Prompting estratégico: diseño iterativo, interacción crítica y rol profesional en la recuperación de información con IA
Un programa de formación avanzada para profesionales de la información que desean dominar la ingeniería de prompts y la interacción crítica con sistemas de inteligencia artificial.
Docente: Adrián Curti (IRICE (CONICET/UNR)
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Caracterización general del curso
⏱ Duración
2 semanas (25 horas) + 1 Actividad Final integradora (2 semanas límite)
💻 Modalidad
Virtual, asincrónica y autoasistida con 2 encuentros sincrónicos optativos
📊 Nivel
Intermedio–avanzado para profesionales con conocimientos básicos de IA
💰 Arancel
$20.000.- Alias: curso.curti (Banco Nación)
Adjuntar comprobante en el formulario o enviar vía mail
Destinatarios
  • Profesionales de la información
  • Bibliotecarios y documentalistas
  • Docentes e investigadores
Información clave
🗓 Comienza: 19 de mayo
🏫 Entorno: Aula virtual
⚠️ Cupo limitado. ¡Reservá tu lugar!
Fundamentación
La ingeniería de prompts se consolida como una competencia profesional clave en entornos mediados por inteligencia artificial generativa.
La creciente incorporación de la inteligencia artificial generativa en los entornos laborales y profesionales exige un desplazamiento desde el uso instrumental hacia una comprensión crítica y estratégica de la interacción con sistemas algorítmicos.
Este curso propone avanzar hacia un nivel superior de dominio, centrado en:
Diseño estructurado
Construcción de prompts complejos mediante metodologías y frameworks profesionales probados.
Iteración sistemática
La iteración como práctica central para la mejora continua y la evaluación de resultados.
Sistemas basados en prompts
Construcción de bots y asistentes configurables orientados al entorno profesional.
Human-in-the-Loop (HITL)
Consolidación del humano como mediador crítico en flujos de trabajo con IA.

Asimismo, se incorporan perspectivas de ética algorítmica y prompting socrático, fundamentales para la alfabetización informacional en entornos mediados por IA.
Objetivos del curso
Objetivo general
Desarrollar competencias avanzadas para diseñar, evaluar e implementar sistemas de interacción con IA basados en prompts, integrando criterios éticos, pensamiento crítico y supervisión humana.
Objetivos específicos
Diseñar prompts complejos mediante frameworks estructurados
Comprender y aplicar el concepto de prompt maestro
Implementar procesos de iteración y mejora continua
Aplicar estrategias de prompting socrático en ALFIN
Incorporar principios de prompting ético
Integrar el modelo HITL en flujos de trabajo
Diseñar y construir un bot funcional
Estructura modular del programa
Módulo 1. IA generativa y modelos de interacción humano-IA
Módulo 1

Objetivo: Comprender el funcionamiento de la IA generativa y redefinir el rol humano como mediador experto.
Contenidos principales
IA generativa y LLMs
Funcionamiento, alcances y limitaciones de los grandes modelos de lenguaje.
Herramientas avanzadas
ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity y otras plataformas de vanguardia.
Transformación del rol profesional
Del buscador al mediador algorítmico: nuevas competencias para profesionales de la información.
Modelos de interacción
Human-in-the-Loop
El humano interviene activamente en cada ciclo de decisión del sistema.
Human-on-the-Loop
Supervisión continua con capacidad de intervención cuando sea necesario.
Human-in-Command
Control estratégico y autoridad final sobre las decisiones del sistema.
Riesgos a considerar
⚠️ Automatización acrítica
Adopción sin evaluación de los outputs generados por IA.
⚠️ Dependencia algorítmica
Pérdida de autonomía profesional frente a los sistemas de IA.

