MÓDULO 1. CÓMO FUNCIONAN REALMENTE LOS AGENTES DE IA

4 HORAS

** Un agente de IA para RRHH es un empleado virtual especializado en una función concreta. No es una persona, no tiene criterio propio, no entiende la empresa ni interpreta emociones o intenciones. Pero, igual que un empleado humano, tiene un rol, unas tareas asignadas, unos límites y una forma de actuar que depende de cómo haya sido configurado.

Un agente puede ejecutar tareas concretas, aplicar patrones aprendidos, responder según las instrucciones y ejemplos que ha recibido y mantener consistencia cuando está bien entrenado. Lo que no hace es entender el contexto humano real, saber cuándo algo “no toca”, interpretar silencios o matices, ni decidir qué es adecuado para su empresa.

1.1. Antes de empezar: qué entendemos por “agente” en RRHH.

1.2. De la IA generativa al agente corporativo.

1.3. Qué hace un agente… y qué no hace.

1.4. Cómo “piensan” los agentes: patrones, predicción y límites.

1.5. Chat general vs. agente: por qué uno “parece más listo”.

1.6. La especialización del agente: por qué no deben hacerlo todo.

1.7. Niveles de agentes: qué pueden hacer y hasta dónde llegan.

1.8. La memoria que no existe… y cómo se compensa.

1.9. Cómo trabajar en la práctica: agentes y chat general.

1.10. Aclaración importante: qué significa realmente “entrenar” un agente.

MÓDULO 2. SEGURIDAD, ANONIMIZACIÓN Y ARQUITECTURA PROFESIONAL

4 HORAS

** En RRHH, el principal riesgo de la IA no es técnico. Es organizativo, ético y legal. Y ese riesgo no se gestiona con prompts, sino con arquitectura y criterio. Un agente puede trabajar con información anonimizada para detectar patrones, responder dudas generales u orientar sobre procesos. Pero no debería trabajar con datos que permitan identificar a personas concretas, salvo en arquitecturas muy controladas y con roles extremadamente claros.

2.1. El riesgo real: datos sensibles y agentes.

2.2. Anonimización y pseudonimización: una diferencia crítica.

2.3. RGPD, normativa laboral y responsabilidad de RRHH.

2.4. La capa intermedia de datos: arquitectura profesional.

2.5. Cómo montar este sistema en una empresa o consultora.

2.6. Buenas prácticas internacionales en privacidad (en clave operativa).

2.7. Conclusión del módulo 2.

MÓDULO 3. CULTURA, COMUNICACIÓN Y ESTILO CORPORATIVO

4 HORAS

** En una organización, un mensaje de RRHH no es solo información. Es también tono, cuidado, límites, coherencia y credibilidad. Un agente puede responder “correctamente” y aun así generar rechazo, porque en RRHH muchas respuestas técnicamente correctas son culturalmente inadecuadas.

3.1. Antes de entrenar cultura: ¿sabes cuál es la tuya?

3.2. Tipologías culturales útiles para entrenar agentes:

3.2.1. Checklist de autodiagnóstico cultural.

3.3. Qué significa realmente “entrenar cultura”:

3.3.1. Valores, lenguaje y estilo comunicativo.

3.3.2. Cómo evitar que el agente distorsione la cultura.

3.3.3. Plantilla completa de cultura para agentes.

3.4. Casos prácticos reales.

3.5. Conclusión del módulo 3.

MÓDULO 4. PROCESOS DE RH Y CASOS DONDE SI APORTA VALOR LA IA

4 HORAS

** La Inteligencia Artificial no aporta valor en todos los procesos de RRHH, por lo que el rol del RH-IA Trainer debe ser el de decidir con criterio dónde tiene sentido usarla, con qué objetivo y en qué momento.

