Temario:
Módulo 1: Introducción a la IA en Salud y Seguridad Ocupacional.
Conceptos básicos de IA y su aplicación en salud y seguridad en el trabajo.
Beneficios de la IA para la prevención de riesgos y la gestión de incidentes.
Ejemplos reales de IA en la evaluación de riesgos y cumplimiento normativo.

Módulo 2: Creación y Uso de Prompts Efectivos.
Definición de un prompt y su estructura (instrucción, contexto, objetivo).
Ejemplos de prompts para analizar riesgos laborales, redactar procedimientos de seguridad y responder consultas normativas.

Módulo 3: Análisis de Riesgos e Incidentes con IA.
Identificación de riesgos laborales mediante análisis de datos con IA.
Evaluación de incidentes y near-misses para determinar causas raíz.
Generación de reportes de seguridad basados en datos.

Módulo 4: Automatización de Procesos de Seguridad y Cumplimiento Normativo.
Automatización de inspecciones de seguridad y monitoreo de condiciones laborales.
Creación de alertas automáticas para riesgos críticos.
Gestión de cumplimiento de normativas de seguridad ocupacional.

Módulo 5: Capacitación y Comunicación en Salud y Seguridad con IA.
Desarrollo de materiales de capacitación en seguridad adaptados con IA.
Redacción de comunicaciones y procedimientos de seguridad claros.
Personalización de planes de prevención basados en datos específicos de la organización.

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Temario:
Módulo 1: Introducción a la IA en la Práctica Clínica.
Aplicaciones de la IA en notas clínicas, investigación y gestión de pacientes.
Beneficios de la IA para la eficiencia y calidad de atención.
Ejemplos de IA en la práctica clínica.

Módulo 2: Creación y Uso de Prompts Efectivos.
Definición de un prompt y su estructura (instrucción, contexto, objetivo).
Ejemplos de prompts para redactar notas clínicas, resumir artículos científicos y responder consultas clínicas.

Módulo 3: Redacción de Notas Clínicas con IA.
Generación de notas clínicas y resúmenes de consultas.
Creación de cartas de derivación.
Ajuste de notas para cumplimiento normativo.

Módulo 4: Agilizar la Lectura Científica y Automatización Administrativa.
Resumen de artículos científicos y búsqueda de evidencia clínica.
Automatización de programación de citas y respuestas a consultas frecuentes.
Gestión de recordatorios para pacientes.

Módulo 5: Gestión de Casos Clínicos.
Organización de casos clínicos y seguimientos con IA.
Integración de IA en flujos de trabajo clínicos.
Seguridad y privacidad de datos clínicos.

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Temario:
Módulo 1: Introducción a la IA en la Contabilidad y Auditoría.
Conceptos básicos de IA y su aplicación en contabilidad y auditoría.
Procesamiento de facturas y detección de errores con IA.
Análisis de riesgos y revisión de registros en auditorías.

Módulo 2: Creación y Uso de Prompts Efectivos.
Definición de un prompt y su estructura (instrucción, contexto, objetivo).
Ejemplos de prompts para generar reportes financieros, analizar transacciones y responder consultas normativas.

Módulo 3: Automatización de Procesos Contables con IA.
Procesamiento de facturas y conciliación de cuentas con IA.
Generación de reportes financieros automáticos.
Casos de uso: categorización de gastos y conciliaciones bancarias.

Módulo 4: Auditoría Eficiente con IA.
Detección de anomalías en registros contables.
Revisión de documentos para cumplimiento normativo.
Identificación de irregularidades en transacciones.

Módulo 5: Cálculos Financieros e Implementación con IA.
Análisis predictivo para presupuestos y gestión de riesgos financieros.
Integración de IA en flujos de trabajo contables.
Seguridad de datos financieros en el uso de IA.

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Temario:
Módulo 1: Introducción a la IA para Sistemas.
Conceptos básicos de IA: modelos de lenguaje y aprendizaje automático.
Beneficios de la IA en sistemas: automatización, análisis de datos y soporte técnico.
Ejemplos reales de IA en gestión de tickets, monitoreo de redes y generación de reportes.

Módulo 2: Creación y Uso de Prompts Efectivos.
Definición de un prompt y su estructura (instrucción, contexto, objetivo).
Ejemplos de prompts para generar scripts, diagnosticar errores y crear documentación técnica.

Módulo 3: Automatización de Tareas con IA.
Herramientas y métodos para automatizar procesos repetitivos.
Casos de uso: respuestas a tickets, reportes automáticos y notificaciones de errores.
Limitaciones y riesgos de la automatización con IA.

Módulo 4: Análisis de Datos y Resolución de Problemas con IA.
Análisis de logs, métricas de servidores y datos de rendimiento con IA.
Detección de patrones en logs y predicción de fallos.
Generación de visualizaciones básicas de datos.

Módulo 5: IA para Documentación y Comunicación Técnica.
Redacción de documentación técnica: manuales, guías y procedimientos operativos.
Creación de correos técnicos y respuestas a usuarios.
Traducción y simplificación de términos técnicos para audiencias no técnicas.

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