Formación en IA

Es un programa formativo diseñado a medida para que tu equipo trabaje mejor con las herramientas de IA que ya usa o que va a usar, no un curso de conceptos generales sobre inteligencia artificial. Se construye a partir de un diagnóstico del nivel de partida y de los casos reales del día a día de tu empresa.

Un curso genérico enseña la herramienta en abstracto, con ejemplos que no son los tuyos; aquí se parte de vuestros procesos, vuestros datos y vuestras herramientas reales, y las sesiones prácticas trabajan sobre casos de tu día a día, no sobre ejercicios de plantilla. El objetivo no es que el equipo sepa qué es un modelo de lenguaje, es que lo use bien en su trabajo concreto.

Está pensada para equipos de cualquier nivel, desde quien no ha usado IA nunca hasta quien ya la usa pero de forma poco eficiente. No encaja como sustituto de un proyecto de implantación: si el problema es que no existe ningún proceso o herramienta de IA todavía, primero hay que construir eso, y la formación llega después para dar autonomía sobre lo construido.

Ninguno en concreto: el diagnóstico previo identifica exactamente dónde está cada perfil, desde cero absoluto hasta usuarios avanzados con malos hábitos que conviene corregir. El programa se diseña después de ese diagnóstico, no antes, precisamente para no dar por hecho un nivel que no es real.

Las que tu empresa ya usa o va a usar, no un catálogo fijo de herramientas predefinido. NeuraTrade Labs es tecnológicamente agnóstico, así que la formación se adapta a lo que mejor encaje en tu operativa, sea un asistente conversacional, un agente interno o herramientas específicas de tu sector.

Primero se diagnostica el nivel de partida del equipo, luego se diseña el contenido y la estructura de las sesiones en función de ese diagnóstico y de los casos de uso que más valor aportan a tu empresa. No hay un temario estándar que se aplique igual a todos los clientes.

Con casos reales de tu día a día: las sesiones prácticas se diseñan sobre situaciones concretas que vive tu equipo, no sobre ejemplos de plantilla que luego hay que traducir mentalmente a tu contexto. Es la diferencia entre entender un concepto y saber aplicarlo el lunes siguiente.

La duración y el número de sesiones dependen del nivel de partida, del tamaño del equipo y de la profundidad de los casos a cubrir; se define en la fase de diseño del programa, después del diagnóstico. No es un formato único de horas fijas para todos los clientes.

El formato se ajusta a lo que funcione mejor para tu equipo y su forma de trabajar, y se acuerda en la fase de diseño del programa junto con el resto de condiciones. Lo relevante no es el formato en sí, sino que las sesiones sean prácticas y aplicadas a casos reales.

En muchos proyectos la formación es el paso final: primero se implanta la solución de IA — por ejemplo con un AI Manager Externo o un proyecto de automatización — y luego la formación asegura que el equipo mantiene la autonomía sobre lo entregado, sin depender de que NeuraTrade Labs siga presente. No es obligatorio venir de otro proyecto, pero es un encaje habitual.

Al ser un programa formativo con alcance y duración definidos de antemano, suele trabajarse con precio cerrado según el nivel del equipo, el número de sesiones y la profundidad del contenido, más que bajo el modelo AIfficiency propio de proyectos de implantación. Si la formación forma parte de un proyecto mayor, se puede integrar en las condiciones de ese proyecto.

En muchos casos sí, según la modalidad del programa y el perfil de la empresa; se valora específicamente en el diagnóstico previo para saber qué parte del coste puede quedar cubierta. Es una vía adicional a otras posibles subvenciones como Kit Digital o CDTI.

Sí, es posible combinar distintas vías de financiación según la elegibilidad de tu empresa — FUNDAE para la bonificación de la formación, Kit Digital o CDTI para otras partidas del proyecto. La gestión de esa financiación está incluida, no es un trámite que tengas que resolver por tu cuenta.

Básicamente, disponibilidad de las personas que van a formarse y acceso a ejemplos reales de los procesos o herramientas que quieres trabajar en las sesiones. El diagnóstico previo se encarga de identificar el resto: nivel de partida, casos de uso prioritarios y objetivos concretos.

Es habitual y se contempla en el diagnóstico previo: el programa puede segmentarse por niveles o combinar módulos comunes con sesiones específicas para quienes ya tienen más experiencia, para que nadie se quede atrás ni se aburra repasando lo que ya sabe.

Sí, forma parte del criterio con el que se trabaja en todos los proyectos: qué información es seguro introducir en una herramienta de IA, qué riesgos existen y cómo evitarlos en el uso diario. No es una sesión aparte de cumplimiento, se integra en la formación práctica.

Se trabaja con criterio respecto al Reglamento Europeo de IA y al RGPD en todos los proyectos de NeuraTrade Labs, y en formación eso se traduce en pautas prácticas de uso responsable más que en una clase teórica sobre normativa. Si tu empresa necesita una formación específica y en profundidad sobre cumplimiento normativo, existe el servicio de Gobernanza y cumplimiento como complemento.

Por eso el proceso incluye un seguimiento posterior a las sesiones, pensado para resolver dudas de uso real que solo aparecen cuando el equipo ya está aplicando lo aprendido en su trabajo, no en el aula. Si el problema persiste, se revisa si el diseño del programa acertó con los casos de uso prioritarios y se ajusta.

No se mide solo con la satisfacción de las sesiones, sino con la adopción real: si el equipo usa la IA de forma más eficiente en sus tareas habituales tras el programa y el seguimiento posterior. Los indicadores concretos se acuerdan según los objetivos que se fijaron en el diagnóstico previo.

Sí, se incluye un seguimiento posterior para resolver dudas de aplicación real una vez terminadas las sesiones. Y escala de forma natural a otros equipos o departamentos de la empresa repitiendo el mismo proceso de diagnóstico y diseño a medida, sin asumir que lo que funcionó en un equipo sirve igual para otro.