especializado en el sector turistico
Prompt: Recomiendame 5 libros para marketing digital especializado en el sector turistico
Interpreta la imagen y
escribeme el texto
escribeme el texto
Generar un examen de marketing en redes sociales
Prompt: "Genera un conjunto de 10 preguntas de examen sobre estrategias de marketing en redes sociales,
incluyendo tanto preguntas de elección múltiple como de desarrollo."
Prompt: "Genera un conjunto de 10 preguntas de examen sobre estrategias de marketing en redes sociales,
incluyendo tanto preguntas de elección múltiple como de desarrollo."
Interpreta la imagen y
escribeme el texto
escribeme el texto
Interpretación de un menú de un restaurante ruso
Prompt: Puedes traducirme este menú de restaurante y escribirlo
Prompt: Puedes traducirme este menú de restaurante y escribirlo
AI para buscar referencias de
personas
personas
Preguntas sobre personas
Prompt: Puedes decirme quien es Jimmy Pons, es nuestro profesor de un curso hoy y quiero saber más de el.
Prompt: Puedes decirme quien es Jimmy Pons, es nuestro profesor de un curso hoy y quiero saber más de el.
AI para interpretar un gráfico
Interpretar un gráfico. Solo con Chatgpt 4.0
Prompt: Por favor escríbeme un texto que describa este gráfico
Prompt: Por favor escríbeme un texto que describa este gráfico
Interpretar un grafico. Solo con Chatgpt 4.0
Prompt: Por favor escríbeme un texto que describa este gráfico
Prompt: Por favor escríbeme un texto que describa este gráfico
AI para extraer información de
un documento
un documento
Interpretar un documento y extraer información relevante
Prompt: Puedes hacerme un resumen de este documento y sacar los datos más importantes en cuanto a los
beneficios que existen en el mercado Silver de Canarias
Prompt: Puedes hacerme un resumen de este documento y sacar los datos más importantes en cuanto a los
beneficios que existen en el mercado Silver de Canarias
Fuentes de Información
Recursos y Referencias
1
Documentación oficial de
OpenAI
URL: [OpenAI
Docs](https://platform.openai.com/docs/)
Contenido: Guías técnicas, tutoriales y
ejemplos de uso de ChatGPT-4o.
2
Tutoriales y guías en línea
Plataformas: YouTube, Coursera,
Udacity. Contenido: Cursos y videos
explicativos sobre el uso y la
aplicación de ChatGPT-4o.
3
Artículos y blogs
Blogs especializados en IA: Medium, Towards Data Science, AI Alignment Forum.
Contenido: Artículos técnicos y casos de estudio sobre modelos de lenguaje y sus
aplicaciones.
Recursos y Referencias
1
Documentación oficial de
OpenAI
URL: [OpenAI
Docs](https://platform.openai.com/docs/)
Contenido: Guías técnicas, tutoriales y
ejemplos de uso de ChatGPT-4o.
2
Tutoriales y guías en línea
Plataformas: YouTube, Coursera,
Udacity. Contenido: Cursos y videos
explicativos sobre el uso y la
aplicación de ChatGPT-4o.
3
Artículos y blogs
Blogs especializados en IA: Medium, Towards Data Science, AI Alignment Forum.
Contenido: Artículos técnicos y casos de estudio sobre modelos de lenguaje y sus
aplicaciones.
Comunidades y Soporte
Grupos y Foros
1
OpenAI
Community
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repositorios relacionados
con ChatGPT y modelos
de lenguaje. Contenido:
Proyectos de código
abierto, herramientas y
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Deep Research: Explorando las
Profundidades del Conocimiento
Definición de investigación profunda
"Deep Research" es el término que se usa para
describir una nueva generación de herramientas de
búsqueda impulsadas por inteligencia artificial. Estas
soluciones combinan grandes modelos de lenguaje
(LLM) con acceso en tiempo real a la web para generar
informes y análisis profundos sobre temas específicos.
La idea es que, a partir de una consulta, el sistema
pueda “investigar” en la red, extraer información
actualizada y producir un informe con citas
verificables, similar a lo que podría hacer un
investigador humano en mucho menos tiempo. Las
principales empresas que han lanzado versiones de
Deep Research son Google, OpenAI y Perplexity
Profundidades del Conocimiento
Definición de investigación profunda
"Deep Research" es el término que se usa para
describir una nueva generación de herramientas de
búsqueda impulsadas por inteligencia artificial. Estas
soluciones combinan grandes modelos de lenguaje
(LLM) con acceso en tiempo real a la web para generar
informes y análisis profundos sobre temas específicos.
