RH-IA Trainer Program
Diseño, implantación y dirección de agentes de Inteligencia Artificial en RRHH.
Próximas ediciones del curso
| Inicio del curso | Finalización | |
|---|---|---|
| 22 de Julio de 2026 | 28 de Octubre de 2026 | |
| 23 de Septiembre de 2026 | 28 de Diciembre de 2026 |
Duración: 80 horas
Precio: 420 USD
Diploma
Metodología 100% E-learning
Aula virtual
Soporte docente personalizado
Flexibilidad de horarios
Pruebas de Autoevaluación
FAQ: Preguntas y respuestas frecuentes
Certificado Responsabilidad Social Corporativa
Curso avalado por Business Manager School – marca registrada de prestigio en formación
34 601 615 098
Formas de pago seguras Ecommerce Europe Trustmark:
Transferencia bancaria
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PayPal
Stripe
Trusted Shops: Valoración global de Iniciativas Empresariales
Al finalizar este curso podrás:
- Capacitar a profesionales de RRHH para diseñar, construir, implantar y gobernar su propia plataforma de agentes de Inteligencia Artificial, alineada con la cultura, los procesos y la normativa de su organización, asumiendo el rol de RH-IA Trainer como responsable de su uso, evolución y supervisión.
- Comprenderás cómo funcionan realmente los agentes de IA en RRHH, sus límites técnicos y organizativos, así como la diferencia entre chat general, agentes especializados y plataformas de agentes.
- Sabrás decidir con criterio profesional qué casos de uso de IA son adecuados en RRHH y cuáles no, en función del impacto, el riesgo y el nivel de madurez de la organización.
- Identificarás qué decisiones nunca deben delegarse en agentes, prevenir sesgos, garantizar trazabilidad y establecer políticas internas, roles y planes de incidentes en el uso de la IA en RRHH.
- Diseñarás agentes alineados con la cultura, el lenguaje y el estilo corporativo, evitando soluciones genéricas o modelos estándar.
- Aplicarás principios esenciales de seguridad, anonimización y cumplimiento normativo en el uso de IA con datos de personas.
- Dotar al RH-IA Trainer de criterio profesional para medir el impacto real de los agentes de RRHH con KPIS útiles.
- Utilizarás técnicas de prompting de forma práctica y segura, orientadas a casos reales de RRHH.
- Medir el impacto y defender el valor de la plataforma ante dirección, en términos de eficiencia, calidad y control del riesgo.
- Integrar y aplicar todos los aprendizajes del curso diseñando, construyendo y defendiendo una plataforma completa de agentes de RRHH: arquitectura, gobernanza, prototipos, medición y presentación final.
Temario del curso
- Antes de empezar: qué entendemos por "agente" en RRHH.
- De la IA generativa al agente corporativo.
- Qué hace un agente… y qué no hace.
- Cómo “piensan” los agentes: patrones, predicción y límites.
- Chat general vs. agente: por qué uno "parece más listo".
- La especialización del agente: por qué no deben hacerlo todo.
- Niveles de agentes: qué pueden hacer y hasta dónde llegan.
- La memoria que no existe… y cómo se compensa.
- Cómo trabajar en la práctica: agentes y chat general.
- Aclaración importante: qué significa realmente "entrenar" un agente.
- El riesgo real: datos sensibles y agentes.
- Anonimización y pseudonimización: una diferencia crítica.
- RGPD, normativa laboral y responsabilidad de RRHH.
- La capa intermedia de datos: arquitectura profesional.
- Cómo montar este sistema en una empresa o consultora.
- Buenas prácticas internacionales en privacidad (en clave operativa).
- Conclusión del módulo 2.
- Antes de entrenar cultura: ¿sabes cuál es la tuya?
- Tipologías culturales útiles para entrenar agentes:
- Qué significa realmente "entrenar cultura".
- Casos prácticos reales.
- Conclusión del módulo 3.
- El rol del RH-IA Trainer en la priorización de casos de uso.
- Mapa de agentes tipo en RRHH.
- Priorizar: por dónde empezar según la madurez de la empresa.
- Conclusión del módulo 4.
- Qué es (y qué no es) un modelo de lenguaje.
- Hablar con propiedad: entrenar, contexto y fine-tuning.
- Qué es un prompt y por qué no es magia.
- Técnicas de ingeniería de prompt aplicadas a RRHH.
- Seguridad en GPTs compartidos: cuando pedir las instrucciones ya es un problema.
- Conclusión del módulo 5.
- De agentes sueltos a plataforma.
- Definir el propósito de cada agente.
- Instrucciones internas y externas.
- Alimentar al agente: documentación, ejemplos, tono y orden organizativo.
- Arquitectura de datos, anonimización y APIs.
- Plataformas multimodelo y resiliencia operativa.
- Memoria persistente: cómo "hacer que recuerde" sin poner en riesgo datos sensibles.
- Entrenamiento iterativo y machine teaching.
- Consistencia entre agentes.
- Versionado, mantenimiento y revisión.
- Errores frecuentes al construir plataformas de RRHH.
- Ejemplo práctico: creación de agentes en plataformas chatgpt y relevance (paso a paso).
- Qué decisiones nunca deben delegarse.
- Sesgos típicos en RRHH (y cómo prevenirlos).
- Trazabilidad, registros y evidencias: qué guardar y por qué.
- Roles y responsabilidades: RRHH, IT, legal, dirección y proveedor.
- Políticas internas y control de cambios.
- Plan de incidentes: qué hacer cuando el agente "mete la pata".
- KPI´s y métricas útiles.
- ROI realista y casos de negocio para dirección.
- Madurez: cómo escalar por fases.
- People Analytics y agentes: cuándo sí y cuándo no.
- Gestión del cambio: comunicación, formación y adopción.
- Conclusión del módulo 8.
- Agentes + chat general: modelo híbrido de trabajo.
- Flujos típicos de RRHH (plantillas operativas).
- Revisión humana: cuándo, quién y cómo.
- Biblioteca interna: prompts, ejemplos y casos resueltos.
- Mejora continua: backlog de mejoras y releases.
- Presentaciones rápidas y visuales para formación: Gamma.
- Presentaciones "pro" para dirección: Genspark.
- Estilo, narrativa y estructura de pitch (dirección vs plantilla interna).
- Crear una web/portal sencillo para publicar agentes con interfaz de empresa: Lovable.
- Cuando conviene portal propio vs plataforma (Relevance).
- Checklist de publicación segura (mínimos de seguridad y accesos).
- Definición del caso y madurez de la organización.
- Diseño de arquitectura de plataforma: mapa de agentes + prioridades.
- Diseño cultural, límites y gobernanza de la plataforma RH–IA.
- Prototipo mínimo: 3–5 agentes de RRHH bien hechos.
- Plan de datos: anonimización y capa intermedia.
- Medición de impacto: KPIs, objetivos y plan de despliegue.
- Entrega y defensa del proyecto final.
Autor / Tutor del curso
El contenido y las herramientas pedagógicas del curso
RH-IA Trainer Program , han sido elaboradas por un equipo de especialistas dirigidos por:
Patricia Sánchez San Miguel
Graduada en Relaciones Laborales y Recursos Humanos.
Máster en Dirección y Gestión de Personas y otro en Práctica Jurídica Profesional con amplia experiencia en la gestión de personas, liderando equipos y procesos de transformación en empresas de distintos sectores, tanto pymes como multinacionales.
Especialista en la gestión de la infoxicación y creadora del Método Infoxi, investiga cómo la hiperconectividad, la sobrecarga informativa y el entorno digital impactan en la atención, la toma de decisiones y el bienestar organizativo.
