La inteligencia artificial ya llegó ¿Quieres prepararte par el presente?

Te ayudamos a entender, adoptar e integrar la IA Generativa, empoderando a tu equipo para que el cambio sea real, interno y duradero.

Estoy acá porque quiero

Para Todos

Introducción guiada al mundo de la IA

Un recorrido claro y práctico para entender qué es la Inteligencia Artificial hoy, qué puede (y no puede) hacer, y cómo impacta a organizaciones no técnicas sin necesidad de conocimientos previos.

Introducción a la IA Generativa

Una sesión introductoria de 2 horas para organizaciones y personas que quieren entender la IA, sin tecnicismos innecesarios y con ejemplos concretos.

  • ¿Qué es la IA generativa y por qué se habla tanto de ella?
  • Cómo funciona a alto nivel (sin matemática ni código)
  • Conceptos clave explicados en simple: modelos, prompts, contexto, agentes
  • Qué problemas puede ayudar a resolver en organizaciones no técnicas
  • Qué expectativas son realistas (y cuáles no)
  • Riesgos, consideraciones éticas y de seguridad
  • Cómo prepararse para los próximos años sin tomar malas decisiones hoy
Para Organizaciones

Adopción práctica de IA Generativa en tu organización

Ayudamos a tu equipo a incorporar IA Generativa en su trabajo diario, enfocándonos en tareas reales y repetitivas, con mejoras concretas y medibles desde las primeras semanas.

Análisis preliminar

Antes de hablar de herramientas específicas, hay que entender cómo se trabaja hoy. Buscamos tareas repetitivas, cuellos de botella y fricciones donde la IA puede aportar valor inmediato.

  • Análisis de cómo se realiza el trabajo en la práctica (no solo en teoría)
  • Revisión de documentos, procesos y flujos reales
  • Identificación y priorización de tareas repetitivas o de alto costo cognitivo
  • Selección de casos de uso concretos y alcanzables
  • Definición de métricas basadas en el trabajo (tiempo, calidad, errores, ciclos)

Diseño del plan de adopción

Diseño de un plan realista de adopción de IA, alineado con los objetivos del negocio y con la forma en que las personas trabajan hoy.

  • Definición de objetivos claros y medibles
  • Identificación de riesgos, fricciones y resistencias al cambio
  • Selección inicial de herramientas de IA (empezando por soluciones generales)
  • Identificación y acompañamiento de agentes internos de cambio
  • Planificación de una estrategia de adopción gradual y reversible

Implementación y adopción de IA

Capacitación e incorporación práctica de la IA, asegurando que cada persona obtenga valor real en su trabajo diario, sin dependencia permanente de nosotros.

  • Introducción práctica a la IA Generativa, enfocada en tareas reales del equipo
  • Talleres con uso guiado de herramientas como ChatGPT, Copilot u otras según el contexto
  • Creación de prompts, asistentes o flujos de trabajo adaptados a cada rol
  • Despliegue inicial de herramientas y ajustes según uso real
  • Seguimiento periódico para resolver fricciones y validar resultados

Medición, ajuste y consolidación

Medimos el impacto real de la IA en el trabajo y ajustamos el enfoque. No todo rol ni toda herramienta genera valor, y eso está bien.

  • Medición de resultados según las métricas definidas
  • Comunicación interna de mejoras concretas (tiempo ahorrado, errores evitados)
  • Identificación de usuarios avanzados y oportunidades de profundización
  • Detección de roles o casos donde la IA no aporta valor significativo
  • Definición de próximos pasos o cierre ordenado del proceso
Para Desarrolladores

Construir aplicaciones GenAI en producción

Desarrollar software con IA Generativa no es lo mismo que construir software tradicional. Compartimos aprendizajes reales —incluyendo errores— de proyectos en producción para ayudarte a tomar mejores decisiones técnicas.

¿GenAI en producción?

Una conversación técnica de 2 horas, basada en experiencias reales construyendo y operando aplicaciones GenAI en producción, más allá de demos y pruebas de concepto.

  • Cómo se estructuran realmente las aplicaciones con LLMs, herramientas y agentes
  • Experiencias de arquitecturas... que funcionó y qué falló en producción
  • Código vs prompts: versionado, testing y cambios seguros
  • Confiabilidad, evaluaciones y monitoreo cuando el output no es determinista
  • Costos, latencia y tradeoffs reales
  • Seguridad, abuso y edge cases inesperados
  • Qué significa operar y dar soporte a un sistema basado en IA

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