4.1. El rol del RH-IA Trainer en la priorización de casos de uso.

4.2. Mapa de agentes tipo en RRHH:

4.2.1. Agentes de soporte a formación y desarrollo.

4.2.2. Agentes de comunicación interna.

4.2.3. Agentes de documentación y administración laboral.

4.2.4. Agentes expertos en normativa y laboral.

4.2.5. Agentes para redacción de ofertas de empleo.

4.2.6. Agentes de People Analytics.

4.2.7. Agentes de gestión de correo y agenda.

4.2.8. Agente de protección de datos y cumplimiento.

4.2.9. Agente de preparación de entrevistas.

4.3. Priorizar: por dónde empezar según la madurez de la empresa.

4.4. Conclusión del módulo 4.

MÓDULO 5. MODELOS DE LENGUAJE E INGENIERIA DE PROMPTING PARA RRHH

8 HORAS

** Antes de diseñar plataformas de agentes, arquitecturas o sistemas complejos, hay una fase imprescindible que muchas organizaciones se saltan: entender con qué estamos trabajando realmente.

Un modelo de lenguaje no es una persona ni una mente artificial, es un sistema diseñado para predecir la siguiente palabra más probable a partir de un contexto previo. No razona, no interpreta intenciones ni comprende el impacto humano de lo que dice.

5.1. Qué es (y qué no es) un modelo de lenguaje:

5.1.1. Modelos de lenguaje más conocidos (para poder nombrarlos con propiedad).

5.1.2. Comparar modelos: una forma práctica de desarrollar criterio.

5.1.3. Mirando un poco más allá: pensar en multimodelo.

5.2. Hablar con propiedad: entrenar, contexto y fine-tuning.

5.3. Qué es un prompt y por qué no es magia:

5.3.1. El error más habitual: tratar el prompt como una pregunta.

5.3.2. El prompt como marco de actuación.

5.3.3. Por qué copiar prompts no suele funcionar en RRHH .

5.4. Técnicas de ingeniería de prompt aplicadas a RRHH:

5.4.1. Prompt de cebado (priming): rol, contexto e instrucción.

5.4.2. Formato de salida: decirle cómo quieres la respuesta.

5.4.3. De menos a más (least-to-most): guiar sin abrumar.

5.4.4. Cadena de pensamiento (chain of thought): pedir que razone antes de responder.

5.4.5. Conocimiento generado: construir la base antes de responder.

5.4.6. Ejemplos (few-shot): enseñar más que explicar.

5.4.7. Elegir la técnica adecuada (no usarlas todas a la vez).

5.4.8. Chat general vs agentes: por qué el chat “parece más inteligente”.

5.5. Seguridad en GPTs compartidos: cuando pedir las instrucciones ya es un problema

5.5.1. Cuando esto no es un problema… y cuando sí lo es.

5.5.2. Qué se puede extraer de un GPT mal protegido.

5.5.3. Por qué esto es crítico en entornos empresariales.

5.5.4. La cláusula mínima de seguridad (y por qué no es opcional).

5.5.5. Probar antes de compartir: una responsabilidad profesional.

5.5.6. Lo importante no es el truco, es la conciencia.

5.6. Conclusión del módulo 5.

MÓDULO 6. CONSTRUCCIÓN Y GOBIERNO DE UNA PLATAFORMA DE AGENTES DE RRHH

8 HORAS

** Muchas empresas fracasan con la IA en RRHH no porque la tecnología falle, sino porque empiezan por el sitio equivocado: crean agentes sueltos, sin criterio común, sin límites claros y sin gobierno. Un agente aislado es fácil de crear. Una plataforma gobernada es lo que marca la diferencia profesional.

Cuando hablamos de plataforma de agentes no nos referimos a una herramienta concreta ni a una tecnología específica. Hablamos de un sistema organizado de asistentes de IA que tienen roles definidos, comparten criterios comunes, operan bajo límites claros y están gobernados por RRHH como si formaran parte del propio equipo.

