Modalidad: A distancia.
Clasificación de duración: Mediano
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OBJETIVOS
Objetivo general
● Formar egresados capaces de diseñar, evaluar y aplicar herramientas no-code y low-code integradas con agentes de IA de manera estratégica en distintos entornos laborales, potenciando su uso para optimizar procesos, automatizar flujos de trabajo y tomar decisiones informadas en contextos empresariales.
Objetivos específicos
● Comprender el funcionamiento básico de las plataformas no-code y low-code, su evolución, alcances, limitaciones y potencial de integración con agentes de IA en distintos sectores.
● Desarrollar habilidades para configurar y estructurar flujos de trabajo visuales efectivos, utilizando técnicas como conexiones modulares, triggers automáticos, acciones encadenadas y ajustes iterativos.
● Poner en práctica el diseño de automatizaciones en diversas áreas, como educación, marketing, negocios, creación de contenidos, programación y planificación estratégica.
● Evaluar la calidad de los flujos automatizados obtenidos con distintos tipos de herramientas, identificando oportunidades de mejora y ajustes para obtener procesos más eficientes y precisos.
● Integrar plataformas no-code y low-code con agentes de IA en flujos de trabajo reales, optimizando tiempos, mejorando procesos y automatizando tareas repetitivas.
● Fomentar un enfoque ético y responsable en el uso de estas herramientas, promoviendo la transparencia, la inclusión y la toma de decisiones informadas.
Requisitos y a quién va dirigido
CARGA HORARIA TOTAL
La carga horaria es de 100 horas que se dictarán una vez por semana, con una dedicación de 3 horas y media sincrónicas y 1 hora y media asincrónica. La duración temporal es de 4 meses.
MODALIDAD DE CURSADA
La modalidad es virtual. Las clases sincrónicas utilizan la herramienta de videoconferencias Teams de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad de Buenos Aires. Además, se cuenta con acceso complementario a actividades asincrónicas las 24 horas. Durante la cursada habrá algunos encuentros presenciales en la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad de Buenos Aires con expertos en el tema de diversas empresas. Su asistencia es optativa.
REQUISITOS DE INGRESO
Idóneos, Profesionales y/o Técnicos de cualquier especialidad y personas con necesidad de perfeccionarse con los contenidos de la presente propuesta.
REQUISITOS DE APROBACIÓN Y MODALIDAD DE EVALUACIÓN
Cada módulo de la diplomatura contará con una instancia de evaluación, definida por el responsable del módulo, que contemplará tanto los contenidos teóricos abordados como el cumplimiento de los trabajos prácticos. Además, la diplomatura incluirá una evaluación final cuya modalidad estará a cargo del coordinador.
Para acceder al diploma de aprobación, los estudiantes deberán haber entregado todos los trabajos obligatorios, haber cumplido con una asistencia mínima del 75% a las clases sincrónicas y haber aprobado las evaluaciones correspondientes.
Temario
MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN A LAS HERRAMIENTAS NO-CODE Y LOW-CODE CON IA
¿Qué son las plataformas no-code y low-code y cómo funcionan? Introducción a interfaces visuales, módulos de integración y agentes de IA para automatización.
Modelos y características actuales: plataformas que permiten conexiones sin código, generación de flujos automáticos y herramientas de IA integradas.
Principios de ética frente a sesgos en automatizaciones y riesgos asociados al uso de estas herramientas.
MÓDULO 2: FUNDAMENTOS DEL DISEÑO DE FLUJOS VISUALES
¿Qué es un flujo visual y por qué es tan importante en la automatización?
Tipologías de flujos: directos, condicionales, iterativos y basados en triggers automáticos. Cómo operan estas plataformas: contexto de integración, parámetros ajustables, límites de complejidad y frecuencia de ejecución. Consideraciones sobre compatibilidad entre servicios y multilingüismo: limitaciones, adaptaciones y configuraciones personalizadas. Formatos de entrada/salida en el diseño de flujos: conexiones entre datos, acciones y resultados visuales.
MÓDULO 3: CONFIGURACIÓN Y CREACIÓN DE AUTOMATIZACIONES EFECTIVAS
Ejemplos de uso en generación de contenidos visuales, como en educación, marketing y diseño. Buenas prácticas en la configuración: interfaces claras, especificidad en módulos, estructuras efectivas y adecuación a objetivos definidos.
Técnicas avanzadas: Encadenamiento de acciones (flujos secuenciales); Configuraciones con ejemplos previos y sin ejemplos; Asignación de roles en flujos y escenarios integrados.
Casos de “malas configuraciones” y cómo mejorarlos: errores frecuentes y reformulaciones.
MÓDULO 4: INGENIERÍA DE CONTEXTO APLICADA AL DISEÑO DE PROMPTS
Conceptos fundamentales de ingeniería de contexto: cómo proporcionar y gestionar información relevante para mejorar la precisión de respuestas en entornos de IA integrados con herramientas no-code/low-code.
Técnicas para estructurar contexto en prompts: inclusión de datos previos, ejemplos contextuales, limitaciones de longitud y manejo de tokens en flujos automatizados.
Aplicaciones prácticas: diseño de prompts contextuales para automatizaciones en marketing, análisis de datos y generación de contenidos, integrando plataformas visuales.
Casos de estudio y mejora: identificación de fallos en el contexto, iteraciones para refinar prompts y su integración en flujos de trabajo reales con énfasis en eficiencia y relevancia.
MÓDULO 5: AUTOMATIZACIÓN AVANZADA E INTEGRACIÓN CON IA
Diseño de flujos automatizados usando interfaces visuales que conectan servicios sin código profundo. Integración de agentes de IA mediante conexiones modulares y extensiones en entornos de trabajo reales. Combinación de herramientas, protocolos para interacción de Agentes de IA. Consideraciones éticas y de privacidad en la automatización de procesos.
MÓDULO 6: EVALUACIÓN, MEJORA Y AJUSTE DE FLUJOS DE TRABAJO
Cómo evaluar un flujo: precisión, utilidad, claridad y adecuación al objetivo.
Introducción al ajuste fino de configuraciones y casos de aplicación práctica.
Técnicas de mejora continua: reformulación, simplificación, personalización, control de formato y estilo. Iteración e hipótesis: ajustar en función de los resultados y el feedback de las plataformas.
Certificación y salida laboral
CERTIFICADO A OTORGAR
El mismo será en formato digital con logo de la Universidad de Buenos Aires y Facultad de Ciencias Económicas. Emitido por la Secretaría de Extensión Universitaria, Bienestar Estudiantil y Desarrollo Sustentable de la Facultad. Firmado por el Secretario de Extensión Universitaria y el Coordinador de la Diplomatura. Expondrá que el alumno ha aprobado la diplomatura de referencia
Responsable
SEUBES Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad de Buenos Aires