Objetivos

• Conocer los fundamentos de la IA generativa y los agentes inteligentes, comprendiendo su funcionamiento, sus capacidades y sus posibles aplicaciones en distintos ámbitos de la gestión y los servicios universitarios.
• Identificar y seleccionar herramientas y plataformas de IA generativa (incluyendo agentes) que permitan mejorar procesos administrativos, de atención a usuarios, comunicación interna, soporte técnico y otras tareas propias del entorno universitario.
• Aplicar la IA generativa para optimizar tareas y flujos de trabajo, como la automatización de respuestas, la elaboración de documentos, la gestión de información, el análisis de datos y la coordinación de procesos entre unidades.
• Integrar agentes inteligentes en actividades y servicios universitarios, empleándolos para asistencia personalizada, automatización avanzada, seguimiento de tareas o mejora de la experiencia de estudiantes, personal y ciudadanía.
• Adoptar buenas prácticas éticas, de seguridad y de calidad en el uso de IA, garantizando la protección de datos, la transparencia en la toma de decisiones, la fiabilidad de los resultados y el uso responsable de estas tecnologías en la Universidad.

Contenidos

1. Introducción a la IA Generativa en el contexto universitario.

1.1. ¿Qué es la IA generativa? Conceptos clave.

1.2. Modelos generativos: GPT, visión, audio y multimodalidad.

1.3. Qué son los agentes inteligentes: definición, funcionamiento y casos de uso.

1.4. Impacto de la IA en la transformación digital de las universidades.

1.5. Limitaciones actuales y mitos comunes sobre la IA.

2. Herramientas TIC, plataformas de IA y agentes aplicadas a la gestión universitaria.

2.1. Exploración de plataformas de IA generativa (ChatGPT, Copilot, Gemini, etc).

2.2. Herramientas de automatización y productividad con IA.

2.3. Agentes inteligentes: creación, configuración y uso práctico.

2.4. Integración de IA en procesos administrativos (atención al usuario, gestión documental, comunicación institucional, etc).

2.5. Casos reales en universidades europeas y españolas.

3. Aplicaciones prácticas de IA generativa en tareas universitarias.

3.1. Generación y mejora de documentos administrativos.

3.2. Elaboración asistida de informes, memorias, actas y convocatorias.

3.3. Gestión de correos y comunicación con IA.

3.4. Análisis y organización de datos con IA generativa.

3.5. IA para planificación y gestión del tiempo.

3.6. Uso de agentes para automatizar tareas.

3.7. Taller práctico: creación de flujos de trabajo con IA.

4. Integración estratégica de IA y agentes en unidades y servicios universitarios.

4.1. Identificación de procesos susceptibles de mejora con IA.

4.2. Diseño de flujos de trabajo asistidos por IA.

4.3. Buenas prácticas de implementación en equipos de trabajo.

5. Ética, seguridad y gobernanza en el uso de IA en la universidad.

5.1. Privacidad, protección de datos y normativa aplicable.

5.2. Transparencia, trazabilidad y responsabilidad en el uso de IA.

5.3. Riesgos: alucinaciones, sesgos, fiabilidad, uso indebido.

5.4. Criterios para un uso responsable: buenas prácticas institucionales.

5.5. Marcos internacionales de gobernanza de IA.

Metodología

La metodología del curso será eminentemente práctica y orientada al uso real de las herramientas de IA generativa y los agentes inteligentes en el día a día del entorno universitario.

Cada sesión combinará una breve introducción conceptual con demostraciones guiadas, ejercicios aplicados y actividades de experimentación directa, de modo que los participantes puedan aprender haciendo y trasladar inmediatamente los conocimientos a sus propios procesos de trabajo. Se trabajará sobre casos y situaciones reales del ámbito universitario, promoviendo la resolución de problemas, la automatización de tareas habituales y la mejora de la eficiencia mediante el uso de IA. Además, se fomentará el intercambio de experiencias entre los participantes para potenciar el aprendizaje colaborativo y la adopción efectiva de estas tecnologías en sus unidades y servicios.

El curso se realizará de forma no presencial, combinando sesiones síncronas (que serán de asistencia voluntaria) para la presentación y desarrollo de casos prácticos con contenidos y experiencias asíncronas, de manera que los participantes puedan ir completando la formación a su ritmo.

Como parte del curso, cada participante desarrollará un miniproyecto personal en el que aplicará los conceptos, técnicas y herramientas vistos durante la formación.

Diploma

Diploma de aprovechamiento para las personas que superen la prueba de evaluación

Evaluación

Continua: mediante la superación de las tareas propuestas por el monitor.