6.1. De agentes sueltos a plataforma:

6.1.1. Qué entendemos por plataforma de agentes en RRHH.

6.1.2. El error más común: multiplicar agentes sin arquitectura.

6.1.3. Pensar en plataforma desde el inicio, aunque empiece pequeño.

6.1.4. El contexto en el que aparece todo esto.

6.1.5. RRHH como órgano de gobierno de la plataforma.

6.2. Definir el propósito de cada agente:

6.2.1. El error habitual: agentes con propósitos difusos.

6.2.2. Pensar el propósito como si fuera un rol humano.

6.2.3. Propósito no es tarea: es responsabilidad.

6.3. Instrucciones internas y externas:

6.3.1. Qué son las instrucciones internas.

6.3.2. Qué son las instrucciones externas.

6.3.3. El error habitual: instrucciones técnicas, no organizativas.

6.3.4. Convertir el propósito en límites explícitos.

6.3.5. Instrucciones internas como mecanismo de gobierno.

6.4. Alimentar al agente: documentación, ejemplos, tono y orden organizativo

6.4.1. Los tres pilares clásicos: documentación, ejemplos y tono.

6.4.2. Cuando el agente “no encuentra” la información, el problema no suele ser la IA:

6.4.2.1. Orden documental como requisito previo, no como mejora.

6.4.2.2. Qué puede y debe hacer RRHH en este punto.

6.5. Arquitectura de datos, anonimización y APIs:

6.5.1. Marco normativo y responsabilidad corporativa.

6.5.2. La arquitectura profesional: capa intermedia de anonimización.

6.5.3. Qué es una API (explicado de forma sencilla).

6.5.4. El rol de RRHH en esta arquitectura.

6.6. Plataformas multimodelo y resiliencia operativa.

6.7. Memoria persistente: cómo “hacer que recuerde” sin poner en riesgo datos sensibles

6.7.1. La arquitectura de memoria profesional.

6.7.2. Qué se guarda y qué no se guarda.

6.7.3. El papel del RH-IA Trainer en la memoria persistente.

6.8. Entrenamiento iterativo y machine teaching:

6.8.1. El paralelismo con el aprendizaje humano.

6.8.2. Cómo funciona el entrenamiento iterativo en la práctica.

6.8.3. El papel del RH-IA Trainer en el entrenamiento.

6.8.4. Entrenamiento continuo como responsabilidad, no como tarea puntual.

6.9. Consistencia entre agentes.

6.10. Versionado, mantenimiento y revisión.

6.11. Errores frecuentes al construir plataformas de RRHH.

6.12. Ejemplo práctico: creación de agentes en plataformas chatgpt y relevance (paso a paso).

MÓDULO 7. GOBERNANZA AVANZADA, ÉTICA, SESGOS Y CUMPLIMIENTO NORMATIVO

8 HORAS

** Una de las preguntas más importantes —y más incómodas— cuando se introduce la Inteligencia Artificial en RRHH no es qué puede hacer un agente, sino qué no debe hacer nunca, aunque técnicamente pudiera hacerlo. Este punto marca la diferencia entre un uso responsable de la IA y un uso ingenuo o peligroso. Y es, además, una de las primeras cuestiones que surgen cuando un proyecto de este tipo llega a dirección. No todo lo automatizable es delegable. Y en RRHH, esta frase es especialmente relevante.

