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Curso Completo de Ingeniería de Prompts y Automatización IA

Name: Curso Completo de Ingeniería de Prompts y Automatización IA
Rating: 2.1 (3 reviews)

Aprende a crear prompts profesionales y flujos automatizados con IA

Created byYasel Nuviola Amador

Last updated 11/2025

Spanish

What you'll learn

Dominarás la ingeniería de prompts, creando instrucciones precisas, replicables y optimizadas para maximizar la calidad y consistencia de tus salidas de IA.
Construirás automatizaciones AI completas, integrando modelos con herramientas, APIs y flujos que ejecutan tareas sin intervención humana.
Aprenderás a estructurar prompts avanzados, como cadenas, roles, plantillas, frameworks y sistemas modulares adaptados a tareas complejas.
Diseñarás flujos n8n, conectando pasos, manejos de errores y datos dinámicos para automatizar procesos de negocio reales.
Aplicarás buenas prácticas de evaluación, midiendo precisión, confiabilidad, sesgos, riesgos y calidad para mejorar tus prompts y sistemas AI.
Podrás llevar tus proyectos a producción, creando pipelines estables, escalables y auditables que generan ROI inmediato en tu empresa o emprendimiento.

Course content

7 sections • 35 lectures • 3h 18m total length

Bienvenida y caso real: Marea Marketing21:04
Objetivos: Conocer el caso de estudio; mapear problemas; metas del curso.
Puntos principales:
Presentación de Ana (dueña) y su equipo.
Problemas: generación de propuestas, contenido, respuestas a clientes, reportes.
KPI objetivo: ahorrar 20h/sem y aumentar leads 30%.
Cómo se usará el ejemplo en todo el curso.
Qué es Prompt Engineering y por qué importa10:16
Objetivos: Entender definición y rol del prompt engineering.
Puntos principales:
Prompt = interfaz entre humano y LLM.
Tipos de prompts: instructivo, de sistema, few-shot, chain-of-thought (COG).
Métricas básicas: precisión, consistencia, costo y latencia.
Riesgos comunes y cómo evitarlos.
Panorama del ecosistema no-code y LLMs10:39
Objetivos: Conocer herramientas: Zapier, Make, n8n, herramientas LLM con API y plataformas con AI integradas, siendo n8n la que veremos en el curso.
Puntos principales:
Comparativa rápida: capacidades, conectores, límites.
Modelos LLM accesibles (interfaz no-code).
Estrategias de integración (webhooks, HTTP request, apps).
Criterios para elegir herramienta para Marea.
Preparando el entorno (cuentas, permisos, seguridad mínima)7:20
Objetivos: Crear cuentas necesarias y establecer permisos básicos.
Puntos principales:
Lista de cuentas: Google, Slack, Gmail, CRM, Make/Zapier, proveedor LLM.
Buenas prácticas de API keys y secretos.
Estructura de carpetas y naming conventions.
Política mínima de datos y privacidad para clientes.
Flujos de trabajo prioritarios: mapa y criterios de éxito8:22
Objetivos: Diseñar el roadmap de automatizaciones.
Puntos principales:
Identificación de 4 workflows prioritarios: generación de briefs → contenidos; respuestas automáticas; proposals automáticos; reportes semanales.
Definición de criterios de éxito (KPIs y SLA).
Plan de minimización de riesgo (rollback manual).
Checklist de aceptación para cada workflow.

