Este libro sobre ChatGPT, de marcado carácter didáctico, está orientado a directivos de pymes, consultores, estudiantes y, en general, a todos los profesionales que deseen sacar partido de la inteligencia artificial generativa en su actividad profesional. Le guía paso a paso, desde la toma de contacto con ChatGPT hasta su implementación operativa en la empresa.

Tras una presentación de la IA generativa y de sus repercusiones para las pymes, el autor explica cómo familiarizarse con ChatGPT y dominar su interfaz. A continuación, aprenderá el arte del prompt, esdecir, cómo formular sus peticiones para obtener resultados precisos, pertinentes y útiles.

Los capítulos siguientes muestran cómo integrar ChatGPT en los diferentes departamentos de una empresa (marketing, finanzas, RR. HH., jurídico, TI) y cómo crear sus propios GPT personalizados, capaces de adaptarse a sus procesos, documentos y requisitos de negocio. Una sección avanzada aborda las integraciones técnicas (API, no-code, low-code, webhooks) para conectar ChatGPT con sus herramientas profesionales.

Por último, el libro aborda las limitaciones, los retos éticos y normativos (RGPD, AI Act) y le acompaña en la implantación de una gobernanza de la IA sólida y responsable.

Cada capítulo combina teoría, ejemplos, casos prácticos y recomendaciones. El enfoque progresivo y accesible hace que la lectura resulte fluida, incluso para quienes no tienen conocimientos técnicos.

Características

Encuadernación rústica - 17 x 21 cm
ISBN: 978-2-409-05532-4
EAN: 9782409055324
Ref. ENI: EITCHATENT

Prefacio

1. La inteligencia artificial: una revolución ya en marcha
2. Mi experiencia al servicio de las empresas
3. Una guía práctica
4. Un método pedagógico contrastado
5. Un compañero hacia el éxito

Entender ChatGPT y la IA generativa

1. La revolución de la IA generativa
1. 1.1 Noviembre de 2022: cuando todo cambió
2. 1.2 Definición de IA generativa
3. 1.3 Lo que ChatGPT supone para las pymes
4. 1.4 Los beneficios concretos para las empresas
2. Conceptos técnicos esenciales
1. 2.1 ¿Cómo funciona ChatGPT?
  1. 2.1.1 El principio de la predicción lingüística
  2. 2.1.2 Buenas prácticas que hay que tener en cuenta
2. 2.2 Los modelos de lenguaje
3. 2.3 Los fundamentos de la ingeniería de prompts
3. Fortalezas y limitaciones de ChatGPT
1. 3.1 Lo que ChatGPT domina a la perfección
  1. 3.1.1 Redacción y comunicación profesional
  2. 3.1.2 Análisis y síntesis de documentos complejos
  3. 3.1.3 Ayuda a la toma de decisiones y lluvia de ideas estratégica
2. 3.2 Los límites que hay que conocer
  1. 3.2.1 Acceso a datos en tiempo real y a sistemas internos
  2. 3.2.2 Limitaciones en cálculos complejos
  3. 3.2.3 Posibles sesgos en las respuestas
  4. 3.2.4 Sobrevalorar las capacidades de la IA
  5. 3.2.5 Subestimar los riesgos relacionados con la confidencialidad
  6. 3.2.6 Descuidar la formación y el acompañamiento en el cambio
4. El ecosistema
1. 4.1 Las principales alternativas
  1. 4.1.1 Claude (Anthropic): el enfoque reflexivo e integrado
  2. 4.1.2 Gemini (Google): integración nativa y ascenso
  3. 4.1.3 Mistral AI: el campeón europeo de la soberanía digital
2. 4.2 ChatGPT: ¿versión gratuita o de pago?
  1. 4.2.1 La versión gratuita para descubrir la herramienta
  2. 4.2.2 Las versiones de pago personales: Go, Plus y Pro
  3. 4.2.3 ChatGPT Business: el espacio de trabajo colaborativo
  4. 4.2.4 ChatGPT Enterprise: despliegue avanzado para organizaciones
3. 4.3 Convierte ChatGPT en un experto en el sector con los GPT
  1. 4.3.1 ¿Qué es un GPT?
  2. 4.3.2 La tienda de GPT
  3. 4.3.3 GPT personalizados
5. La IA como palanca estratégica para las pymes
1. 5.1 Los sectores más afectados
  1. 5.1.1 Servicios: ganancias inmediatas en productividad
  2. 5.1.2 Comercio: personalización de la experiencia del cliente a gran escala
  3. 5.1.3 Finanzas: automatización inteligente del análisis
2. 5.2 Las nuevas profesiones y competencias
  1. 5.2.1 El responsable de IA: ¿un puesto necesario en las pymes?
  2. 5.2.2 Ingeniero de prompts de IA: ¿interno o externo?
  3. 5.2.3 Evolución de las profesiones existentes
3. 5.3 Riesgos y oportunidades
  1. 5.3.1 Una transformación duradera
  2. 5.3.2 Anticipar los riesgos por incumplimiento normativo
  3. 5.3.3 Impacto en el empleo: una transformación que hay que acompañar

