En 2025, interactuar de forma efectiva con la Inteligencia Artificial es una habilidad indispensable. Este curso te introduce de manera intensiva y completamente práctica a la Ingeniería de Prompts (Prompt Engineering), enseñándote a comunicarte con los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) más avanzados sin escribir una sola línea de código. A través del uso directo de interfaces web y playgrounds de LLMs (como los ofrecidos por OpenAI, Google AI, Anthropic y otros), aprenderás los principios fundamentales y las técnicas avanzadas para obtener los mejores resultados posibles de la IA. Explorarás cómo estructurar prompts para generar texto, resumir, traducir, extraer información, generar ideas creativas y mucho más. El curso cubre técnicas poderosas como Few-Shot Learning (aprender del ejemplo), Chain-of-Thought (guiar el razonamiento paso a paso) y cómo utilizar efectivamente información externa proporcionada en el prompt (la parte de prompting de RAG). También abordaremos consideraciones críticas para 2025, incluyendo la ética, la identificación de sesgos, la seguridad frente a Prompt Injection y cómo evaluar la calidad de las respuestas. Si utilizas herramientas de IA en tu trabajo, estudios o proyectos personales (seas analista, creador de contenido, especialista en marketing, estudiante o simplemente un entusiasta de la tecnología) y quieres llevar tus interacciones con la IA al siguiente nivel sin necesidad de programar, este curso te proporcionará las habilidades esenciales y avanzadas que necesitas.
Comprende qué es el prompt engineering y por qué guía la calidad de los LLM: impactos, casos de uso y variables clave como temperatura, contexto y modelo.
Desglosamos contexto, rol, instrucciones, ejemplos y formato. Aprende a combinarlos para controlar tono, extensión y estructura de las respuestas con precisión.
Explora Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought y Tree-of-Thought: cuándo usarlos, cómo iterar rápido y qué métricas simples aplicar para evaluar claridad, relevancia y costo. Definición de Metodología a usar durante el curso.
Domina cómo guiar al modelo sin ejemplos, con uno o con pocos; analiza precisión, alucinaciones y costo, y aplica plantillas para clasificación, generación y extracción.
Aprende a definir roles (asesor, experto, vendedor) y personas de usuario para moldear tono, conocimiento y objetivos; incluye trucos de system y context prompts en múltiples plataformas.
Practica razonamiento paso a paso y con ramas para problemas complejos; usa cadenas automáticas, validación de nodos y votación para mejorar exactitud y robustez.
Integra información externa mediante Retrieval-Augmented Generation: embeddings, búsqueda semántica y filtros de metadata para enriquecer respuestas sin reentrenar el modelo y reducir alucinaciones.
Diseña prompts que obliguen al modelo a devolver JSON, tablas o YAML usando function calling y validadores; garantiza formato consistente para conectar con APIs, dashboards y flujos No-Code.
Construye tests A/B y suites de regresión: mide relevancia, factualidad y costo con checklists y hojas de cálculo; usa evaluadores automáticos (p. ej. G-Eval) y human-in-the-loop para iterar y versionar prompts.
Personaliza modelos sin código: sube ejemplos en interfaces visuales (OpenAI Custom-GPT, Azure Studio), ajusta estilo y dominio con LoRA tras bambalinas y valida mejoras desde dashboards interactivos.
Detecta y mitiga sesgos, PII y discurso nocivo; configura Moderation API, red-teaming y filtros de contexto; revisa marcos legales (GDPR, Ley Chilena 21.521) y principios de IA responsable.
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