Anatomía de un prompt efectivo5:35
Objetivos: Aprender estructura y componentes clave de un prompt.
Puntos principales:
System prompt vs user prompt vs examples.
Contexto, instrucciones, formato de salida, restricciones de tokens.
Cómo incluir estilos y tono (voz de marca).
Uso de delimitadores y formatos (JSON, Markdown).
Few-shot y ejemplo-guiado6:09
Objetivos: Implementar few-shot para mejorar consistencia.
Puntos principales:
Selección de ejemplos representativos.
Balance entre número de ejemplos y costo.
Automatizar ejemplos dinámicos (plantillas).
Evaluación A/B de ejemplos.
Prompts para extracción y estructuración de datos6:00
Objetivos: Crear prompts que devuelvan JSON/CSV limpio para downstream.
Puntos principales:
Prompts que solicitan salida en JSON + validación simple.
Manejo de errores de parseo.
Minimizar ambigüedad en claves y tipos.
Ejemplo: extraer puntos clave de un brief en campos estructurados.
Prompts para corrección, edición y optimización de textos5:04
Objetivos: Usar LLM para mejorar, adaptar y acortar contenidos.
Puntos principales:
Instrucciones para edición (mantener mensaje, mejorar legibilidad).
Solicitar alternativas (3 variantes: breve, media, larga).
Controles de marca y palabras prohibidas.
Uso en procesos de revisión humana.
Testing y métricas de prompts5:52
Objetivos: Diseñar tests y métricas para medir calidad de prompts.
Puntos principales:
Pruebas unitarias: entradas representativas y esperado.
Métricas: exactitud, tasa de parseo válido, satisfacción humana, costo.
Registro de cambios y versionado de prompt.
Estrategia de rollout (canary) en workflows.

Primer workflow: Google Forms → LLM → Google Sheets5:32
Objetivos: Diseñar y construir un workflow básico de intake.
Puntos principales:
Captura de brief via Google Forms.
Trigger en Make/Zapier y llamado al LLM.
Output estructurado en Google Sheets.
Manejo de errores y reintentos.
Integrando email (Gmail) para propuestas automáticas6:09
Objetivos: Construir generación automática de propuestas y envío por email.
Puntos principales:
Plantilla de propuesta en prompt (variables).
Generar PDF/HTML y adjuntar al correo.
Logging en CRM y tracking de apertura.
Controles manuales antes del envío (modo draft).
Slack + Notificaciones en workflows (alertas humanas)6:06
Objetivos: Implementar notificaciones y aprobaciones en Slack.
Puntos principales:
Mensajes enriquecidos (buttons) para aprobación.
Retrigger para correcciones.
Auditable: mantener historial de decisiones.
Escalamiento y SLAs.
Conectores CRM (ej. HubSpot / Pipedrive) sin código4:51
Objetivos: Sincronizar entidades entre Sheets/Forms y CRM.
Puntos principales:
Mapeo de campos y normalización.
Crear/actualizar contactos y deals via conectores.
Deducción de lead score usando LLM.
Manejo de duplicados.
Webhooks, HTTP y llamadas a APIs LLM desde no-code7:54
Objetivos: Entender y configurar webhooks y HTTP requests.
Puntos principales:
Envío de payloads, headers, autenticación.
Timeout y retries.
Parseo de respuesta y manejo de errores.
Buenas prácticas de uso de tokens y límites de API.

Orquestando múltiples pasos: ejemplo end-to-end5:12
Objetivos: Diseñar un flujo en varias etapas con checkpoints.
Puntos principales:
División en micro-tareas: extract → generate → review → publish.
Estado y persistencia (Sheets/DB).
Branching condicional según outputs.
Best practice para revertir cambios.
Chains y pipelines de prompts (prompt chaining)6:14
Objetivos: Crear cadenas de prompts donde cada salida alimenta la siguiente etapa.
Puntos principales:
Diseño de contratos entre pasos (formatos).
Tolerancia a fallos y reintentos.
Optimización de tokens y costo por etapa.
Ejemplo de chain: sumarización → headline → caption.
Uso de condiciones y lógica no-code (if/else, switch)6:54
Objetivos: Implementar lógica de negocio en plataformas no-code.
Puntos principales:
Casos condicionados por lead score, tipo de cliente, urgencia.
Validación de datos antes de enviar al LLM.
Rutas paralelas y sincronización.
Monitoreo de rutas latentes.
Optimización de coste y latencia4:02
Objetivos: Reducir costos manteniendo calidad.
Puntos principales:
Uso mixto de modelos (rápido/barato + caro/específico).
Caching de respuestas y deduplicación.
Batch processing vs real-time.
Cuándo human-in-the-loop es rentable.
Versionado de workflows y rollback3:56
Objetivos: Mantener control de cambios y poder revertir automatizaciones.
Puntos principales:
Documentación de versiones (naming).
Tests antes de prometer cambios.
Backups de config y datos.
Plan de rollback y checkpoints.