Introducción a ChatGPT

1. Introducción
2. Primeros pasos y configuración
1. 2.1 Crear una cuenta
2. 2.2 Descubriendo la interfaz
3. 2.3 Configuración y personalización
  1. 2.3.1 Configurar ChatGPT para un rendimiento óptimo
  2. 2.3.3 Personalizar ChatGPT
  3. 2.3.3 Otros ajustes
3. Las funciones esenciales
1. 3.1 La conversación con ChatGPT
  1. 3.1.1 Principio fundamental: ChatGPT entiende el contexto
  2. 3.1.2 Gestión de la memoria
  3. 3.1.3 Tipos de interacciones posibles
  4. 3.1.4 El papel de la ingeniería de prompts
2. 3.2 Herramientas prácticas para enriquecer sus conversaciones
  1. 3.2.1 Añadir fotos y archivos
  2. 3.2.2 Hacer foto
  3. 3.2.3 Crea una imagen
  4. 3.2.4 Pensar
  5. 3.2.5 Investigación avanzada
  6. 3.2.6 Búsqueda en Internet
  7. 3.2.7 Estudiar y aprender
  8. 3.2.8 Lienzo
  9. 3.2.9 Cuestionarios
  10. 3.2.10 Modo Agente
3. 3.3 Gestión de archivos
  1. 3.3.1 Formatos compatibles
  2. 3.3.2 Técnicas de análisis eficaces
  3. 3.3.3 Análisis de datos
  4. 3.3.4 Limitaciones importantes que hay que conocer
4. 3.4 Trabajar en modo Lienzo
  1. 3.4.1 Escribir y crear de otra manera
  2. 3.4.2 Funcionamiento práctico
  3. 3.4.3 Casos de uso concretos
5. 3.5 Gestión de tareas
  1. 3.5.1 Un asistente de planificación integrado
  2. 3.5.2 ¿Por qué utilizar las tareas?
  3. 3.5.3 Notificaciones y seguimiento
  4. 3.5.4 Límites y gestión de tareas activas
6. 3.6 Gestión de proyectos
  1. 3.6.1 Organizar su trabajo
  2. 3.6.2 Configurar un proyecto
  3. 3.6.3 Posibles modos de uso
4. Funciones avanzadas y atajos
1. 4.1 Optimización de la interfaz
  1. 4.1.1 Accesos directos de teclado esenciales
  2. 4.1.2 Gestión avanzada de conversaciones
2. 4.2 Funciones de edición y regeneración
  1. 4.2.1 Edición de mensajes
  2. 4.2.2 Regeneración de respuestas
3. 4.3 Consejos de productividad
  1. 4.3.1 Secuencia de peticiones
  2. 4.3.2 Guardar y reutilizar
  3. 4.3.3 Flujo de trabajo de validación
5. Comprender las limitaciones
1. 5.1 Limitaciones técnicas
  1. 5.1.1 Conocimiento temporal
  2. 5.1.2 Limitaciones de cálculo y lógica
  3. 5.1.3 Limitaciones de volumen y memoria
2. 5.2 Limitaciones de contenido y éticas
  1. 5.2.1 Temas restringidos
  2. 5.2.2 Posibles sesgos
6. Conclusión

