Sesión 1 – ¿Qué es la IA generativa? Fundamentos para transformar tu trabajo

¿Sabías que la inteligencia artificial no entiende lo que dice, solo predice lo que cree que debería decir?

Esa diferencia, tan simple y tan profunda, lo cambia todo.

En la primera sesión del seminario “Mi talento es negocio: Domina la IA paso a paso”, exploramos qué es exactamente la IA generativa, cómo aprende y por qué se ha convertido en una de las herramientas más poderosas del momento.

Este taller virtual, organizado por Diario Occidente y DO Tech, en alianza con la Universidad Santiago de Cali, busca acercar la tecnología a quienes desean potenciar su talento y multiplicar su impacto profesional.

La sesión está a cargo de Rosa María Agudelo Ayerbe, directora del Diario Occidente y máster en transformación digital.

“La IA no tiene ideas propias. Pero puede ayudarte a ordenar las tuyas y llevarlas más lejos si sabes cómo usarla”, explica Agudelo.

💡 ¿Qué se aprende en esta sesión?

• Qué es la IA: una tecnología capaz de realizar tareas que antes requerían inteligencia humana, como escribir, analizar datos o tomar decisiones.
• Tipos de IA: se explican tres tipos: la basada en reglas, la que aprende de los datos y la IA generativa, capaz de crear texto, imágenes, audio o video.
• Cómo aprende: mejora con el tiempo usando aprendizaje supervisado, no supervisado o por refuerzo.
• Puntos críticos: los sesgos (cuando repite prejuicios de sus datos) y las alucinaciones (cuando inventa información falsa).

🔻 Punto de quiebre:

La IA parece inteligente, pero no comprende. Predice.

Y ahí está su magia y su peligro. No sustituye el pensamiento humano, lo amplifica. El verdadero reto no es dominar la tecnología, sino aprender a guiarla.

En esta sesión descubrirás cómo hacerlo —paso a paso— y cómo integrar la IA sin perder lo más valioso: tu criterio.

🎁 Material de apoyo

📘 Guía práctica para convertir la IA en tu superpoder → Descargar PDF

🎥 Video completo de la sesión → Ver aquí

🔜 Próxima sesión:

Tipos de memoria de la IA

Aprenderás cómo recuerdan los modelos, qué tipo de memoria usan y qué implicaciones tiene para la personalización, el contexto y la privacidad.

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