Meta-prompts y templates dinámicos3:51
Objetivos: Construir templates parametrizables y reutilizables.
Puntos principales:
Variables dinámicas y sustitución segura.
Plantillas multi-idioma y localización.
Guardar templates y exponerlos en UI.
Integración con CSV/Sheets para batch runs.
Controles de seguridad en prompts (protección contra hallucinations)3:34
Objetivos: Minimizar respuestas inventadas y mejorar veracidad.
Puntos principales:
Solicitar fuentes y razonamiento paso a paso.
Validar respuestas vs dataset conocido.
Uso de verificación externa (fact-check API).
Diseñar prompts conservadores (preferir “no sé”).
Prompts para generación multimodal y assets (imágenes, audio)4:19
Objetivos: Integrar prompts que demanden assets multimodales en pipelines no-code.
Puntos principales:
Cómo solicitar descripciones para generadores de imágenes.
Metadata para assets (tags, alt text).
Workflow: texto → imagen → revisión → publicación.
Reglas de copyright y licencias.
Autoevaluación y scoring automático de outputs4:14
Objetivos: Implementar checks automáticos de calidad.
Puntos principales:
Métricas automáticas (readability, sentiment, keyword coverage).
Reescalar prompts si score bajo.
Feedback loop para mejorar prompts con ejemplos fracasados.
Dashboards simples para monitoreo.
Prompt tuning y experimentación sistemática5:09
Objetivos: Establecer procesos de A/B y experimentación.
Puntos principales:
Diseño de experimentos (control vs variante).
Registro de resultados y aprendizaje.
KPIs y significance.
Automatizar deploy de la mejor variante.

Privacidad y cumplimiento (datos de clientes)3:55
Objetivos: Asegurar manejo responsable de datos PII.
Puntos principales:
Clasificación de datos, minimalismo y enmascaramiento.
Contratos con proveedores de LLM y cláusulas importantes.
Consentimiento y políticas de privacidad.
Logs y retention policy.
Seguridad operacional y gestión de secretos3:33
Objetivos: Gestionar keys, accesos y auditoría.
Puntos principales:
Uso de vaults, rotación de API keys.
Permisos granulares en plataformas no-code.
Monitorización de uso anómalo.
Revisión periódica de accesos.
Escalado: de 3 personas a 30 clientes simultáneos4:05
Objetivos: Preparar workflows para mayor volumen.
Puntos principales:
Batch processing y colas.
Partitioning por cliente y límites.
Contratos de SLA y alertas.
Cost management y forecast.
Mantenimiento operativo y runbooks3:18
Objetivos: Crear runbooks y playbooks para fallos.
Puntos principales:
Checklists y playbooks por incidente.
Escenarios comunes y pasos de recuperación.
Roles y tiempos de respuesta.
Comunicación con clientes durante incidentes.
Ética, bias y responsabilidad en outputs AI4:30
Objetivos: Detectar y mitigar sesgos y evitar daño reputacional.
Puntos principales:
Tipos de bias y cómo emergen en prompts.
Reglas editoriales y filtros.
Auditorías periódicas de outputs.
Documentación para transparencia ante clientes.