La idea es que, a partir de una consulta, el sistema
pueda “investigar” en la red, extraer información
actualizada y producir un informe con citas
verificables, similar a lo que podría hacer un
investigador humano en mucho menos tiempo. Las
principales empresas que han lanzado versiones de
Deep Research son Google, OpenAI y Perplexity
¿Cómo Funciona?
Ingesta de Datos
Deep Research recopila
datos de diversas
fuentes, como bases de
datos, artículos
científicos, informes de
mercado, etc.
Procesamiento y
Análisis
Utiliza IA para analizar y
comprender los datos,
identificando relaciones
y patrones.
Generación de
Resultados
Presenta los resultados
de manera clara y
organizada, facilitando
la toma de decisiones
informadas.
Ingesta de Datos
Deep Research recopila
datos de diversas
fuentes, como bases de
datos, artículos
científicos, informes de
mercado, etc.
Procesamiento y
Análisis
Utiliza IA para analizar y
comprender los datos,
identificando relaciones
y patrones.
Generación de
Resultados
Presenta los resultados
de manera clara y
organizada, facilitando
la toma de decisiones
informadas.
Casos de Uso
Investigación Académica
Descubre nuevas perspectivas y
acelera el proceso de
investigación.
Inteligencia de Mercado
Analiza tendencias y
competidores para tomar
decisiones estratégicas.
Análisis de Riesgo
Evalúa riesgos y oportunidades en diferentes escenarios.
Investigación Académica
Descubre nuevas perspectivas y
acelera el proceso de
investigación.
Inteligencia de Mercado
Analiza tendencias y
competidores para tomar
decisiones estratégicas.
Análisis de Riesgo
Evalúa riesgos y oportunidades en diferentes escenarios.
Beneficios
Ahorro de Tiempo
Encuentra información relevante de
manera rápida y eficiente.
1
Mayor Profundidad
Descubre insights que serían difíciles de
encontrar manualmente.
2
Mejor Toma de Decisiones
Basadas en datos y análisis sólidos. 3
Ahorro de Tiempo
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Mayor Profundidad
Descubre insights que serían difíciles de
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2
Mejor Toma de Decisiones
Basadas en datos y análisis sólidos. 3
Parametros
Investigación profunda de Google Investigación profunda de OpenAI Investigación profunda sobre la
perplexity
Modelo de fondo Basado en la familia Gemini de Google, aprovechando la
vasta capacidad de indexación y datos del ecosistema
Google
gestion.pe
Utiliza la versión o3 del LLM (evolución de GPT) optimizada
para análisis y generación de informes; obtuvo 26,6% en el
benchmark “El último examen de la humanidad”
es.wikipedia.org
Combina modelos licenciados (como GPT-4) con su propio
motor de búsqueda y clasificación; optimizado para respuestas
rápidas y con citas
ft.com
Integración/Ecosist
ema
Se integra con el amplio ecosistema de Google
(Search, Docs, Gmail, etc.), facilitando una experiencia
unificada y accediendo a una inmensa base de datos.
Integrado en la experiencia de ChatGPT Pro, pensado para
usuarios empresariales y de alta exigencia en análisis; forma
parte de la oferta de OpenAI
es.wikipedia.org
Disponible como producto independiente con interfaz
minimalista; enfocado en ofrecer resultados de búsqueda
precisos y actualizados en tiempo real
Utilidad y casos de
uso
Ideal para investigaciones amplias, resúmenes
integrados y generación de informes con datos
actualizados; se orienta a usuarios que requieren
análisis profundo
Diseñado para análisis “nivel experto” y generación de
informes complejos que pueden incluir texto, imágenes y
PDF; enfocado en profundizar en temas específicos
Enfocado en proporcionar respuestas inmediatas y precisas
con fuentes citadas; ideal tanto para investigadores
casuales como para profesionales que necesitan
información actualizada
Acceso en tiempo
real
Aprovecha la potencia del buscador de Google para
acceder a información en vivo y actualizada
Permite navegar y extraer información en tiempo real
(con funciones que se ampliarán próximamente, como
visualizaciones)
Destaca por su capacidad de búsqueda en tiempo real,
ofreciendo información fresca y verificada al instante.