El arte del prompt

1. Introducción
2. ¿Qué es un prompt?
1. 2.1 Definición y conceptos fundamentales
2. 2.2 Los diferentes tipos de prompts
  1. 2.2.1 Los prompts simples: la eficacia de la simplicidad
  2. 2.2.2 Los prompts contextuales: la personalización al servicio de la relevancia
  3. 2.2.3 Los prompts estructurados: la organización al servicio de la claridad
  4. 2.2.4 Los prompts iterativos: construir juntos, paso a paso
3. 2.3 ¿Cómo procesa ChatGPT su prompt?
4. 2.4 ¿Por qué es crucial el arte del prompt?
  1. 2.4.1 La ecuación tiempo-eficacia
  2. 2.4.2 El impacto en la productividad
  3. 2.4.3 La competencia estratégica del futuro
3. Los fundamentos de un prompt eficaz
1. 3.1 Los cuatro pilares de un prompt exitoso
  1. 3.1.1 Pilar 1: la claridad - comuníquese con precisión
  2. 3.1.2 Pilar 2: el contexto - proporcione las claves de su universo
  3. 3.1.3 Pilar 3: la especificidad - apunte con precisión para obtener resultados concretos
  4. 3.1.4 Pilar 4: la estructura - organice sus ideas
2. 3.2 Estructura de un prompt profesional
  1. 3.2.1 La instrucción principal
  2. 3.2.2 El contexto profesional
  3. 3.2.3 Las restricciones y las especificaciones
  4. 3.2.4 Los criterios de calidad
4. Técnicas avanzadas de formulación
1. 4.1 La técnica del rol
2. 4.2 El método de los ejemplos
3. 4.3 La técnica de las preguntas iterativas
4. 4.4 La técnica del "perfil de cliente"
5. Estructuración y organización de los prompts
1. 5.1 El modelo SMART adaptado a la creación de prompts
2. 5.2 La pirámide invertida
3. 5.3 El marco "Contexto-Acción-Resultado" (CAR)
6. Gestión del contexto y de la memoria conversacional
1. 6.1 Comprender los límites de la memoria contextual
2. 6.2 Técnicas de refresco contextual
  1. 6.2.1 La técnica del resumen recapitulativo
  2. 6.2.2 La técnica del "punto de control"
3. 6.3 Optimización de la memoria para proyectos largos
  1. 6.3.1 El método de las sesiones temáticas
  2. 6.3.2 La técnica del "hilo conductor"
7. Casos prácticos detallados
1. 7.1 Caso práctico 1: optimización de un proceso empresarial
2. 7.2 Caso práctico 2: estrategia de comunicación de crisis

Uso de ChatGPT en la empresa

1. Introducción
2. Marketing y comunicación
1. 2.1 La revolución de la creación de contenido
  1. 2.1.1 Los fundamentos teóricos de la creación de contenido asistida por IA
  2. 2.1.2 El reto de la producción de contenidos en las pymes
  3. 2.1.3 La “industrialización” inteligente con ChatGPT
  4. 2.1.4 Caso práctico: Marcos, responsable de marketing en el sector de la construcción
2. 2.2 El arte de la comunicación digital personalizada
  1. 2.2.1 Los fundamentos de la comunicación digital moderna
  2. 2.2.2 La evolución hacia el storytelling técnico
  3. 2.2.3 Caso práctico: Clara, responsable de marketing en una empresa de servicios digitales
3. 2.3 La integración inteligente con sus herramientas de marketing
  1. 2.3.1 Los retos de la integración del marketing en las pymes
  2. 2.3.2 La evolución hacia la marketing intelligence
  3. 2.3.3 Caso práctico: Julia, responsable de marketing de una pyme de comercio electrónico
3. Departamento comercial y relación con el cliente
1. 3.1 La prospección inteligente y personalizada
  1. 3.1.1 Los fundamentos de la prospección moderna en las pymes
  2. 3.1.2 El surgimiento de la prospección aumentada
  3. 3.1.3 Caso práctico: David, director comercial de una pyme de logística
2. 3.2 La excelencia en la relación con el cliente
  1. 3.2.1 Los retos de la relación con el cliente en un entorno competitivo
  2. 3.2.2 El concepto de servicio aumentado de atención al cliente
  3. 3.2.3 Caso práctico: Francisco, responsable del servicio de atención al cliente de una pyme industrial
3. 3.3 La optimización inteligente del pipeline comercial
  1. 3.3.1 Los retos de la gestión comercial en las pymes
  2. 3.3.2 El surgimiento de la commercial intelligence
  3. 3.3.3 Caso práctico: Martina, directora comercial de una pyme de servicios B2B
4. Finanzas y contabilidad: la inteligencia financiera al servicio de la toma de decisiones
1. 4.1 El análisis financiero predictivo y estratégico
  1. 4.1.1 La transformación de la función financiera en las pymes
  2. 4.1.2 El surgimiento de las finanzas predictivas
  3. 4.1.3 Caso práctico: Catherine, directora administrativa y financiera de una pyme industrial
2. 4.2 La optimización de la tesorería y de las necesidades operativas de fondos
  1. 4.2.1 Los retos críticos de la gestión de tesorería en las pymes
  2. 4.2.2 El enfoque de la tesorería inteligente
  3. 4.2.3 Caso práctico: Juan José, director financiero de una pyme del sector de la distribución
5. Los demás departamentos: RR. HH., informática y servicios jurídicos
1. 5.1 El departamento de RR. HH.: hacia una gestión humana e inteligente
  1. 5.1.1 Los retos de RR. HH. en las pymes
  2. 5.1.2 El auge de los RR. HH. aumentados
  3. 5.1.3 Caso práctico: Isabel, responsable de RR. HH. en una pyme de servicios
  4. 5.1.4 El método HUMAIN de Isabel
2. 5.2 El departamento de informática: del mantenimiento reactivo a la TI aumentada
  1. 5.2.1 Los retos de la TI en las pymes
  2. 5.2.2 El auge de la TI aumentada
  3. 5.2.3 Caso práctico: Antonio, responsable de TI en una pyme industrial
3. 5.3 El departamento jurídico y el cumplimiento normativo
  1. 5.3.1 Los retos del cumplimiento normativo en las pymes
  2. 5.3.2 El surgimiento de la legal intelligence
  3. 5.3.3 Caso práctico: Sofía, responsable jurídica y de cumplimiento normativo en una pyme tecnológica
6. Conclusión

