Formación de IA para empleados, adaptada a su trabajo
LINDARA prepara formación práctica en inteligencia artificial para empresas que quieren que sus trabajadores aprendan a utilizarla con criterio. Partimos de los puestos, las tareas y el nivel del equipo para definir un programa con ejercicios, materiales y revisión de resultados.
Encaja cuando la empresa ya dispone de herramientas pero cada persona las utiliza de una forma distinta, cuando necesita empezar desde cero o cuando quiere extender una forma de trabajar que ya ha probado en un departamento. El objetivo se concreta antes de preparar las sesiones: qué tarea debe saber resolver cada participante y cómo se comprobará.
Una misma base. Prácticas distintas por puesto.
Ventas puede practicar una propuesta; administración, la clasificación de documentación; operaciones, la consulta de un procedimiento. Compartimos criterios de uso y revisión, pero adaptamos el ejercicio a cada función.
Qué trabajamos en la formación
Contexto e instrucciones
Explicar la tarea, aportar las fuentes necesarias y pedir una salida que encaje en el trabajo del equipo.
Revisión de resultados
Contrastar datos, detectar omisiones y distinguir un borrador útil de una respuesta que necesita más información.
Uso de la información
Definir qué datos se pueden utilizar, qué herramientas están autorizadas y cuándo pedir revisión a una persona responsable.
Práctica por funciones
Aplicar lo aprendido a ejemplos del departamento y construir instrucciones reutilizables que el equipo entienda.
El programa se acuerda según el nivel de partida, el número de participantes y las herramientas disponibles. No hace falta programar para la formación de uso cotidiano. Si el objetivo incluye desarrollar integraciones o automatizaciones, lo definimos como un proyecto diferente.
Ejemplo: el mismo encargo, dos formas de trabajarlo
Ejercicio ficticio de formación comercial. El equipo recibe unas notas de reunión con un alcance incompleto. Primero prepara una propuesta con una instrucción abierta. Después repite el ejercicio indicando la fuente, el formato y cómo señalar los datos pendientes.
Usa únicamente estas notas. Separa necesidades confirmadas, preguntas pendientes y siguiente paso. No inventes precios ni fechas. Si hay información contradictoria, señálala antes de redactar.
Cada participante compara ambas versiones con las notas originales. Revisamos si aparecen compromisos no acordados, si quedan preguntas sin resolver y si otra persona podría continuar el trabajo. La evaluación se hace sobre esa tarea, no sobre la impresión de que el texto suena bien.
Este caso es ilustrativo, no un resultado obtenido para un cliente. Puedes utilizar nuestro ejemplo de presupuestos con IA como punto de partida para una práctica.
Cómo preparamos el plan para tu equipo
- Entender el punto de partida. Identificamos departamentos, tareas habituales, herramientas y dudas del equipo.
- Elegir los ejercicios. Acordamos objetivos observables y ejemplos anonimizados que representen el trabajo.
- Practicar y revisar. La formación combina explicación, aplicación individual o por grupos y revisión compartida.
- Dejar una forma de continuar. Recogemos instrucciones de ejemplo, criterios de revisión y próximos ejercicios. El acompañamiento posterior se concreta en la propuesta.
Antes de empezar quedan definidos el programa, los participantes, el formato, la duración, los materiales y el precio. Las licencias de herramientas y cualquier servicio adicional se especifican por separado si son necesarios.
Preguntas sobre formación de IA en empresas
¿Es un curso genérico o se adapta a nuestros empleados?
La propuesta parte de las funciones del equipo. Puede incluir una base común y bloques por departamento, con ejercicios ajustados al contexto de la empresa.
¿Qué herramientas utilizaremos?
Elegimos las herramientas según el objetivo y el acceso disponible. Podemos trabajar con ChatGPT, Claude, Gemini u otras soluciones; LINDARA es independiente de esos proveedores.
¿Cómo sabemos si el equipo ha aprendido?
Acordamos tareas y criterios antes de la formación: calidad del resultado, errores detectados y capacidad para repetir el proceso. No prometemos una mejora porcentual sin medirla.
¿Podéis implementar después lo que detectemos?
Sí. Si una tarea necesita conectar aplicaciones, mover información o coordinar varios pasos, podemos definir una automatización a medida. Se presupuesta y valida como un proyecto propio.
¿Y si solo quiero aprender yo?
Para emprendedores que prefieren practicar individualmente ofrecemos mentorías de IA sobre su propio negocio.