7.1. Qué decisiones nunca deben delegarse:

7.1.1. Decisiones especialmente sensibles en RRHH.

7.1.2. El error habitual: confundir apoyo con decisión.

7.1.3. Decisiones “grises”: cuándo hay que extremar el cuidado.

7.1.4. El papel del RH-IA Trainer en este límite.

7.2. Sesgos típicos en RRHH (y cómo prevenirlos):

7.2.1. Sesgos más habituales en entornos de RRHH.

7.2.2. Cómo se introducen los sesgos sin que nadie lo note.

7.2.3. Prevenir sesgos: un trabajo activo, no una configuración.

7.2.4. El papel del RH-IA Trainer frente a los sesgos.

7.3. Trazabilidad, registros y evidencias: qué guardar y por qué

7.3.1. Qué conviene registrar en una plataforma profesional.

7.3.2. Trazabilidad no es vigilancia.

7.3.3. Qué ocurre cuando no hay trazabilidad.

7.3.4. El papel del RH-IA Trainer en la trazabilidad.

7.4. Roles y responsabilidades: RRHH, IT, legal, dirección y proveedor

7.4.1. El rol de RRHH: criterio, uso y responsabilidad organizativa.

7.4.2. El rol de IT: infraestructura, seguridad y fiabilidad técnica.

7.4.3. El rol de legal: marco normativo y acompañamiento.

7.4.4. El rol de la dirección: patrocinio y legitimidad.

7.4.5. El rol del proveedor: tecnología, no criterio.

7.4.6. El RH-IA Trainer como figura de coordinación.

7.4.7. Qué ocurre cuando los roles no están claros.

7.5. Políticas internas y control de cambios:

7.5.1. Por qué una política interna de IA no es opcional.

7.5.2. Control de cambios: por qué no todo ajuste es inocente

7.5.2.1. Quién decide los cambios y cómo.

7.5.2.2. El papel del RH-IA Trainer en políticas y cambios.

7.6. Plan de incidentes: qué hacer cuando el agente “mete la pata”

7.6.1. Qué entendemos por incidente en RRHH.

7.6.2. Por qué es peligroso improvisar ante un incidente.

7.6.3. Elementos básicos de un plan de incidentes.

7.6.4. El papel de RRHH en la gestión del incidente.

7.6.5. Aprender del incidente sin penalizar la innovación.

MÓDULO 8. MEDICIÓN DEL IMPACTO Y ESCALADO EN LA EMPRESA

8 HORAS

** Los agentes de IA en RRHH no aportan valor por sí mismos. Lo aportan cuando están bien diseñados, bien explicados, bien gobernados y, sobre todo, bien integrados en la realidad del trabajo. Sin criterio, generan ruido; con criterio, refuerzan la función de RRHH y su legitimidad ante dirección, managers y plantilla.

