IA Estratégica para Profesionales

Duración: 4 semanas (20 horas sincrónicas)
Modalidad: En vivo online (2x/semana, 8:00 PM - 10:30 PM) + actividades asíncronas
Dirigido a: Profesionales en activo, emprendedores o estudiantes avanzados que desean incorporar herramientas de IA en su trabajo cotidiano

🟢 No se requiere experiencia en programación ni en IA. Solo manejo básico de navegación web, correo electrónico y Google Drive. En 4 semanas construirás un sistema automatizado que recolecta datos de tu trabajo y genera reportes ejecutivos con insights de IA — todo con herramientas 100% gratuitas.

Inversión de tiempo

Actividad	Horas
Sesiones en vivo (8 × 2.5h)	20
Actividades asíncronas (8)	16
Total	36

Resultados de aprendizaje

Diseñar prompts efectivos y Gems personalizados en Gemini
- Comprender el funcionamiento básico de los modelos de lenguaje
- Aplicar la estructura Rol + Contexto + Tarea + Formato + Restricciones
- Configurar Gems personalizados con instrucciones y archivos de referencia persistentes
Estructurar datos y plantillas en Google Workspace para automatización
- Diseñar hojas de cálculo con arquitectura preparada para automatización
- Crear plantillas de reportes con marcadores variables clasificados por tipo
- Documentar decisiones del sistema para mantenibilidad de largo plazo
Construir un sistema automatizado de reportes con IA
- Integrar la Gemini API a flujos automáticos en Make sin escribir código
- Optimizar prompts para storytelling de datos (no solo cifras)
- Adaptar el sistema a tu caso real y presentarlo con cálculo de retorno de inversión

El caso guía: Roberto

Todo el curso gira alrededor de un caso único. Roberto es gerente de una pequeña empresa con 3-4 vendedores que pierde 4 horas cada viernes consolidando reportes manuales. El sistema que construimos juntos resuelve su problema. En el Módulo 2 adaptás ese mismo sistema a tu caso real de trabajo.

Módulo 1: Piezas del Sistema

Sesión 1: Prompts efectivos y Proyectos en Gemini (Gems)

Qué es un modelo de lenguaje y cómo funciona (explicación no técnica)
Por qué la IA “alucina” y cómo detectar errores disfrazados de confianza
Anatomía de un prompt profesional: Rol + Contexto + Tarea + Formato + Restricciones
Gems personalizados con instrucciones y archivos de referencia persistentes
Definición del proyecto de instrucción — el reporte real que vas a automatizar
Lab: Diseñar 3 variaciones del mismo prompt + escribir el brief del proyecto + configurar Gem asistente del curso
Entregable: Brief del proyecto (1 párrafo) + Gem funcionando con archivo de referencia + 3 prompts probados

Sesión 2: Google Sheets con ayuda de IA

Por qué la IA y la automatización necesitan datos estructurados
Arquitectura de 3 pestañas: operación, configuración, histórico
Rangos nombrados: cómo hacer el sistema robusto ante cambios futuros
Documentación de decisiones en una tabla de parámetros (documento vivo del curso)
Uso del Gem como copiloto de diseño de datos
Lab: Diseñar y construir un Google Sheet con 3 pestañas + 15 filas de ejemplo + rangos nombrados
Entregable: Sheet estructurado + tabla de parámetros iniciada

Sesión 3: Google Slides con ayuda de IA

Anatomía de un reporte ejecutivo: las 6 secciones clásicas
Los 3 tipos de marcadores variables: crudo (del Sheet), calculado, generado por IA
Convención snake_case y agrupación por sección
Diseño visual profesional: paleta, tipografía, jerarquía
Documentación de marcadores en la tabla de parámetros (mapa del sistema)
Lab: Diseñar plantilla con 6 secciones + nombrar y clasificar ~18-20 marcadores + prueba visual manual
Entregable: Plantilla de Google Slides con marcadores + tabla de parámetros con ~18-20 entradas clasificadas