Capacidad de
razonamiento
Fuerte capacidad gracias a Gemini, con un
razonamiento sólido aunque sin datos de benchmark
específicos publicados
Alto rendimiento en razonamiento, demostrado por su
puntaje en el "Humanity's Last Exam" (26.6%), lo que lo
hace muy competente en análisis complejo
Buena capacidad de razonamiento, aunque generalmente
se centra en la eficiencia y la rapidez; su nivel puede ser
inferior al de OpenAI en tareas de análisis profundo
Coste y modelo de
precios
Puede estar incluido dentro de servicios comerciales
o requerir una suscripción premium en ciertos
mercados (detalles variables según la
implementación)
Disponible para usuarios de ChatGPT Pro por alrededor de
$200/mes (con límite de 100 consultas Deep Research)
es.wikipedia.org
Ofrecido a un precio más accesible, alrededor de $20/mes, lo
que lo hace atractivo para un público más amplio
ft.com
Transparencia y
citas
Presenta resultados organizados con enlaces y citas
para validar la información, aprovechando la
reputación de Google
Proporciona citas y enlaces, aunque puede sufrir
ocasionalmente de "alucinaciones" en algunos casos; se
trabaja para mejorar la distinción entre fuentes confiables
Pone gran énfasis en la transparencia, mostrando
claramente las fuentes y permitiendo exportar informes en
PDF o compartir "Perplexity Pages"
Interfaz y
experiencia de
usuario
Interfaz similar a la de un motor de búsqueda
avanzada, con módulos y paneles informativos que
facilitan la exploración y la verificación de datos.
Utiliza el formato conversacional de ChatGPT, lo que
resulta familiar y fácil de usar, especialmente para
consultas profundas y diálogos prolongados.
Interfaz minimalista y limpia, enfocada en la rapidez de
respuesta y la claridad de la información, con un diseño
pensado para investigaciones rápidas.
Investigación profunda de Google Investigación profunda de OpenAI Investigación profunda sobre la
perplexity
Modelo de fondo Basado en la familia Gemini de Google, aprovechando la
vasta capacidad de indexación y datos del ecosistema
gestion.pe
Utiliza la versión o3 del LLM (evolución de GPT) optimizada
para análisis y generación de informes; obtuvo 26,6% en el
benchmark “El último examen de la humanidad”
es.wikipedia.org
Combina modelos licenciados (como GPT-4) con su propio
motor de búsqueda y clasificación; optimizado para respuestas
rápidas y con citas
ft.com
Integración/Ecosist
ema
Se integra con el amplio ecosistema de Google
(Search, Docs, Gmail, etc.), facilitando una experiencia
unificada y accediendo a una inmensa base de datos.
Integrado en la experiencia de ChatGPT Pro, pensado para
usuarios empresariales y de alta exigencia en análisis; forma
parte de la oferta de OpenAI
es.wikipedia.org
Disponible como producto independiente con interfaz
minimalista; enfocado en ofrecer resultados de búsqueda
precisos y actualizados en tiempo real
Utilidad y casos de
uso
Ideal para investigaciones amplias, resúmenes
integrados y generación de informes con datos
actualizados; se orienta a usuarios que requieren
análisis profundo
Diseñado para análisis “nivel experto” y generación de
informes complejos que pueden incluir texto, imágenes y
PDF; enfocado en profundizar en temas específicos
Enfocado en proporcionar respuestas inmediatas y precisas
con fuentes citadas; ideal tanto para investigadores
casuales como para profesionales que necesitan
información actualizada
Acceso en tiempo
real
Aprovecha la potencia del buscador de Google para
acceder a información en vivo y actualizada
Permite navegar y extraer información en tiempo real
(con funciones que se ampliarán próximamente, como
visualizaciones)
Destaca por su capacidad de búsqueda en tiempo real,
ofreciendo información fresca y verificada al instante.