8.1. KPI´s y métricas útiles:

8.1.1. Las cinco familias de métricas que sí tienen sentido en RRHH:

8.1.1.1. Tiempo.

8.1.1.2. Calidad.

8.1.1.3. Riesgo.

8.1.1.4. Satisfacción.

8.1.1.5. Adopción (incluyendo Time to Value – TTV).

8.1.2. KPIs útiles vs KPIs que no aportan valor.

8.1.3. Quién define y gobierna las métricas.

8.1.4. Ejemplo práctico: agente de consultas administrativas internas.

8.2. ROI realista y casos de negocio para dirección:

8.2.1. Por qué el ROI clásico no funciona (tal cual) en agentes de RRHH.

8.2.2. Qué espera realmente dirección cuando pregunta por ROI.

8.2.3. Las cuatro palancas de ROI realista en agentes de RRHH:

8.2.3.1. Eficiencia operativa real.

8.2.3.2. Reducción de riesgo.

8.2.3.3. Calidad y consistencia.

8.2.3.4. Escalabilidad sin saturación.

8.2.4. Construir un caso de negocio sencillo y defendible.

8.2.5. Ejemplos prácticos de ROI bien planteado en RRHH.

8.2.6. Lo que no se debe prometer nunca a dirección.

8.2.7. El rol del RH-IA Trainer en la conversación de negocio.

8.3. Madurez: cómo escalar por fases

8.3.1. Fase 1 — Exploración controlada.

8.3.2. Fase 2 — Consolidación y coherencia.

8.3.3. Fase 3 — Escalado responsable.

8.4. People Analytics y agentes: cuándo sí y cuándo no

8.4.1. El error de partida: pensar que más datos generan mejores decisiones.

8.4.2. Qué sí aporta valor: agentes como apoyo analítico, no decisional.

8.4.3. Qué no debe hacer nunca un agente en People Analytics.

8.4.4. El riesgo invisible: pasar de apoyo a vigilancia sin darse cuenta.

8.4.5. Agentes y People Analytics: condiciones mínimas para hacerlo bien.

8.5. Gestión del cambio: comunicación, formación y adopción

8.5.1. La comunicación: poner límites también es liderar.

8.5.2. La formación: práctica, situada y sin tecnicismos innecesarios.

8.5.3. La adopción: más allá del uso aparente.

8.6. Conclusión del módulo 8.

MÓDULO 9. OPERACIÓN DIARIA: CÓMO SE TRABAJA CON UNA PLATAFORMA DE AGENTES

8 HORAS

** Diseñar agentes es importante. Gobernarlos es imprescindible. Medir su impacto es estratégico. Pero nada de eso sirve si en el día a día el sistema no funciona de forma ordenada. Por ello, es importante aprender a integrar la IA en el trabajo diario de RRHH sin generar fricción, dependencia excesiva o pérdida de control. Cuando entra en la operación cotidiana aparecen nuevas dinámicas: ajustes constantes, pequeños errores, decisiones rápidas, presión por ampliar usos y expectativas internas crecientes que hay que gestionar con criterio y estructura.

9.1. Agentes + chat general: modelo híbrido de trabajo

9.1.1. El rol real del chat general en RRHH.

9.1.2. Qué es un agente dentro del modelo híbrido.

9.1.3. El modelo híbrido bien diseñado.

9.1.4. Decisiones que RRHH debe tomar (y explicar).

9.2. Flujos típicos de RRHH (plantillas operativas):

9.2.1. La lógica común de los flujos en RRHH.

9.2.2. Ejemplos de flujos típicos en RRHH:

9.2.2.1. Flujos de entrada y clasificación de casos.

9.2.2.2. Flujos de preparación de trabajo para RRHH o managers.

9.2.2.3. Flujos de documentación y consistencia.

9.2.2.4. Flujos con trazabilidad obligatoria.

9.3. Revisión humana: cuándo, quién y cómo

9.3.1. Cuando debe intervenir la revisión humana.

9.3.2. Quién debe revisar (y quién no).

9.3.3. Cómo se articula la revisión humana en la práctica.

9.4. Biblioteca interna: prompts, ejemplos y casos resueltos

9.4.1. Qué es (y qué no es) una biblioteca interna.

9.4.2. Qué debería contener una biblioteca interna útil:

9.4.2.1. Prompts base validados.

9.4.2.2. Ejemplos reales de buenas respuestas.

9.4.2.3. Casos resueltos y aprendizajes.

9.4.3. Cómo se utiliza la biblioteca en la práctica.

9.4.4. El papel del RH-IA Trainer.

9.5. Mejora continua: backlog de mejoras y releases

9.5.1. El backlog de mejoras: la pieza central.

9.5.2. Cuando una mejora se convierte en reléase.

9.5.3. Ejemplos reales de mejora continua.

MÓDULO 10. ENTREGA Y PACKAGING: PRESENTACIONES Y PORTAL DE AGENTES

8 HORAS

** Una parte enorme del tiempo de los equipos de RRHH se va en preparar presentaciones, explicaciones, documentos y materiales que ayuden a que las cosas avancen. Y muchas veces, ese esfuerzo no se traduce ni en claridad ni en impacto. Es importante agilizar ese trabajo, ganar productividad y, además, mejorar el resultado final, ordenando el mensaje, adaptando el discurso al público y apoyarse en formatos que ayuden a entender rápido qué es el agente, para qué sirve, qué límites tiene y quién sigue siendo responsable.