Sesión 4: Make básico — tu primer flujo automático sin IA

Conceptos de Make: escenarios, módulos, operaciones, conexiones
Instant Trigger vs Scheduled Trigger: cuándo usar cada uno
Primer flujo: Gmail → Google Sheets actualizado en 2-5 segundos
Segundo flujo: Sheets → Slides (Replace Text) → PDF → Gmail
Monitoreo de consumo de operaciones y mejores prácticas iniciales
Lab: Construir 2 escenarios end-to-end con prueba en vivo + desafío de archivo con fecha dinámica
Entregable: 2 escenarios de Make funcionando + al menos 5 marcadores crudos y calculados activos

Módulo 2: Integración y Proyecto Personal

Sesión 5: Gemini API + dos flujos completos

Conceptos de API, HTTP y JSON sin jerga técnica
Obtención de API key de Gemini gratuita (1,500 consultas por día)
Extracción de datos estructurados desde correos informales (texto libre → JSON limpio)
Generación de insights automáticos para los marcadores tipo IA
Activación del flujo semanal programado con alimentación automática del histórico
Lab: Configurar API key + agregar Gemini a los 2 flujos + activar sistema modelo completo
Entregable: Sistema modelo con IA funcionando 24/7 (flujo instantáneo + flujo semanal programado)

Sesión 6: Integración total y mejores prácticas

Prompt engineering avanzado: persona explícita, few-shot, chain of thought
Storytelling de datos: de cifras planas a insights accionables (datos + comparación + causa + acción)
Mejores prácticas de sistemas en producción: nombres con fecha, carpeta de respaldos, alertas ante fallas, pestaña de logs
Planificación de la personalización: los 5 puntos críticos para adaptar a tu caso real
Lab: Optimizar al menos 3 prompts con comparación antes/después + aplicar 4 mejores prácticas + definir plan de personalización
Entregable: Prompts optimizados (antes/después documentado) + sistema con mejores prácticas + plan de personalización con 5 puntos

Sesión 7: Construcción del proyecto individual

Transferencia del patrón: la arquitectura se queda, el cerebro cambia
Adaptación del Sheet con columnas específicas de tu caso
Plantilla de Slides con tu marca propia: logo, colores, tipografía
Clonación de escenarios en Make y personalización de prompts para tu industria
Validación end-to-end con datos reales de tu trabajo
Lab: Construir sistema propio con acompañamiento 1 a 1 del instructor + validación con correos reales
Entregable: Sistema personalizado funcionando con datos reales + marca propia aplicada + prompts adaptados a tu industria

Sesión 8: Demo Day — presentación y ROI

Estructura de presentación ejecutiva en 5 minutos: Problema + Solución + Demostración en vivo + Resultado
Demostración en vivo obligatoria con datos reales (no solo diapositivas)
Cálculo del retorno de inversión: horas ahorradas × tarifa = valor anual
Principio 80/20 aplicado a la identificación de próximas automatizaciones
Compromiso público con plan de 30 días: 3 próximos agentes a construir
Lab: Presentaciones individuales con demostración en vivo + cálculo grupal de ROI + plan 30 días
Entregable en sesión: Demostración grabada + ROI documentado + plan de 30 días con 3 agentes identificados
Entregable asíncrono: Publicación profesional del caso de éxito + rúbricas de pares completadas

Resultado Final

Al finalizar el curso tendrás:

Gem personalizado con el contexto de tu proyecto profesional
Sistema automatizado funcionando con datos reales de tu trabajo
Reporte ejecutivo en PDF llegando automáticamente a tu correo
Biblioteca personal de prompts optimizados documentados
Cálculo de ROI documentado (ahorro mensual y anual en soles)
Plan de 30 días con 3 próximos agentes priorizados
Portafolio con al menos 1 caso de éxito documentado

Diferenciación

Aspecto	Otros programas	Enter Tech School
Formato	Videos grabados o un solo taller	8 sesiones en vivo con práctica
Resultado	“Aprendiste conceptos”	Sistema automatizado funcionando con tu caso real
Instructor	Teórico o influencer	Profesional que usa IA diariamente
Práctica	Ejercicios teóricos	Sistema integrado end-to-end con datos reales
Herramientas	Pago o limitadas	100% gratuitas (sin tarjeta de crédito)
Continuidad	Sin ruta siguiente	Pathway: 101 → 201 → 301