Actividad del módulo: Análisis de casos reales de errores de IA y corrección humana.
Módulo 2
Módulo 2. Ingeniería de prompts avanzada y diseño de prompt maestro

Objetivo: Dominar el diseño estructurado de prompts y desarrollar prompts maestros como base de sistemas de IA.
1. Anatomía avanzada del prompt
  • Instrucciones complejas
  • Contexto y restricciones
  • Formato de salida
2. Frameworks profesionales
  • ROCEF
  • CRISPE
  • CARE
3. El prompt maestro
  • Definición y función
  • Diferencias con prompts simples
  • Componentes: rol, objetivo, contexto, instrucciones, restricciones, criterios de calidad, formato de salida, gestión del diálogo
4. Prompt maestro e iteración
  • Mejora progresiva del sistema
  • Evaluación de resultados
  • Ajuste de instrucciones
5. Prompt maestro como base de bots
  • Traducción a asistentes configurables
  • Automatización del prompting
  • Tipos: generadores, evaluadores, optimizadores
6. Integración de dimensiones críticas
  • Ética en el prompt maestro
  • Inclusión de reglas HITL
  • Configuración de comportamiento socrático

Actividad del módulo: Diseño de un prompt maestro completo.
Módulo 3
Módulo 3. Prompting socrático, ético y evaluación crítica

Objetivo: Aplicar estrategias de prompting orientadas al pensamiento crítico, la ética y la alfabetización informacional.
1
Prompting socrático
  • Diseño basado en preguntas
  • IA como tutor
  • Aplicación en ALFIN (Alfabetización Informacional)
2
Prompting ético
  • Transparencia
  • Responsabilidad
  • Control de sesgos
  • Diseño de prompts críticos
3
Evaluación de outputs
  • Detección de alucinaciones
  • Identificación de sesgos
  • Validación de información

Actividad del módulo: Rediseño crítico de prompts con problemas (sesgo, ambigüedad, error).
Módulo 4
Módulo 4. Aplicaciones avanzadas y construcción de bots (HITL)

Objetivo: Integrar los conocimientos en la creación de sistemas aplicados al entorno profesional y laboral.
1. Aplicaciones profesionales
  • Servicios de referencia
  • ALFIN
  • Catalogación e indización
  • Gestión y comunicación
2. Implementación del modelo HITL
  • Diseño de flujos de trabajo
  • Puntos de intervención humana
  • Validación y control
3. Construcción de bots
  • Implementación del prompt maestro
  • Configuración del asistente
  • Pruebas y ajustes
El proceso de construcción de bots sigue una lógica iterativa: cada fase retroalimenta a la anterior, permitiendo una mejora continua del sistema hasta alcanzar el comportamiento deseado.
Actividad final integradora
Diseño de un bot basado en prompting avanzado
El participante deberá desarrollar un bot funcional orientado a la generación, mejora o evaluación de prompts para su contexto profesional.
Requisitos de la actividad
01
Prompt maestro completo
02
Ejemplos de interacción (few-shot)
03
Proceso de iteración documentado
04
Incorporación del enfoque HITL
05
Aplicación de principios éticos
06
Componente socrático
07
Análisis crítico de resultados
Producto final

📘 "Promptbook + Bot" documentado: un recurso profesional completo que integra todos los aprendizajes del programa.
Metodología y evaluación
Metodología didáctica
Aprendizaje basado en la práctica
Enfoque centrado en la aplicación real de los contenidos en contextos profesionales auténticos.
Laboratorios con casos reales
Trabajo con situaciones y problemas extraídos de la práctica profesional en información.
Iteración guiada
Ciclos de mejora continua con retroalimentación y uso de plantillas reutilizables.
Reflexión crítica
Espacios de análisis y cuestionamiento sobre los resultados obtenidos con IA.
Evaluación (no eliminatoria)
Actividades prácticas
Una actividad práctica por cada módulo del programa.
Participación colaborativa
Intervención en espacios de intercambio y trabajo colaborativo.
Evaluación final integradora
Entrega del Promptbook + Bot documentado.
Entregas

✅ Prompt maestro del bot — obligatorio
⭐ Bot funcional — opcional
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