Crear sus propios GPT personalizados

1. Introducción
1. 1.1 ¿Por qué a las pymes les conviene adoptar los GPT personalizados?
2. 1.2 Sectores especialmente adecuados
2. Diseño y creación paso a paso
1. 2.1 Paso 1: definir los objetivos de su GPT
  1. 2.1.1 Identificar la necesidad empresarial prioritaria
  2. 2.1.2 Definir el ámbito de especialización
  3. 2.1.3 Caso práctico: consultoría de transformación digital
2. 2.2 Paso 2: preparar los datos y la documentación
  1. 2.2.1 Creación de la base de conocimientos
  2. 2.2.2 Formatos de datos óptimos
  3. 2.2.3 Optimización de la documentación
  4. 2.2.4 Caso práctico: empresa de servicios informáticos
3. 2.3 Etapa 3: configuración y parametrización
  1. 2.3.1 Interfaz de creación
  2. 2.3.2 Instrucciones principales
  3. 2.3.3 Ejemplo de instrucciones optimizadas
  4. 2.3.4 Parámetros de comportamiento
4. 2.4 Paso 4: prueba y validación
  1. 2.4.1 Protocolo de pruebas estructurado
  2. 2.4.2 Criterios de evaluación
  3. 2.4.3 Validación por parte de los equipos
  4. 2.4.4 Caso práctico: despacho de contabilidad
3. Funcionalidades avanzadas
1. 3.1 Integración de acciones personalizadas
  1. 3.1.1 ¿Qué es una acción personalizada?
  2. 3.1.2 Tipos de acciones posibles
  3. 3.1.3 Ejemplo concreto: empresa de servicios
2. 3.2 Configuración de respuestas adaptativas
  1. 3.2.1 Personalización por perfil de usuario
  2. 3.2.2 Adaptación contextual
  3. 3.2.3 Memorización y aprendizaje
3. 3.3 Integración con las herramientas empresariales
  1. 3.3.1 Conectores CRM y ERP
  2. 3.3.2 API y webhooks
  3. 3.3.3 Caso práctico: comercio electrónico especializado
4. Ejemplos de GPT profesionales
1. 4.1 GPT comercial: ProspectPro
  1. 4.1.1 Contexto y objetivos
  2. 4.1.2 Funcionalidades principales
  3. 4.1.3 Caso de implementación: empresa de servicios de TI
2. 4.2 GPT RR. HH.: TalentManager
  1. 4.2.1 Visión y alcance
  2. 4.2.2 Módulos funcionales
  3. 4.2.3 Experiencia de implantación: pyme industrial
3. 4.3 GPT Finance: FinanceExpert
  1. 4.3.1 Posicionamiento estratégico
  2. 4.3.2 Capacidades de análisis
  3. 4.3.3 Implementación exitosa: pyme de servicios
4. 4.4 GPT de soporte al cliente: ServiceDesk
  1. 4.4.1 Arquitectura y funcionamiento
  2. 4.4.2 Funcionalidades operativas
  3. 4.4.3 Caso práctico: empresa de software
5. Implementación y mantenimiento
1. 5.1 Estrategia de implementación en la empresa
  1. 5.1.1 Fase piloto controlada
  2. 5.1.2 Formación y acompañamiento
  3. 5.1.3 Gestión del cambio
  4. 5.1.4 Caso práctico: implementación progresiva
2. 5.2 Mantenimiento y optimización continua
  1. 5.2.1 Supervisión del rendimiento
  2. 5.2.2 Enriquecimiento de la base de conocimientos
  3. 5.2.3 Optimización de los prompts y las instrucciones
  4. 5.2.4 Control de versiones y copias de seguridad
3. 5.3 Evolución y actualización
  1. 5.3.1 Hoja de ruta de evolución
  2. 5.3.2 Integración de las novedades de OpenAI
  3. 5.3.3 Escalabilidad y replicación
  4. 5.3.4 Caso de evolución exitosa: pyme del sector de la distribución

