Esta formación sobre inteligencia artificial en la industria alimentaria te enseña a aplicar herramientas de inteligencia artificial generativa en tareas de calidad, seguridad alimentaria, auditorías internas y gestión documental, mejorando la eficiencia y la precisión de tu trabajo.
Bloque 1 — Comprender la IA Generativa y su alcance en el sector alimentario
- ¿Qué es la IA Generativa? Diferencias con un buscador
- Cómo funcionan: predicción, contexto y aprendizaje
- Cómo influye el contexto en las respuestas
- Las 4 trampas que debes conocer (alucinaciones, referencias falsas, normativas derogadas)
Bloque 2 — Seguridad, ética y confidencialidad
- Qué NO decirle a la IA: información prohibida y prácticas seguras
- Planes gratuitos vs. de pago: implicaciones de privacidad (ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot)
- El AI Act Europeo — Reglamento (UE) 2024/1689
- Buenas y malas prácticas (resumen visual)
- Dinámica práctica: identificación de usos seguros e inseguros
Bloque 3 — Ingeniería de Prompts
- ¿Qué es un prompt y por qué importa?
- La fórmula del prompt efectivo: 5 elementos (Rol, Contexto, Tarea, Formato, Restricciones)
- Estructuras reducidas: mínima, básica e intermedia
- Cómo dar contexto correctamente
- Prompt genérico vs. dirigido (ejemplo comparativo)
- Técnica del refinamiento iterativo
- Asignación de roles específicos
- Cadenas de prompts: workflows multi-paso
- Ejemplos prácticos de prompts para calidad
- Carpeta de prompts reutilizables
- Configuración de instrucciones personalizadas en ChatGPT y Claude
- Ejercicio práctico: prompt básico vs. prompt mejorado
Bloque 4 — Las herramientas y cuándo usar cada una
- Panorama de herramientas: ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Copilot, NotebookLM
- Guía rápida: qué herramienta para qué tarea
- ChatGPT: el todoterreno (planes, GPTs personalizados, memoria, Projects, GPTs especializados)
- Claude: analista de documentos (ventana de 1M tokens, aplicaciones en calidad)
- Perplexity: buscador normativo con fuentes verificadas
- Gemini: integrado en Google Workspace y aplicaciones avanzadas
- Copilot: integrado en Microsoft 365
- NotebookLM: conversa con tus propios documentos
- HACCP.ai: GPT especializado en APPCC
- Resumen de decisión: tu navaja suiza de IA
Bloque 5 — Aplicaciones prácticas en la gestión de calidad y seguridad alimentaria
- Criterios de selección: qué automatizar primero
- Gestión de no conformidades asistida por IA
- Seguimiento APPCC e informes mensuales
- Extracción de requisitos desde legislación
- Proceso completo: interpretación de normativa (NotebookLM vs. Perplexity)
- IA + análisis de datos (registros, microbiología, incidencias)
- Análisis visual con IA (etiquetas, limpieza, documentación de proveedor)
- Revisión de textos técnicos y procedimientos
- Redacción ágil de POEs y PNTs
- Actualización dinámica del APPCC
- Creación de fichas técnicas
- Gestión de reclamaciones a proveedores
- Biblioteca de correos automatizados
- Formación y cultura de calidad (toolbox talks, quizzes, gamificación)
- Red teaming: el «Abogado del Diablo» (Food Defense y simulación de auditor)
- Minería de datos de quejas de clientes
- Vigilancia de fraude alimentario (OSINT con Perplexity)
- Simulador de crisis (wargaming)
- Traducción técnica especializada
- De documento a presentación: workflow con Gamma
- Proceso integrador: de auditoría a plan CAPA con IA
- Preparación para auditoría con IA
Bloque 6 — Plan de acción personal
- Errores comunes al empezar
- Niveles de adopción: hoja de ruta (Explorador → Usuario Regular → Avanzado → Integrador)
- Plan de acción personal: próximos pasos concretos
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