10.1. Presentaciones rápidas y visuales para formación: Gamma.

10.2. Presentaciones “pro” para dirección: Genspark.

10.3. Estilo, narrativa y estructura de pitch (dirección vs plantilla interna):

10.3.1. Cómo lo plantearíamos a dirección.

10.3.2. Cómo lo presentaríamos a la plantilla interna.

10.4. Crear una web/portal sencillo para publicar agentes con interfaz de empresa: Lovable

10.4.1. Diseño guiado y controlado del portal (guía práctica).

10.5. Cuando conviene portal propio vs plataforma (Relevance).

10.6. Checklist de publicación segura (mínimos de seguridad y accesos).

MÓDULO 11. PROYECTO FINAL: DISEÑA, CONSTRUYE Y DEFIENDE TU PLATAFORMA RH-IA

16 HORAS

** Nuestro objetivo no es tener “un agente que funciona”, sino una plataforma de agentes de RRHH bien pensada, bien gobernada y defendible ante cualquier interlocutor. El proyecto final no busca sofisticación técnica ni cantidad. No se trata de construir muchos agentes ni de demostrar todo lo que se puede hacer con IA. Se trata de entregar algo que tenga sentido en una organización real, que pueda explicarse con claridad y que resista preguntas incómodas de dirección, de IT o del departamento legal.

11.1. Definición del caso y madurez de la organización:

11.1.1. Análisis de madurez: el primer trabajo del RH-IA Trainer.

11.2. Diseño de arquitectura de plataforma: mapa de agentes + prioridades

11.2.1. Paso 1: define el alcance real de tu plataforma de RRHH.

11.2.2. Paso 2: construye el inventario de agentes como equipo virtual.

11.2.3. Paso 3: decide qué agentes son críticos y cuáles no.

11.2.4. Paso 4: prioriza, por dónde empezar y por qué.

11.2.5. Paso 5: continuidad operativa y resiliencia (criterio, no ingeniería).

11.2.6. Paso 6: dibuja el mapa de tu plataforma (visión de conjunto).

11.3. Diseño cultural, límites y gobernanza de la plataforma RH–IA:

11.3.1. Paso 1: traducir la cultura corporativa a comportamiento de agente.

11.3.2. Paso 2: definir límites claros (qué puede hacer un agente y qué no).

11.3.3. Paso 3: diseñar el escalado (cuándo y cómo pasa a humano).

11.3.4. Paso 4: gobernanza de la plataforma (roles y responsabilidades).

11.3.5. Paso 5: coherencia transversal (todos los agentes representan al mismo RRHH).

11.4. Prototipo mínimo: 3–5 agentes de RRHH bien hechos

11.4.1. Plantilla base de agente RH–IA.

11.5. Plan de datos: anonimización y capa intermedia

11.5.1. Capa 1: anonimización.

11.5.2. Capa 2: clasificación.

11.5.3. Capa 3: trazabilidad.

11.5.4. Capa 4: escalado.

11.5.5. Capa 5: minimización y retención del dato.

11.5.6. Enfoque práctico: defaults, riesgo y excepciones.

11.6. Medición de impacto: KPIs, objetivos y plan de despliegue

11.6.1. Cambio de foco: medir para decidir, no para demostrar.

11.6.2. Las cinco familias de métricas en RH–IA:

11.6.2.1. Adopción real y Time to Value (TTV).

11.6.2.2. Impacto en tiempo y eficiencia operativa.

11.6.2.3. Calidad y consistencia.

11.6.2.4. Riesgo y control.

11.6.2.5. Experiencia y confianza.

11.6.3. KPIs y objetivos: por qué no basta con “medir”

11.6.3.1. Medición por fases de madurez.

11.6.4. Del impacto al despliegue: decidir con criterio.

11.7. Entrega y defensa del proyecto final:

11.7.1. Qué estás entregando exactamente (y qué no).

11.7.2. La estructura del relato: cómo contar tu proyecto.

11.7.3. Adaptar el discurso según el interlocutor.

11.7.4. Plantilla de prompt — Presentación del proyecto RH–IA.

11.7.5. Plantilla de prompt — Portal de la plataforma de agentes.