Integración técnica y API

1. Introducción
2. Las acciones personalizadas en un GPT
1. 2.1 Convierta su GPT en un asistente conectado
  1. 2.1.1 ¿Qué es una acción personalizada?
  2. 2.1.2 Tipos de acciones posibles
  3. 2.1.3 Principio de funcionamiento
  4. 2.1.4 Buenas prácticas
2. 2.2 La autenticación: proteger el acceso a los datos
  1. 2.2.1 Las API sin autenticación
  2. 2.2.2 Las API con clave
  3. 2.2.3 OAuth: para las conexiones de usuario
3. 2.3 El esquema OpenAPI
4. 2.4 Caso práctico: MaintenancePro, un GPT industrial
5. 2.5 Tutorial detallado
  1. 2.5.1 Paso 1: preparar las fuentes de datos
  2. 2.5.2 Paso 2: crear el GPT MaintenancePro
  3. 2.5.3 Paso 3: definir el rol y los objetivos
  4. 2.5.4 Paso 4: autenticación
  5. 2.5.5 Paso 5: añadir acciones personalizadas
  6. 2.5.6 Paso 6: probar en el área Previsualizar
  7. 2.5.7 Paso 7: analizar los resultados
3. Las integraciones no-code y low-code
1. 3.1 Conectar ChatGPT sin programar
2. 3.2 Make: la automatización visual
3. 3.3 Zapier: automatización rápida e intuitiva
4. 3.4 n8n: la alternativa de código abierto
5. 3.5 Caso práctico: una consultora
4. La integración avanzada: API y webhooks
1. 4.1 Comprender la API de OpenAI
2. 4.2 Crear su primera integración con la API
3. 4.3 Los webhooks: automatizar acciones a partir de eventos
4. 4.4 Caso práctico: FinanciaSmart, un sistema de informes automatizado
5. 4.5 Seguridad, supervisión y optimización
6. 4.6 Hacia un ecosistema inteligente y conectado
5. Conclusión

