IA y trabajo
Mejora tu productividad y desarrolla proyectos con IA: elige tareas útiles, pasa de la idea al prototipo y evalúa los resultados. Explora también los datos y los cambios en el trabajo que debes tener en cuenta.
| Recurso | Tema | Formato | Creación |
|---|---|---|---|
| Mismo modelo, tres esfuerzos de razonamiento Compara en paralelo tres esfuerzos de razonamiento del mismo modelo. Explora cómo cambian la respuesta y el tiempo de espera, y qué ocurre si el informe contiene una cifra errónea. | IA y trabajo | Laboratorio interactivo | |
| La mesa de trabajo del modelo Simula cómo cambia la ventana de contexto de un asistente al preparar una presentación de resultados. Sigue 14 pasos y comprueba qué ocurre cuando se pierden las cifras exactas. | IA y trabajo | Simulación interactiva | |
| La ley de Amdahl aplicada a la IA Cinco pasos interactivos para explorar cómo la parte que no se acelera limita un proyecto con IA: tiempos, entregables, capacidad de la organización y repaso. | IA y trabajo | Explicación interactiva | |
| Las cajas de sorpresas de los asistentes de IA Seis ejemplos ficticios para detectar cifras falsas, omisiones, datos caducados y cambios no pedidos al usar IA en el trabajo. Abre las cajas y revisa lo aprendido. | IA y trabajo | Actividad interactiva | |
| ¿Qué pasa con lo que escribes en un asistente? Compara entrenamiento, historial y conservación en ChatGPT, Claude, Gemini y Copilot. Distingue cuentas personales y de organización y revisa tus ajustes. | IA y trabajo | Guía interactiva | |
| Microsoft: oferta de salida voluntaria Infografía sobre la oferta de salida voluntaria de Microsoft: alcance potencial, áreas incluidas y excluidas y fechas indicadas. | IA y trabajo | Infografía | |
| De la idea al producto Pasar de un problema a una primera versión. | IA y trabajo | Infografía | |
| ¿La IA aprende de tus datos? Cuentas, entrenamiento y conservación de datos. | IA y trabajo | Infografía |
Qué puedes aprender en IA y trabajo
Guías y casos sobre productividad y proyectos con IA: elegir tareas, pasar de la idea al prototipo, evaluar resultados y gestionar los datos y el impacto en el trabajo.
Consulta el resumen, el alcance y las fuentes de cada recurso antes de trasladar sus ejemplos a un proyecto real.