Diseño del proyecto final: requisitos y scope4:52
Objetivos: Definir alcance del proyecto final (workflow end-to-end).
Puntos principales:
Entregables: flujo intake→propuesta→aprobación→publicación→reporte.
Criterios de aceptación y KPIs.
Plan de pruebas y validación.
División de tareas para implementación.
Implementación guiada parte 1 (intake y generación)2:20
Objetivos: Construir intake y generación de drafts con LLM.
Puntos principales:
Conector Forms → Sheets → LLM.
Prompts de extracción y templates.
Guardado de outputs y versionado.
Tests unitarios y logs.
Implementación guiada parte 2 (aprobación y envío)2:36
Objetivos: Implementar aprobaciones humanas y envío final.
Puntos principales:
Slack/Gmail approval flow.
Generación de PDF y almacenamiento.
Registro en CRM y notificaciones cliente.
Manejo de rework y feedback loop.
Monitoreo, reporting y optimización continua2:52
Objetivos: Crear reportes automáticos y dashboard básico.
Puntos principales:
Exportar métricas a Google Sheets / Data Studio.
Reporte semanal automatizado por email.
Identificar cuellos de botella y KPIs para mejorar.
Plan de mejoras trimestrales.
Despedida y próximos pasos2:31
Objetivos: Empaquetar entregables, plantillas y roadmap de escalado.
Puntos principales:
Paquete de plantillas (prompts, flows, runbooks, tests).
Checklist de lanzamiento en producción.
Modelos de precios y propuestas comerciales para vender el servicio automatizado.
Recursos y comunidad para aprendizaje continuo.

Requirements

Ganas de aprender y mentalidad curiosa. Conocimientos básicos de informática e IA.

Description

¿Quieres dominar la habilidad más demandada de la nueva economía digital? ¿Deseas crear sistemas inteligentes que respondan con precisión, automaticen tareas complejas y escalen sin esfuerzo? Entonces este curso es para ti.

En el Curso Completo de Ingeniería de Prompts y Automatización AI, aprenderás paso a paso a diseñar, estructurar y optimizar prompts profesionales, crear flujos automáticos de alto rendimiento y conectar modelos de IA con herramientas reales para generar resultados inmediatos. Te enseñaré cómo transformar simples instrucciones en sistemas robustos capaces de producir contenido, ejecutar procesos y tomar decisiones guiadas por IA.

Mediante una combinación única de fundamentos sólidos, plantillas listas para usar, diagramas, flujos n8n y ejemplos aplicados, aprenderás a crear automatizaciones inteligentes que ahorran tiempo, reducen errores y elevan la productividad. Desde la creación de prompts avanzados hasta la integración con APIs, modelos LLM, agentes y pipelines de automatización, este curso te dará todo lo necesario para convertirte en un profesional capaz de diseñar soluciones AI que generen impacto real.

Ideal para emprendedores, creadores de contenido, equipos de producto, líderes de innovación y cualquier persona que quiera pasar del uso básico de IA a construir sistemas que trabajan por ellos.

Al finalizar tendrás prompts optimizados, flujos automatizados completos, documentación clara, artefactos técnicos listos para presentar a clientes o equipos, y una visión práctica para escalar tus automatizaciones. ¡Es hora de dejar de hacer tareas manuales y comenzar a delegarlas a la IA!

Inscríbete hoy y empieza a crear tus primeras automatizaciones inteligentes desde el Módulo 1. El futuro está en quienes saben construir con IA… y este curso te llevará directo ahí.

¿Qué Aprenderás en Este Curso?

1. Introducción al Curso

Conceptos Clave

· Descubrirás qué es realmente la ingeniería de prompts y por qué se convirtió en una habilidad crítica para empresas y creadores.

· Entenderás cómo los modelos de lenguaje razonan, cómo interpretan instrucciones y cómo diseñar prompts que produzcan respuestas confiables.

Tecnologías Esenciales

· Aprenderás a utilizar herramientas fundamentales como GPT, Claude, los modelos de OpenAI, ReAct, cadenas cognitivas, n8n, Make y APIs esenciales para conectar la IA al mundo real.