Límites, ética y cumplimiento normativo

1. Introducción
2. Los límites de la IA: sesgos y alucinaciones
1. 2.1 Comprender las alucinaciones de la IA
  1. 2.1.1 Mecanismo de las alucinaciones
  2. 2.1.2 Tipos de alucinaciones frecuentes en el contexto de las pymes
  3. 2.1.3 Caso práctico: la ilusión de precisión
2. 2.2 Identificar y prevenir los sesgos
  1. 2.2.1 Sesgos culturales y geográficos
  2. 2.2.2 Sesgos sectoriales
  3. 2.2.3 Sesgos temporales
  4. 2.2.4 Estrategias para mitigar los sesgos
  5. 2.2.5 Caso práctico: consejos sesgados de RR. HH.
3. 2.3 Limitaciones técnicas
  1. 2.3.1 Acceso en tiempo real a la información
  2. 2.3.2 La gestión de contextos complejos
  3. 2.3.3 La precisión de los cálculos complejos
  4. 2.3.4 Caso práctico: una licitación compleja
3. Los retos éticos
1. 3.1 Impacto en el empleo y las competencias
  1. 3.1.1 Transformación en lugar de supresión
  2. 3.1.2 Estrategia de acompañamiento ético
  3. 3.1.3 Caso práctico de acompañamiento exitoso
2. 3.2 Equidad y no discriminación
  1. 3.2.1 Riesgos discriminatorios
  2. 3.2.2 Medidas preventivas
3. 3.3 Transparencia y explicabilidad
  1. 3.3.1 Principio de transparencia
  2. 3.3.2 Documentación de los procesos
  3. 3.3.3 Caso práctico: la transparencia como palanca de confianza
4. La protección de datos y el impacto en el RGPD
1. 4.1 Principios fundamentales de protección de datos
  1. 4.1.1 Identificación de los datos personales tratados
  2. 4.1.2 Base jurídica del tratamiento
2. 4.2 Obligaciones específicas relacionadas con el uso de ChatGPT
  1. 4.2.1 Transferencias de datos a terceros países
  2. 4.2.2 Respeto de los derechos de los interesados
3. 4.3 Medidas prácticas de cumplimiento
  1. 4.3.1 Política de uso interno
  2. 4.3.2 Formación y sensibilización
  3. 4.3.3 Documentación y registro de actividades de tratamiento
  4. 4.3.4 Caso práctico: cumplimiento normativo satisfactorio
5. La normativa europea: la Ley de IA
1. 5.1 Visión general
2. 5.2 Repercusión en el uso de ChatGPT
3. 5.3 Preparación para el cumplimiento normativo
4. 5.4 Caso práctico: una pyme ante la Ley de IA
6. Conclusión

Gobernanza e implementación

1. Introducción
2. Estrategia de implementación en la empresa
1. 2.1 Auditoría previa y análisis de la situación
  1. 2.1.1 Cartografía de los procesos de negocio
  2. 2.1.2 Análisis de madurez tecnológica
  3. 2.1.3 Identificar a los impulsores y las resistencias
  4. 2.1.4 Caso práctico: una pyme del sector agroalimentario
2. 2.2 Elección de la estrategia de implementación
  1. 2.2.1 Enfoque piloto (recomendado para el 80 % de las pymes)
  2. 2.2.2 Enfoque de implementación generalizada
  3. 2.2.3 Enfoque progresivo por oleadas
3. 2.3 Plan de implementación detallado
  1. 2.3.1 Fase 1: preparación (meses 1-2)
  2. 2.3.2 Fase 2: piloto (meses 3-5)
  3. 2.3.3 Fase 3: ampliación (meses 6-9)
  4. 2.3.4 Fase 4: optimización (meses 10-12)
  5. 2.3.5 Caso práctico: estudio de arquitectura
3. Formación y acompañamiento en el cambio
1. 3.1 Estrategia de formación diferenciada
  1. 3.1.1 Segmentación de públicos
  2. 3.1.2 Itinerario de formación por perfil
  3. 3.1.3 Modalidades pedagógicas adaptadas
  4. 3.1.4 Plan de comunicación interna para apoyar la formación
  5. 3.1.5 Caso práctico: pyme industrial con 80 empleados
2. 3.2 Gestión de las resistencias al cambio
  1. 3.2.1 Tipología de las resistencias
  2. 3.2.2 Estrategias de conversión
  3. 3.2.3 Plan de comunicación adaptado
3. 3.3 Caso práctico: pyme de servicios administrativos
4. 3.4 Desarrollo del conocimiento experto interno
  1. 3.4.1 Modelo de centro de excelencia en IA
  2. 3.4.2 Funciones y responsabilidades
  3. 3.4.3 Proceso de capitalización
5. 3.5 Caso práctico: empresa de consultoría
4. Medición del rendimiento y ROI
1. 4.1 Un marco adaptado a las pymes
2. 4.2 Herramientas de medición prácticas
  1. 4.2.1 El cuadro de mando ejecutivo
  2. 4.2.2 La recopilación automatizada de datos
  3. 4.2.3 El cálculo del ROI
3. 4.3 Optimización continua del rendimiento
  1. 4.3.1 Ciclos de mejora trimestrales
  2. 4.3.2 La detección de señales
  3. 4.3.3 Un plan de evolución a tres años
4. 4.4 Caso práctico: empresa de fabricación de componentes de metal
5. Evolución y mantenimiento de los usos
1. 5.1 Vigilancia tecnológica y adaptación
  1. 5.1.1 Una vigilancia con tres horizontes
  2. 5.1.2 Fuentes y métodos de vigilancia
  3. 5.1.3 Proceso de evaluación y adopción
2. 5.2 Actualización de competencias y procesos
  1. 5.2.1 Programa de formación continua
  2. 5.2.2 Evolución de los procesos de negocio
3. 5.3 Gestión del ciclo de vida de las iniciativas de IA
  1. 5.3.1 Fases del ciclo de vida
  2. 5.3.2 Criterios de gobernanza
  3. 5.3.3 Gestión de la obsolescencia
4. 5.4 Caso práctico: pyme de servicios
6. Conclusión