Capacidad de
razonamiento
Fuerte capacidad gracias a Gemini, con un
razonamiento sólido aunque sin datos de benchmark
específicos publicados
Alto rendimiento en razonamiento, demostrado por su
puntaje en el "Humanity's Last Exam" (26.6%), lo que lo
hace muy competente en análisis complejo
Buena capacidad de razonamiento, aunque generalmente
se centra en la eficiencia y la rapidez; su nivel puede ser
inferior al de OpenAI en tareas de análisis profundo
Coste y modelo de
precios
Puede estar incluido dentro de servicios comerciales
o requerir una suscripción premium en ciertos
mercados (detalles variables según la
implementación)
Disponible para usuarios de ChatGPT Pro por alrededor de
$200/mes (con límite de 100 consultas Deep Research)
es.wikipedia.org
Ofrecido a un precio más accesible, alrededor de $20/mes, lo
que lo hace atractivo para un público más amplio
ft.com
Transparencia y
citas
Presenta resultados organizados con enlaces y citas
para validar la información, aprovechando la
reputación de Google
Proporciona citas y enlaces, aunque puede sufrir
ocasionalmente de "alucinaciones" en algunos casos; se
trabaja para mejorar la distinción entre fuentes confiables
Pone gran énfasis en la transparencia, mostrando
claramente las fuentes y permitiendo exportar informes en
PDF o compartir "Perplexity Pages"
Interfaz y
experiencia de
usuario
Interfaz similar a la de un motor de búsqueda
avanzada, con módulos y paneles informativos que
facilitan la exploración y la verificación de datos.
Utiliza el formato conversacional de ChatGPT, lo que
resulta familiar y fácil de usar, especialmente para
consultas profundas y diálogos prolongados.
Interfaz minimalista y limpia, enfocada en la rapidez de
respuesta y la claridad de la información, con un diseño
pensado para investigaciones rápidas.
Conclusión
●Google Deep Research se apoya en la potencia del
ecosistema Google y su modelo Gemini para
ofrecer investigaciones integrales y bien citadas,
ideal para usuarios que ya están inmersos en el
entorno Google.
●OpenAI Deep Research destaca por su capacidad
de razonamiento y análisis profundo, generando
informes “nivel experto” y siendo parte de la
experiencia ChatGPT Pro, aunque a un costo
mayor.
●Perplexity Deep Research se orienta a ofrecer
respuestas rápidas, precisas y actualizadas con una
excelente transparencia en las citas, a un precio
mucho más accesible.
Cada uno de estos modelos tiene sus puntos fuertes y
se adaptan a diferentes necesidades y presupuestos,
por lo que la elección dependerá de tus
requerimientos específicos en cuanto a profundidad
analítica, integración y coste.
●Google Deep Research se apoya en la potencia del
ecosistema Google y su modelo Gemini para
ofrecer investigaciones integrales y bien citadas,
ideal para usuarios que ya están inmersos en el
entorno Google.
●OpenAI Deep Research destaca por su capacidad
de razonamiento y análisis profundo, generando
informes “nivel experto” y siendo parte de la
experiencia ChatGPT Pro, aunque a un costo
mayor.
●Perplexity Deep Research se orienta a ofrecer
respuestas rápidas, precisas y actualizadas con una
excelente transparencia en las citas, a un precio
mucho más accesible.
Cada uno de estos modelos tiene sus puntos fuertes y
se adaptan a diferentes necesidades y presupuestos,
por lo que la elección dependerá de tus
requerimientos específicos en cuanto a profundidad
analítica, integración y coste.
Ejemplos de Búsqueda
Deep Research se adapta a tus necesidades, sin importar el sector. Aquí tienes algunos ejemplos de
cómo puedes usar prompts de búsqueda efectivos:
Sector Tecnológico
"Investiga las últimas tendencias en inteligencia artificial aplicada a startups
tecnológicas. ¿Qué innovaciones emergentes (como modelos de lenguaje,
computación en la nube o blockchain) están transformando el sector y qué
casos de éxito pueden servir de inspiración para un nuevo emprendimiento?"
Sector Salud y bienestar
"Realiza una búsqueda sobre innovaciones en salud digital y telemedicina.
¿Cuáles son las soluciones disruptivas que están revolucionando la atención
médica, especialmente en mercados emergentes, y qué oportunidades de
negocio ofrecen para emprendedores en el área de la salud?"
Sector Moda y sostenibilidad
"Explora las tendencias actuales en moda sostenible. ¿Qué marcas
emergentes y estrategias innovadoras están marcando la pausa en el diseño,
producción y comercialización de ropa ecológica, y cómo pueden estos
insights inspirar el lanzamiento de un emprendimiento en este sector?
Sector Financiero y Fintech
"Busca información sobre las últimas tendencias en fintech, enfocándote en
banca digital y criptomonedas. ¿Cómo están las startups transformando la
industria financiera a través de soluciones innovadoras (por ejemplo,
plataformas de inversión, pagos móviles o blockchain) y cuáles son las
principales oportunidades de negocio en este ámbito?"
