Generative AI Leader – Guía de acceso rápido
Curso 1: Gen AI – Beyond the Chatbot
1. Qué es Generative AI
Generative AI (GenAI) es un tipo de inteligencia artificial capaz de crear contenido nuevo.
Puede generar:
- texto
- imágenes
- audio
- video
- código
Ejemplo: escribir emails, generar imágenes, resumir documentos.
⚠️ Diferencia importante:
| Tipo de AI | Función |
| Traditional AI | analiza datos |
| Generative AI | crea contenido nuevo |
2. Multimodal AI
Multimodal AI puede trabajar con varios tipos de datos al mismo tiempo.
Tipos de datos:
- texto
- imagen
- audio
- video
- documentos
- código
Ejemplo:
analizar video + audio + texto para entender sentimiento del cliente.
3. 4 usos principales de Generative AI
Memoriza estos 4 porque salen mucho.
| Uso | Descripción |
| Create | generar contenido |
| Summarize | resumir información |
| Discover | encontrar información o insights |
| Automate | automatizar tareas |
Ejemplos:
Create → escribir emails
Summarize → resumir reportes
Discover → analizar datos
Automate → responder FAQs
4. Foundation Models
Los foundation models son la base de GenAI.
Definición:
Modelos de AI grandes entrenados con enormes datasets que pueden adaptarse a muchas tareas.
Características:
- entrenados con datos masivos
- flexibles
- adaptables
Ejemplo:
- Gemini
- Imagen
- Chirp
5. LLMs
Large Language Models (LLMs) son un tipo de foundation model especializado en lenguaje.
Capacidades:
- escribir texto
- responder preguntas
- traducir
- resumir
Relación importante:
| Concepto | Relación |
| LLMs | tipo de foundation model |
| No todos los foundation models | son LLMs |
6. Prompting
Prompting es cómo interactúas con un modelo generativo.
Flujo:
Prompt (input) → Model → Output
Ejemplos:
| Prompt | Output |
| Pregunta | respuesta |
| Descripción | imagen |
| Código con error | código corregido |
7. Prompt Engineering
Prompt engineering es diseñar prompts para obtener mejores resultados.
Se usa para:
- mejorar precisión
- controlar estilo
- obtener respuestas más útiles.
8. Gemini
Gemini es el modelo generativo de Google.
Puede trabajar con:
- texto
- imágenes
- código
- audio
- video
Gemini se usa en varios productos.
Ejemplos:
- Gemini App
- Google Workspace with Gemini
- Gemini for Google Cloud
⚠️ Pregunta típica:
| Concepto | Qué es |
| Gemini | modelo |
| Gemini App | aplicación basada en el modelo |
9. Vertex AI
Vertex AI es la plataforma de AI de Google Cloud.
Permite:
- construir modelos
- entrenarlos
- desplegarlos
- usar modelos generativos
Incluye acceso a:
- Gemini
- modelos open-source
- herramientas de AI
10. Model Garden
Model Garden es el catálogo de modelos en Vertex AI.
Incluye:
- modelos de Google
- modelos open source
- modelos de partners
11. Imagen
Imagen es el modelo de Google para:
generación de imágenes desde texto.
Uso típico:
- marketing
- e-commerce
- diseño creativo
12. Estrategia GenAI en empresas
Para implementar GenAI se recomienda:
Top-down
Liderazgo define:
- visión
- estrategia
- recursos
Bottom-up
Equipos:
- identifican problemas
- experimentan
- proponen soluciones
13. Pilares de una estrategia GenAI
- Strategic focus
- Exploration
- Responsible AI
- Resourcing
- Impact (KPIs)
- Continuous improvement
14. AI-first company
Una empresa AI-first coloca la inteligencia artificial en el centro de:
- productos
- procesos
- innovación
Google es un ejemplo de empresa AI-first.
15. Augmentation vs Automation
Automation
IA realiza tareas repetitivas.
Ejemplos:
- chatbots
- generación de descripciones
- resúmenes automáticos
Augmentation
IA mejora el trabajo humano.
Ejemplos:
- análisis de datos
- generación de código
- investigación asistida
16. Human-in-the-Loop
Incluso con IA, los humanos siguen siendo necesarios.
Roles humanos:
- seleccionar datos
- diseñar prompts
- revisar outputs
- monitorizar el sistema
17. Beneficios de GenAI en empresas
- mayor productividad
- reducción de costes
- automatización de procesos
- generación de ideas
- mejor experiencia del cliente
18. Cómo priorizar casos de uso
Método: Creative Matrix
Cruzar:
Capacidades GenAI × Necesidades del negocio
Luego evaluar:
- impacto
- factibilidad
Siempre:
Human-in-the-loop
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