
Entiende qué es la inteligencia artificial, cómo funcionan los modelos generativos, qué hardware la habilita y cómo usarla con criterio para aprender, trabajar, crear y tomar mejores decisiones.

Construye una base clara: qué es IA, qué no es, por qué creció tan rápido y por qué puede acertar y fallar.
Explicar la inteligencia artificial como sistemas que usan datos para reconocer patrones y producir salidas útiles.
Distinguir IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo con ejemplos cotidianos.
Identificar las razones principales del salto reciente de la IA: datos, modelos, chips, nube y adopción.
Presenta el mapa actual: asistentes generales, modelos multimodales, modelos abiertos, modelos cerrados y agentes.
Explicar qué es IA generativa y qué es un modelo de lenguaje grande en términos prácticos.
Reconocer que distintos modelos y empresas tienen fortalezas, límites y filosofías diferentes.
Diferenciar modelos cerrados, modelos abiertos u open-weight y soluciones propias según control, costo, privacidad y facilidad de uso.
Explicar qué es un agente de IA y por qué requiere más supervisión que una respuesta simple.
Explica chips, centros de datos, nube, memoria, energía y costos invisibles.
Comprender el papel de GPUs, TPUs, memoria y aceleradores en entrenamiento e inferencia.
Explicar cómo la nube y los centros de datos permiten la IA moderna y qué costos ambientales o económicos trae.
Convierte conceptos en acciones: prompts, estudio, productividad, creación y flujos de trabajo.
Crear prompts útiles usando contexto, tarea, formato, restricciones y criterio de calidad.
Usar IA para estudiar y comprender sin sustituir el esfuerzo mental necesario para aprender.
Diseñar un flujo sencillo donde la IA ayude a resumir, redactar, analizar o preparar trabajo sin perder supervisión humana.
Enseña verificación, privacidad, sesgos, límites humanos y construcción del mapa personal.
Aplicar una lista corta de verificación para detectar alucinaciones, errores, datos sensibles y exceso de confianza.
Integrar herramientas, prompts, verificación, privacidad y un flujo real en un artefacto práctico de una página.