Deep Research se adapta a tus necesidades, sin importar el sector. Aquí tienes algunos ejemplos de
cómo puedes usar prompts de búsqueda efectivos:
Sector Tecnológico
"Investiga las últimas tendencias en inteligencia artificial aplicada a startups
tecnológicas. ¿Qué innovaciones emergentes (como modelos de lenguaje,
computación en la nube o blockchain) están transformando el sector y qué
casos de éxito pueden servir de inspiración para un nuevo emprendimiento?"
Sector Salud y bienestar
"Realiza una búsqueda sobre innovaciones en salud digital y telemedicina.
¿Cuáles son las soluciones disruptivas que están revolucionando la atención
médica, especialmente en mercados emergentes, y qué oportunidades de
negocio ofrecen para emprendedores en el área de la salud?"
Sector Moda y sostenibilidad
"Explora las tendencias actuales en moda sostenible. ¿Qué marcas
emergentes y estrategias innovadoras están marcando la pausa en el diseño,
producción y comercialización de ropa ecológica, y cómo pueden estos
insights inspirar el lanzamiento de un emprendimiento en este sector?
Sector Financiero y Fintech
"Busca información sobre las últimas tendencias en fintech, enfocándote en
banca digital y criptomonedas. ¿Cómo están las startups transformando la
industria financiera a través de soluciones innovadoras (por ejemplo,
plataformas de inversión, pagos móviles o blockchain) y cuáles son las
principales oportunidades de negocio en este ámbito?"
"Keep exploring AI, dream
big"
https://aistudio.google.com/
big"
https://aistudio.google.com/
"Keep exploring AI, dream
big"
https://chat.deepseek.com/
big"
https://chat.deepseek.com/
DeepSeek es un modelo de inteligencia artificial desarrollado por
la comunidad open-source china.
Está diseñado para tareas de lenguaje, razonamiento y
codificación.
Muy potente en explicaciones complejas, matemáticas y
documentos largos.
Versión más avanzada: DeepSeek-VL (multimodal: texto +
imagen).
Gratuito y accesible desde chat.deepseek.com
la comunidad open-source china.
Está diseñado para tareas de lenguaje, razonamiento y
codificación.
Muy potente en explicaciones complejas, matemáticas y
documentos largos.
Versión más avanzada: DeepSeek-VL (multimodal: texto +
imagen).
Gratuito y accesible desde chat.deepseek.com
Retos de la organización digital
2.Introducción a AWS y Azure:
Herramientas de IA disponibles
en ambas plataformas. Copilot
2.Introducción a AWS y Azure:
Herramientas de IA disponibles
en ambas plataformas. Copilot
¿Qué es AWS? Amazon Web Services
●AWS (Amazon Web Services) es la plataforma en la
nube más usada del mundo.
●Ofrece servicios bajo demanda de computación,
almacenamiento y herramientas de desarrollo.
●Utilizada por startups, grandes empresas y gobiernos.
●AWS (Amazon Web Services) es la plataforma en la
nube más usada del mundo.
●Ofrece servicios bajo demanda de computación,
almacenamiento y herramientas de desarrollo.
●Utilizada por startups, grandes empresas y gobiernos.
Herramientas de IA en AWS
●Amazon SageMaker: desarrollo y despliegue de modelos de machine learning.
●Amazon Rekognition: análisis de imágenes y vídeos.
●Amazon Comprehend: procesamiento de lenguaje natural (NLP).
●Amazon Lex: creación de chatbots conversacionales.
●Amazon Transcribe y Translate: transcripción y traducción automática.
●Amazon SageMaker: desarrollo y despliegue de modelos de machine learning.
●Amazon Rekognition: análisis de imágenes y vídeos.
●Amazon Comprehend: procesamiento de lenguaje natural (NLP).
●Amazon Lex: creación de chatbots conversacionales.
●Amazon Transcribe y Translate: transcripción y traducción automática.
¿Para qué se usa la IA de AWS?
●Predicciones de ventas
●Atención al cliente automatizada
●Análisis de datos en tiempo real
●Seguridad (detección de fraude, reconocimiento facial)
●Predicciones de ventas
●Atención al cliente automatizada
●Análisis de datos en tiempo real
●Seguridad (detección de fraude, reconocimiento facial)
69
Respuestas
Respuestas
70
Introducción a Microsoft Azure y sus
herramientas de IA
●Azure es la plataforma de servicios en la nube de Microsoft.