2. Preparación del Entorno de Trabajo

Instalación y Configuración

· Configura tu entorno de trabajo con herramientas como n8n, Postman, claves API y entornos locales para pruebas.

· Aprende buenas prácticas para mantener tus flujos ordenados, reproducibles y escalables.

Estructura del Proyecto

· Descubre cómo organizar tus prompts, documentos, automatizaciones y flujos en un sistema centralizado profesional.

3. Ingeniería de Prompts Profesional

Arquitectura de Prompts

· Diseña prompts sólidos: system prompts, scaffolding, prompts tipo rúbrica, evaluadores y cadenas multinivel.

· Aplica estrategias como: few-shot, CoT, auto-reflexión, iteración guiada y evaluación automática.

Optimización y Consistencia

· Crea prompts robustos que eviten alucinaciones, mantengan estilo fijo y entreguen resultados consistentes.

4. Automatización Inteligente con IA

Flujos Automatizados

· Construye automatizaciones en n8n con IA integrada para redactar, clasificar, sintetizar información y ejecutar tareas.

· Conecta IA con Google Sheets, APIs, Gmail, WhatsApp, Slack y más.

Integración con Herramientas

· Aprende a construir pipelines que combinan lógica tradicional con IA para tomar decisiones automatizadas basadas en reglas y contexto.

5. Sistemas AI Multietapa

Prompt Chains y Orquestación

· Diseña cadenas de prompts conectados que trabajan en etapas: idea → análisis → ejecución → evaluación.

Automatizaciones Avanzadas

· Implementa sistemas que revisan su propio trabajo, corrigen errores y generan resultados finales sin intervención humana.

6. Proyectos Reales y Práctica Intensiva

Proyectos Interactivos

· Construirás automatizaciones completas como:

o Generadores de contenido para redes

o Sistemas de investigación automática

o Clasificadores inteligentes

o Agendas automáticas

o Resúmenes de datos y documentos

Dashboards y Operaciones

· Aprende a monitorear tus flujos, mantener logs, manejar errores y escalar automatizaciones sin romper nada.

¿Por Qué Elegir Este Curso?

Este curso combina teoría, técnica y ejecución REAL. No es un tutorial superficial: aprenderás a pensar como un profesional de automatización AI, diseñar prompts con estructura, crear sistemas que funcionan sin supervisión y presentar resultados profesionales.

Aquí no solo aprendes: construyes.

No solo construyes: lanzas.

Y no solo lanzas: escalas.

Todo con plantillas descargables, ejemplos reales, ejercicios, rúbricas de evaluación y proyectos diseñados para demostrar tu nivel.

Si quieres entrar a un mercado en crecimiento explosivo, automatizar tu negocio o aumentar tu productividad 10x, este es el curso ideal.

¡Inscríbete Ahora!

Domina las habilidades más buscadas del momento: ingeniería de prompts, automatización AI y creación de flujos inteligentes.
Transforma tu forma de trabajar.
Multiplica tu productividad.
Y crea sistemas que trabajan por ti.

¡El futuro está en la IA… y tú puedes construirlo hoy!

Who this course is for:

Ideal para emprendedores, creadores de contenido, equipos de producto, líderes de innovación y cualquier persona que quiera pasar del uso básico de IA a construir sistemas que trabajan por ellos

Curso Completo de Ingeniería de Prompts y Automatización IA

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Course content

Introducción y contextualización5 lectures • 58min

Fundamentos prácticos de prompts5 lectures • 29min

Plataformas no-code y conexiones prácticas5 lectures • 31min

Diseñando workflows complejos y orquestación5 lectures • 26min

Prompts avanzados, few-shot dinámico y evaluación (Clases 21–25)5 lectures • 21min

Gobernanza, privacidad, escalado y mantenimiento5 lectures • 19min

Proyecto final, plantillas y checklist de lanzamiento5 lectures • 15min

Requirements

Description

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