Módulo 1: Fundamentos de Procesos y Automatización (10 horas)

En este módulo se sientan las bases para entender el «porqué» y el «cómo» de la ingeniería de procesos antes de aplicar cualquier tecnología.

• Contenido Teórico:
  • Introducción a la Automatización Inteligente: Se explorará el impacto de la Industria 4.0 y la diferencia entre automatización tradicional, RPA (Automatización Robótica de Procesos) e Hiperautomatización.
  • Gestión de Procesos de Negocio (BPM): Se enseñará el ciclo de vida de un proceso (diseño, modelado, ejecución, monitoreo y optimización) como marco para la mejora continua.
  • Identificación y Diagnóstico de Procesos: Los participantes aprenderán técnicas para identificar qué procesos son ideales para automatizar (tareas repetitivas, basadas en reglas, alto volumen) y cómo usar la minería de procesos para descubrir el funcionamiento real de los flujos de trabajo.
  • Notación y Modelado con BPMN 2.0: Se introducirá el estándar BPMN como lenguaje universal para visualizar procesos. Se explicarán sus componentes clave: eventos, actividades, compuertas y flujos.
• Contenido Práctico:
  • Taller de Mapeo «As-Is» (Como es): Utilizando una herramienta visual, los participantes elegirán un proceso de su entorno laboral y lo diagramarán usando BPMN.
  • Ejercicio de Análisis de Cuellos de Botella: Sobre el proceso mapeado, se realizará un análisis guiado para identificar ineficiencias, retrasos, tareas manuales redundantes y puntos críticos de mejora.

Módulo 2: Herramientas de Automatización e IA sin Código (15 horas)

Este módulo introduce el ecosistema de herramientas que permiten a usuarios sin perfil técnico construir soluciones de automatización.

• Contenido Teórico:
  • Ecosistema de Herramientas No-Code/Low-Code: Se presentarán las plataformas líderes del mercado como N8N, Zapier, Make, UiPath y Microsoft Power Automate, explicando su arquitectura.
  • Introducción a la IA Generativa: Se desmitificará la IA explicando el funcionamiento de los Modelos Lingüísticos Grandes (LLMs) como GPT-4 y Gemini. Se enseñará la ingeniería de prompts para tareas como resumir textos, clasificar información y generar contenido.
  • Agentes de IA: Se explicará el concepto de agentes autónomos, su capacidad para razonar y utilizar herramientas para cumplir objetivos complejos.
• Contenido Práctico:
  • Laboratorio de Automatización Nivel 1: Creación de un primer flujo automatizado. Ejemplo práctico: Conectar una encuesta de Google Forms a una hoja de cálculo de Google Sheets y enviar una notificación automática a un canal de Teams.
  • Laboratorio de Automatización Nivel 2: Diseño de un flujo multi-paso que integre lógica condicional. Ejemplo práctico: Automatizar la gestión de leads. Cuando llega un correo con la palabra «cotización», extraer el email del remitente, añadirlo a un CRM (como HubSpot) y crear una tarea de seguimiento en Jira.
  • Taller de IA Aplicada: Usar una interfaz de IA (como ChatGPT o el Playground de Google AI) para refinar tareas de negocio: redactar borradores de correos electrónicos, analizar el sentimiento de comentarios de clientes y extraer datos estructurados de un texto (ej. nombre, empresa y teléfono de un párrafo).

Módulo 3: Diseño e Implementación de Soluciones Inteligentes (15 horas)

Los participantes fusionarán el conocimiento de procesos y herramientas para construir soluciones robustas.

• Contenido Teórico:
  • Diseño de Flujos «To-Be» (Como debería ser): Se rediseñarán los procesos del Módulo 1, incorporando las capacidades de las herramientas de modelado, automatización e IA para su optimización.
  • Integración vía APIs y Conectores: Se explicará de manera sencilla qué es una API y cómo permite que diferentes aplicaciones «hablen» entre sí, siendo el pilar de la automatización moderna.
  • Manejo de Datos y Errores: Se enseñarán buenas prácticas para manejar y transformar datos entre pasos de una automatización y para construir flujos resilientes que sepan cómo actuar cuando algo falla.
• Contenido Práctico:
  • Práctica Guiada – Integración de IA: Se construirá un flujo que utilice una API de IA. Ejemplo práctico: Crear un proceso que monitoree menciones de la marca en X, use la IA para analizar el sentimiento (positivo, negativo, neutro) y luego guarde el resultado en una base de datos de Airtable. Si el sentimiento es negativo, se enviará una alerta urgente por email.
  • Presentación del Proyecto Final: Cada participante o grupo presentará su proyecto de automatización, mostrando:
    • El problema de negocio y el diagrama «As-Is».
    • El diagrama «To-Be» y la propuesta de solución.
    • Implementación de una prueba de concepto o prototipo.