Prompting y Herramientas prácticas de IA para la Comunicación 2026

MODULO I. Fundamentos de IA, Metaprompting y Sistemas Agénticos

Responsable académico / profesor: Diego Latorre

Duración: 12 horas

Objetivo de aprendizaje: Capacitar a los participantes sobre una comprensión sólida de los fundamentos de la IA y las técnicas de metaprompting para maximizar la calidad y consistencia de las respuestas generadas por modelos como Claude y Kimi, desde una comprensión crítica de las implicaciones éticas, legales y profesionales del uso de IA generativa en contextos laborales.

Contenido del módulo:

Fundamentos de Inteligencia Artificial:

• Principios y particularidades de la Inteligencia Artificial: desmintiendo mitos y estableciendo expectativas realistas.
• Tipos de IA: IA estrecha, IA general y Superinteligencia Artificial.
• Aplicaciones clave: Machine Learning, Deep Learning, Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y modelos generativos.
• Entendiendo los LLM (Large Language Models): cómo funcionan, sus capacidades y limitaciones.
• Panorama 2026: principales modelos, sus diferencias y criterios para elegir la herramienta adecuada según el caso de uso.
• Esquema regulatorio actualizado de la IA en el Ecuador y análisis a su uso ético en tres ejes (gobernanza, capacidades tecnológicas, adopción ética). Así como su impacto en el ejercicio profesional.

Prompt Engineering y Metaprompting:

• Principios de la sintaxis de un prompt efectivo: estructura, contexto, restricciones y formato de salida.
• Técnicas de prompting básicas: zero-shot, few-shot, cadena de pensamiento (Chain of Thought).
• Técnicas avanzadas de prompting: Tree of Thought, prompt chaining, role prompting, y prompting sistemático.
• Metaprompting: concepto, flujo de trabajo y aplicación práctica. Cómo usar la IA para generar, refinar y optimizar prompts reutilizables.
• Construcción de una biblioteca personal de metaprompts utilizando el Generador de Prompts de Anthropic.
• Errores comunes, alucinaciones y estrategias de validación de resultados.

LLMs avanzados:

• Uso de Claude, Artifactos para outputs interactivos, MCP (Model Context Protocol) para integración con herramientas externas, Cowork para automatización de escritorio, y Research para investigación profunda.
• Kimi (Moonshot AI): ventana de contexto extendida, modos de operación (Instant, Thinking, Agent, Agent Swarm), función OK Computer y procesamiento masivo de datos.
• Comparativa estratégica: cuándo usar Claude, cuándo usar Kimi, y cómo combinar ambos en un flujo de trabajo profesional.

Sistemas agénticos, RAG, asistentes y agentes:

• RAG (Retrieval Augmented Generation): qué es, por qué importa y cómo funciona en términos accesibles.
• Implementación práctica de RAG sin código: Claude Projects, NotebookLM y Custom GPTs como sistemas RAG listos para usar.
• De chatbots a agentes: diferencias entre asistentes conversacionales y sistemas agénticos autónomos.
• Plataformas de automatización accesibles para la creación de flujos de trabajo con IA.
• El protocolo MCP como estándar de interoperabilidad: conectando la IA con Google Calendar, Gmail, Slack y más.

Metodología de enseñanza: Blended Flexible Learning, Ciclo de Kolb y estudio de casos.

Programas necesarios en este módulo:

Programas sugeridos en este módulo:

MODULO II. Productividad con IA en Office y Workspace, y Automatización No-Code

Responsable académico / profesora: Gaby Astudillo

Duración: 10 horas

Objetivo de aprendizaje: Formar a los participantes en la integración productiva de Microsoft 365 Copilot y Google Workspace con Gemini en sus herramientas de trabajo cotidianas, así como en los principios de automatización No-Code con IA.

Contenido del módulo:

Integración de Copilot en Microsoft 365

• Qué es Microsoft 365 Copilot: arquitectura basada en GPT-4o, integración con el Microsoft Graph y cómo accede a datos de trabajo.
• Copilot en Word y PowerPoint: generación de borradores desde instrucciones, reescritura inteligente, Agent Mode para edición multietapa, creación de presentaciones completas con narrativa automática y plantillas de marca.
• Copilot en Excel y Outlook: análisis de datos en lenguaje natural, generación de fórmulas y gráficos, integración con Python, triaje inteligente de correos y programación de reuniones.
• Copilot en Teams: resúmenes de reuniones personalizables, recaps en formato podcast, traducción en tiempo real (9 idiomas) y agente Facilitador.

Google Workspace impulsado por Gemini

Gemini en Google Docs:

• Help me create: generación de documentos completos desde una sola instrucción, con Gemini sintetizando información de Drive, Gmail, Chat y la web para producir borradores formateados.
• Edición asistida: refinamiento por secciones sin regenerar el documento completo. Selección de texto + instrucción para reescribir con tono específico.
• Match writing style y Match doc format: unificación automática de tono/voz en documentos colaborativos y replicación de estructura de documentos de referencia.

Gemini en Google Sheets:

• Generación de hojas de cálculo completas desde lenguaje natural: Gemini construye estructura, tablas, dashboards y visualizaciones a partir de una descripción.
• Fill with Gemini: auto-llenado inteligente de celdas con texto personalizado, datos categorizados o información en tiempo real desde Google Search.
• Construcción de un dashboard de seguimiento de proyecto con datos reales, usando solo instrucciones en lenguaje natural.

