No enseñamos a usar herramientas. Diseñamos procesos. Cada programa parte de lo que tu equipo conoce y construye capacidades situadas, no recetas genéricas.
La mayoría de las capacitaciones en IA son tutoriales desconectados del proceso real. Nosotros partimos de tu flujo de trabajo actual, identificamos dónde incorporar herramientas generativas y formamos al equipo para integrarlas con criterio profesional. Algunos casos corporativos se presentan anonimizados por acuerdos de confidencialidad. Disponemos de referencias verificables.
Experiencia en organizaciones que enfrentan la integración de IA desde distintas culturas organizacionales: corporativa, cultural y académica.
Cuatro áreas donde la IA cambia el proceso, no solo acelera tareas. De la generación de imágenes al código asistido, el enfoque es siempre el mismo: dominio técnico + integración situada + criterio profesional.
Qué aprenden: Uso de herramientas web de generación de imágenes (Leonardo.ai, Grok, etc.) y Adobe Firefly integrado en Photoshop e Illustrator. Control de prompts, composición y coherencia estilística. Integración directa en el flujo de Adobe Creative Suite.
Aplicaciones reales: conceptualización visual para campañas, moodboards dinámicos, generación de assets, iteración rápida de propuestas de diseño.
Qué aprenden: Uso de modelos de lenguaje (Claude, ChatGPT, Gemini) para redacción, edición y estructuración de contenido. Cómo mantener voz autoral mientras se acelera producción. Integración en flujos editoriales existentes.
Aplicaciones reales: redacción asistida de copy, generación de variantes de texto, traducción y adaptación de tono, síntesis de documentos extensos.
Qué aprenden: Uso de Claude, ChatGPT y GitHub Copilot para acelerar desarrollo front-end. Generación de componentes, debugging asistido, documentación automatizada. Requiere conocimiento previo de programación.
Aplicaciones reales: prototipado rápido, generación de código boilerplate, adaptación de código legacy, resolución de problemas técnicos.
Qué aprenden: Criterios profesionales para evaluar resultados generados por IA. De operador de herramienta a director creativo: cómo decidir qué sirve, qué descartar, qué refinar según objetivos del proyecto.
Aplicaciones reales: construcción de criterios de evaluación propios, procesos de selección de outputs, refinamiento iterativo, documentación de estándares.