Objetivo: Comprender qué es la inteligencia artificial, cómo funciona a nivel conceptual, para qué sirve, qué no es y cuál es su impacto en el sector financiero.

• ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
• Breve historia.
• IA vs machine learning vs modelos generativos.
• Alcances y limitaciones.
• Cómo funciona la IA sin tecnicismos.
• Entrenamiento, patrones y predicción probabilística.
• Qué es un LLM explicado mediante analogías.
• El concepto de “alucinaciones”.
• Impacto real en el mundo financiero.
• Automatización de reportes y análisis.
• Risk scoring y análisis de fraude.
• Chatbots para atención.
• Modelos predictivos financieros.
• Detección de anomalías.
• Optimización de procesos de back-office.
• Riesgos y límites.
• Sesgos y Decisiones automatizadas.
• Alucinaciones.
• Manejo de información sensible y compliance.
• Buenas prácticas de “IA higiene”.
• Mini práctica guiada.
• Preparación de un informe financiero semanal con IA.

Objetivo: Conocer y comparar los principales modelos de lenguaje, sus fortalezas, debilidades y usos laborales.

• Qué es un LLM.
• Arquitectura de prompts.
• Instrucciones vs contexto.
• Razonamiento y velocidad.
• Que cambia de un modelo a otro.
• Ecosistema de modelos.
• ChatGPT: mejor razonamiento y estabilidad
• Claude: más “seguro”, más fuerte en redacción, análisis largos
• Gemini: muy buen multimodal (imágenes, video) interacciones con Google
• Grok: más rápido y “edgy” bueno para datos en tiempo real de X
• Perplexity: ideal para investigación con fuentes
• Comparativa aplicada al mundo financiero.
• Resumen de normativas y documentos extensos.
• Preparación de reportes.
• Limpieza de datos.
• Generación de presentaciones.
• Análisis de tablas.
• Comunicaciones internas.
• Ejercicio práctico.
• Comparación de respuestas a partir de un mismo prompt. Ejemplo: “explícame Basilea III como si fuera CFO”

Objetivo: Aprender a usar la IA de forma precisa, segura y productiva.

• Principios del prompting.
• Rol, tarea, contexto, formato y restricciones.
• Prompt maestro para el trabajo diario.
• Checklists para análisis financieros.
• Como pedir “razonamiento paso a paso” sin incluir alucinaciones
• Frameworks de prompting aplicados a finanzas.
• CLEAR prompting. Context, Length, Examples, Action, Result
• Prompts para convertir PDFs en insights.
• Prompts para Auditorías internas.
• Prompts para Validación de cálculos.
• Prompts para Explicación de indicadores financieros.
• Demostraciones.
• Carga de un pdf real
• Conversión en análisis.
• Generación de KPIs, resúmenes y listas accionables.
• Ejercicio práctico.
• Creación de un asistente financiero personal (guardado como Custom GPT / Claude memory).

Objetivo: Presentar un conjunto de herramientas simples, seguras y potentes para equipos financieros.

• Herramientas de IA para el trabajo diario.
• Texto, análisis y datos: ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, NotebookLM.
• Presentaciones: Gamma, Canva Magic.
• Automatización: Zapier + IA, Notion AI.
• Imagen y video para presentaciones internas: Sora, Nano Banana, Midjourne.
• Casos de uso aplicados al área financiera.
• Reportes periódicos.
• Análisis de estados financieros.
• Presentaciones a directorio.
• Extracción de KPIs.
• Creación de políticas y manuales.
• Redactar comunicados y capacitaciones.
• Creación de worksflows para auditoria.
• Preparación de bases de datos para análisis.
• Detección de inconsistencias.
• Análisis de contratos.
• Actividad final integradora.
• Simulación de un día de trabajo con IA aplicada a tareas reales del área financiera.