Bienvenida e inauguración del curso

Presentación institucional y explicación general de los objetivos formativos.

Bloque 1: Introducción a los LLM y aplicaciones en la Administración Local

Objetivo: Comprender qué son los modelos de lenguaje (LLMs), para qué sirven y cómo pueden aplicarse en el contexto municipal.

Inteligencia Artificial para todos. Alternativas
– Modelos basados en procesamiento del lenguaje natural capaces de generar texto y mantener conversaciones.
– Principales características: interacción conversacional, coherencia, contextualización, capacidad para organizar ideas y resolver consultas complejas.
– Funcionamiento: uso del prompt como instrucción inicial y generación de respuestas basadas en patrones de entrenamiento.
– Ventajas frente a otras tecnologías: no requiere programación y se adapta fácilmente a necesidades concretas.

Aplicaciones en la administración local. Lluvia de ideas
– Asistente para convocatorias de subvenciones: generación de resúmenes breves y extracción de datos clave.
– Asistente de comunicación: creación de contenidos para redes sociales y elaboración de avisos oficiales.
– Redacción y mejora de textos: elaboración y corrección de informes, actas y comunicaciones.
– Atención ciudadana (RAG): resolución de preguntas frecuentes y acompañamiento en trámites básicos.
– Debate interactivo sobre nuevos usos potenciales propuestos por los participantes.

Ejercicio práctico

Bloque 2: Redacción, corrección y mejora de documentos administrativos con ChatGPT

Objetivo: Adquirir habilidades para utilizar ChatGPT en la elaboración, revisión y perfeccionamiento de documentos propios de la administración local.

Funciones básicas y tipos de textos habituales
– Actas, memorias y documentos de síntesis.
– Comunicaciones oficiales: cartas, avisos, solicitudes.
– Informes técnicos o de evaluación.
– Contenidos dirigidos a la ciudadanía: folletos, anuncios, textos para redes sociales.

Cómo redactar con prompts efectivos
– Precisión en tipo de documento, propósito, destinatario y estilo.
– Ejemplos de prompts aplicados a escenarios reales.

Mejora y corrección de textos
– Ventajas: detección de errores, mejora de estilo, adaptación de tono.
– Ejemplos de prompts para corrección y simplificación.

Asistentes RAG (Retrieval-Augmented Generation) y NotebookLM
– Funcionamiento del enfoque RAG.
– Diferencias respecto a ChatGPT, Claude y otros asistentes basados en modelos generales.

Ejercicio práctico

Bloque 3: Creación de Asistentes Virtuales

Asistentes virtuales: conceptos fundamentales
Introducción a los asistentes basados en IA: interacción por texto o voz, uso de PLN, comprensión de consultas, generación de respuestas y automatización de tareas.

Ejercicios prácticos
– Diseño de flujos conversacionales.
– Configuración de comportamientos personalizados.
– Simulación de escenarios reales de uso en el ámbito público.

Bloque 4: Ética, limitaciones y privacidad en el uso de LLM

Limitaciones de los modelos de lenguaje
– Riesgos de información incorrecta o desactualizada.
– Importancia de la verificación y de la supervisión humana.

Aspectos éticos y privacidad
– Necesidad de formular prompts neutrales para minimizar sesgos.
– Principios esenciales de privacidad y recomendaciones para un uso responsable.
– Precauciones en el manejo de datos sensibles y personales.

Ejercicio práctico

Bloque 5: Cierre y Evaluación

Resolución de dudas
Espacio abierto para consultas sobre casos específicos y aplicaciones avanzadas.

Feedback de los alumnos
Evaluación del curso por parte de los participantes.

Recomendaciones finales
– Utilizar los LLM como herramienta de apoyo, no como sustituto.
– Revisar siempre el contenido generado.
– Seguir explorando nuevas aplicaciones en el contexto municipal.

Evaluación final del curso

Cierre de la formación y valoración final.