Anexo

1. Introducción
2. Prompts por departamento de una pyme
1. 2.1 Marketing y comunicación
  1. 2.1.1 Prompt 1 - Estrategia de marketing trimestral
  2. 2.1.2 Prompt 2 - Campaña de comunicación omnicanal
  3. 2.1.3 Prompt 3 - Auditoría de presencia digital
2. 2.2 Departamento comercial
  1. 2.2.1 Prompt 1 - Calificación automatizada de un cliente potencial
  2. 2.2.2 Prompt 2 - Propuesta comercial personalizada
  3. 2.2.3 Prompt 3 - Secuencia de seguimiento automático
3. 2.3 Recursos humanos
  1. 2.3.1 Prompt 1 - Oferta de empleo optimizada
  2. 2.3.2 Prompt 2 - Guía de entrevista
  3. 2.3.3 Prompt 3 - Plan de incorporación de 30 días
4. 2.4 Finanzas y contabilidad
  1. 2.4.1 Prompt 1 - Diagnóstico financiero
  2. 2.4.2 Prompt 2 - Escenarios presupuestarios
  3. 2.4.3 Prompt 3 - Análisis de inversión
5. 2.5 Asuntos jurídicos y de cumplimiento
  1. 2.5.1 Prompt 1 - Auditoría contractual
  2. 2.5.2 Prompt 2 - Plan de cumplimiento del RGPD/ Ley de IA
  3. 2.5.3 Prompt 3 - Política interna de uso de la IA
6. 2.6 Informática y sistemas de información
  1. 2.6.1 Prompt 1 - Diagnóstico de ciberseguridad
  2. 2.6.2 Prompt 2 - Automatización low-code
  3. 2.6.3 Prompt 3 - Diseño de un GPT interno
3. Prompts transversales y estratégicos
1. 3.1 Prompts de diagnóstico y auditoría
  1. 3.1.1 Diagnóstico global de la empresa
  2. 3.1.2 Auditoría de rendimiento de marketing
  3. 3.1.3 Diagnóstico de RR. HH. y clima laboral
2. 3.2 Prompts estratégicos y de toma de decisión
  1. 3.2.1 Definición de una visión empresarial
  2. 3.2.2 Ayuda a la toma de decisiones
  3. 3.2.3 Preparación de la reunión del comité de dirección
3. 3.3 Prompts analíticos y de investigación
  1. 3.3.1 Estudio de mercado rápido
  2. 3.3.2 Análisis de la competencia
  3. 3.3.3 Vigilancia sectorial de IA
4. 3.4 Prompts creativos y de innovación
  1. 3.4.1 Generación de ideas de productos
  2. 3.4.2 Guionización de una campaña
  3. 3.4.3 Taller de ideación colaborativa
5. 3.5 Prompts colaborativos y de gestión
  1. 3.5.1 Acta de la reunión
  2. 3.5.2 Plan de proyecto
  3. 3.5.3 Comunicación de crisis
índice

Fabrice BLIN

Fabrice Blin es consultor independiente en inteligencia artificial y fundador de MyWebExpert, una consultora especializada en la transformación digital de las pymes. Desde hace años acompaña a las organizaciones en la incorporación responsable de la IA a su actividad. Como formador, comparte aquí la experiencia que ha adquirido en el trabajo con empresas para hacer que la inteligencia artificial sea accesible, útil y práctica para todos.

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