Gemini en Slides, Drice y Meet:

• Slides con Gemini: generación de diapositivas alineadas al tema del deck, con jerarquía visual y contenido extraído de archivos y correos. Conversión de bocetos y tablas en gráficos editables. Próximamente: presentaciones completas desde un solo prompt.
• Drive inteligente: AI Overviews que transforman búsquedas en resúmenes con citas, comparación de múltiples documentos y extracción de insights transversales.
• Meet con Gemini: notas automáticas, transcripciones en tiempo real, resúmenes ejecutivos y compartición automática con el equipo.

Automatización No-Code

• Qué es automatización No-Code y por qué es competencia esencial en 2026. Diferencia entre automatización tradicional y automatización con IA.
• Panorama de plataformas: Make vs. n8n vs. Zapier. Criterios de selección según caso de uso, presupuesto y nivel técnico.
• Anatomía de un flujo: triggers, acciones, filtros, routers y manejo de errores.
• Integración de IA en flujos: cómo conectar Claude, GPT o Gemini como nodos de procesamiento inteligente.
• Primer flujo funcional: Monitoreo de correos → clasificación con IA → respuesta automática o derivación.
• Conectando el ecosistema: Google Sheets, Gmail y otras apps como nodos.

Metodología de enseñanza: Blended Flexible Learning, Ciclo de Kolb y estudio de casos.

Programas necesarios en este módulo:

Programas sugeridos en este módulo:

MODULO III. Producción con IA Generativa 2026

Responsable académico / profesora: Samantha Villacrez

Duración: 14 horas

Objetivo de aprendizaje: Capacitar en el uso profesional de herramientas generativas de IA para la creación de imagen (Nano Banana), video (Veo 3), audio y agentes conversacionales (ElevenLabs), con énfasis en eficiencia creativa y automatización del flujo de producción.

Contenido del módulo:

Generación de imagen profesional

• Generación y edición de primeras imágenes.
• Técnicas de prompting específico para imagen: estilos visuales, iluminación, composición, resoluciones (HD/4K).
• Iteración conversacional para refinar resultados.

Consistencia de personajes y branding

• Uso de imágenes de referencia (hasta 14) para mantener identidad visual.
• Fusión multi-imagen. Renderizado preciso de texto en imágenes (logotipos, titulares, claims publicitarios).

Google Gemini como estudio creativo:

• Mood boards interactivos
• Edición con lazo (lasso editing),
• Variaciones rápidas.
• Imagen a video.

Producción de video con IA

• Generación de video con Veo 3.1: Text-to-video básico.
• Comprensión de parámetros.
• Lenguaje cinemático en prompts: dolly zoom, profundidad de campo, golden hour, slow motion.
• Conversión de las imágenes generadas a video animados.
• First-frame / Last-frame guidance para control preciso.
• Encadenamiento de escenas para construir secuencias.
• Seedream para video vía Krea: Generación de clips con el modelo de ByteDance como alternativa.
• Comparativa práctica: Veo 3.1 (realismo cinemático + audio nativo) vs. Seedream (velocidad + estética digital).
• Kling 2.5 como opción para movimiento humano realista (demo rápida).
• Overview rápido Sora 2 (narración cinemática) /Higgsfield.

Audio profesional y agentes conversacionales con ElevenLabs

• Text-to-Speech y clonación de voz (45 min): Generación de locuciones profesionales.
• Diseño de voces personalizadas (Voice Design).
• Clonación de voz instantánea y profesional: creación de una voz corporativa propia.
• Doblaje automático preservando la voz original del hablante en múltiples idiomas.
• Generación de música con IA con licencia comercial.
• Conversational AI 2.0: agentes de voz Construcción paso a paso de un agente conversacional de voz. Configuración de turn-taking natural, cambio automático de idioma (32+), integración con LLM (Claude/GPT) para respuestas inteligentes.
• Conexión de base de conocimiento (RAG) para respuestas fundamentadas.

Metodología de enseñanza: Blended Flexible Learning, Ciclo de Kolb, aprendizaje colaborativo y estudio de casos.

Programas necesarios en este módulo:

Programas sugeridos en este módulo:

La ponderación de cada componente se distribuye de la siguiente manera:

Emisión de certificado

Certificado de aprobación
Parámetros para emitir el certificado de aprobación:
El participante al final del curso deberá tener una nota mínima de 80% para obtener su diploma de aprobación y cumplir con un mínimo del 80% de la asistencia total del programa.

En caso de aprobar el programa, la Universidad San Francisco de Quito otorgará un certificado de aprobación por el número de horas académicas realizadas y una insignia digital.

En caso de no aprobar el programa, la Universidad San Francisco de Quito no podrá otorgar el certificado al participante.

Insignia referencial*

Fecha de inicio: 19 de mayo, 2026
Fecha de cierre: 2 de julio, 2026
Horarios:

• Días de clase: Martes y Jueves de 18:30 - 20:30 y Sábado de 10:00 - 12:00

*El calendario puede sufrir modificaciones de fechas y contenido.

 Este programa se alinea con los siguientes ODS: 

Tarifa Pronto Pago: $ (15 de abril)
Tarifa Público General: $
Tarifa ALUMNI USFQ: $
Tarifa Grupos (3 personas): $

La cancelación del valor del programa se podrá realizar a través de las siguientes formas:

* La coordinación del programa se reserva el derecho de suspender o reprogramar la realización de la actividad si no cuenta con el mínimo de alumnos requeridos o por motivos de fuerza mayor. En tal caso se devuelve a los alumnos matriculados la totalidad del dinero a la brevedad posible.