●Ofrece soluciones escalables para desarrollo, almacenamiento y análisis de
datos.
●Especialmente fuerte en integración con productos Microsoft (Office 365,
Dynamics, Teams).
71
herramientas de IA
●Azure es la plataforma de servicios en la nube de Microsoft.
●Ofrece soluciones escalables para desarrollo, almacenamiento y análisis de
datos.
●Especialmente fuerte en integración con productos Microsoft (Office 365,
Dynamics, Teams).
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Herramientas de IA en Azure
●Azure Machine Learning: desarrollo, entrenamiento y despliegue de modelos
de ML.
●Cognitive Services: API para visión, lenguaje, habla, búsqueda y toma de
decisiones.
●Azure Bot Services: creación de bots inteligentes (con integración a Teams,
WhatsApp…).
●Form Recognizer y Speech Services: reconocimiento de formularios y voz.
72
●Azure Machine Learning: desarrollo, entrenamiento y despliegue de modelos
de ML.
●Cognitive Services: API para visión, lenguaje, habla, búsqueda y toma de
decisiones.
●Azure Bot Services: creación de bots inteligentes (con integración a Teams,
WhatsApp…).
●Form Recognizer y Speech Services: reconocimiento de formularios y voz.
72
¿Para qué se usa la IA de Azure?
●Análisis predictivo en negocios
●Automatización de atención al cliente
●Personalización en aplicaciones y servicios
●Creación de asistentes virtuales
73
●Análisis predictivo en negocios
●Automatización de atención al cliente
●Personalización en aplicaciones y servicios
●Creación de asistentes virtuales
73
74
Introducción a Microsoft 365 Copilot
¿Qué es Microsoft 365 Copilot?
●Es el asistente de inteligencia artificial de Microsoft integrado en herramientas
como Word, Excel, Outlook, PowerPoint y Teams.
●Basado en modelos como GPT-4 y conectado con datos del usuario (Microsoft
Graph).
●Actúa como copiloto para ayudarte a escribir, analizar, organizar y comunicar.
75
¿Qué es Microsoft 365 Copilot?
●Es el asistente de inteligencia artificial de Microsoft integrado en herramientas
como Word, Excel, Outlook, PowerPoint y Teams.
●Basado en modelos como GPT-4 y conectado con datos del usuario (Microsoft
Graph).
●Actúa como copiloto para ayudarte a escribir, analizar, organizar y comunicar.
75
¿Qué tareas puede hacer?
Funciones de Copilot en la oficina
●En Word: redactar textos, informes y resúmenes.
●En Excel: crear fórmulas, generar análisis y gráficos.
●En Outlook: redactar y resumir emails, sugerir respuestas.
●En PowerPoint: generar presentaciones a partir de texto.
●En Teams: generar minutas, traducir chats y resumir
conversaciones.
76
Funciones de Copilot en la oficina
●En Word: redactar textos, informes y resúmenes.
●En Excel: crear fórmulas, generar análisis y gráficos.
●En Outlook: redactar y resumir emails, sugerir respuestas.
●En PowerPoint: generar presentaciones a partir de texto.
●En Teams: generar minutas, traducir chats y resumir
conversaciones.
76
Ejemplos de uso práctico
●Automatizar informes de ventas semanales con un solo
comando.
●Generar una propuesta de negocio con datos en tiempo real.
●Resumir 10 correos de seguimiento en 3 frases claras.
●Preparar una presentación de status en 2 minutos.
77
●Automatizar informes de ventas semanales con un solo
comando.
●Generar una propuesta de negocio con datos en tiempo real.
●Resumir 10 correos de seguimiento en 3 frases claras.
●Preparar una presentación de status en 2 minutos.
77
Retos de la organización digital
3.Práctica: Perplexity vs Claude
vs Deepseek
3.Práctica: Perplexity vs Claude
vs Deepseek
81
82
83
84
85
86
87
Revoluciona tu Trabajo con IA:
Asistentes Virtuales, Automatizaciones y
Soluciones Inteligentes para el Transporte y
Más
Fin Sesión 2
Asistentes Virtuales, Automatizaciones y
Soluciones Inteligentes para el Transporte y
Más
Fin Sesión 2
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