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Softia · AI Transversal
Inteligencia Artificial como competencia transversal
Un programa institucional para desarrollar capacidades de uso profesional, crítico, responsable y aplicado de Inteligencia Artificial en distintas disciplinas.
Comenzá con una implementación piloto, medí resultados y construí progresivamente un modelo de adopción que pueda extenderse a nuevas carreras, programas y equipos académicos.
No proponemos enseñar una herramienta.
Proponemos desarrollar una competencia institucional.
01 Diagnosticar
02 Formar
03 Aplicar
04 Medir
05 Transferir
06 Escalar
El planteo
De una capacitación aislada a una capacidad institucional
La Inteligencia Artificial atraviesa progresivamente todas las disciplinas profesionales. El desafío de una institución educativa no consiste solamente en incorporar herramientas, sino en desarrollar criterios de uso, capacidades de aplicación, pensamiento crítico y responsabilidad profesional.
AI Transversal combina un núcleo común de competencias con una capa de aplicación disciplinar, de manera que el modelo se construya una vez y pueda reutilizarse en distintas carreras, programas y equipos.
BaseNúcleo común de IA
CapaAplicación disciplinar
CriterioCriterio profesional
ResultadoCompetencia transversal
Para quién
Diseñado para instituciones que necesitan ir más allá de una capacitación aislada
AI Transversal se implementa sobre la estructura académica existente: no exige cambiar el plan de estudios ni adoptar una plataforma determinada.
Escuelas de Posgrado
Especializaciones · Maestrías · Programas ejecutivos
Institutos Universitarios
Formación profesional y disciplinar
Institutos Superiores
Carreras técnicas y profesionales
Escuelas de Negocios
Programas ejecutivos y formación directiva
Colegios y Consejos Profesionales
Actualización profesional y formación continua
Si tu institución tiene otro modelo académico, AI Transversal puede adaptarse a su estructura.
Arquitectura transversal
Un núcleo común. Múltiples disciplinas.
Las competencias esenciales permanecen. Los casos, documentos, actividades, riesgos y aplicaciones cambian según cada disciplina.
Núcleo AI Transversal
Ingeniería
Derecho
Salud
Negocios
Administración
Comunicación
Ciencias Sociales
Educación
Arquitectura
Otras disciplinas
Núcleo reutilizable + adaptación contextual
Arquitectura del programa
Cinco componentes que se combinan según la institución
No todos los componentes deben implementarse a la vez. Definen el alcance posible del programa y permiten construir una implementación a medida sin rehacerla desde cero.
Competencias esenciales
La base común que se dicta en cualquier disciplina y sostiene todo lo demás.
- Fundamentos de IA
- Capacidades y limitaciones
- Prompting profesional
- Pensamiento crítico
- Verificación
- Investigación aumentada
- Responsabilidad
Aplicación por disciplina
El núcleo común se contextualiza con el material real de cada campo profesional.
- Casos
- Documentos
- Problemas
- Ejercicios
- Workflows
- Proyectos
Aplicación profesional
El paso del aula a la práctica: cómo se incorpora la IA en el trabajo cotidiano.
- Asistentes
- Workflows
- Productividad
- Investigación
- Documentación
- Procesos
- Automatización asistida
Desarrollo de capacidades docentes
Para que la institución pueda sostener y replicar el programa con equipo propio.
- Train the Trainer
- Metodología
- Adaptación de actividades
- Evaluación
- Diseño de consignas
- Acompañamiento
Uso responsable y criterios
Los lineamientos operativos que permiten una adopción consistente y verificable.
- Privacidad
- Confidencialidad
- Integridad académica
- Transparencia
- Propiedad intelectual
- Verificación
- Responsabilidad
Una implementación puede empezar por Foundation y Applied, e incorporar Faculty y Governance cuando la institución decide extender el modelo.
Núcleo común
Competencias que atraviesan diferentes disciplinas
Seis componentes que se dictan en cualquier implementación y sostienen la aplicación posterior en cada campo profesional.
Fundamentos de Inteligencia Artificial
Comprender capacidades, limitaciones y escenarios de aplicación.
Prompting profesional
Transformar una necesidad en instrucciones claras, estructuradas, iterativas y verificables.
Investigación aumentada
Explorar, organizar, comparar, sintetizar y analizar información con apoyo de IA.
Verificación y pensamiento crítico
Detectar errores, alucinaciones, sesgos, inconsistencias y necesidades de validación.
IA responsable
Aplicar criterios de privacidad, confidencialidad, propiedad intelectual, transparencia e integridad.
Asistentes y workflows
Diseñar procesos donde la IA amplifique capacidades sin eliminar el criterio humano.
Adaptación disciplinar
La misma competencia. Diferentes aplicaciones.
Seleccioná un campo para ver cómo se contextualiza el núcleo común.
Ingeniería
Aplicaciones del núcleo común- Documentación técnica
- Asistencia en programación
- Investigación
- Análisis de información
- Automatización
- Validación
Derecho
Aplicaciones del núcleo común- Análisis documental
- Investigación jurídica
- Jurisprudencia
- Redacción asistida
- Fuentes
- Confidencialidad
Salud
Aplicaciones del núcleo común- Investigación científica
- Evidencia
- Análisis documental
- Comunicación
- Protección de datos
- Validación profesional
Administración
Aplicaciones del núcleo común- Análisis
- Investigación de mercado
- Comunicación
- Documentación
- Asistentes
- Automatización
Educación
Aplicaciones del núcleo común- Planificación
- Materiales
- Evaluación
- Investigación
- Asistentes
- Alfabetización en IA
Arquitectura
Aplicaciones del núcleo común- Ideación
- Investigación conceptual
- Documentación
- Comunicación
- Análisis
- Workflows creativos
Cada implementación incorpora actividades, ejemplos y desafíos propios de la institución y del programa seleccionado.
Experiencia formativa
Aprender haciendo
El programa se organiza en cuatro momentos de progresión, cada uno con actividades prácticas sobre material real de la disciplina.
Comprender
Interactuar
Investigar
Aplicar
Comprender
IA, capacidades, límites y responsabilidad
- Qué puede y qué no puede hacer la IA
- Modelos y herramientas
- Riesgos
- Pensamiento crítico
- Ética profesional
Interactuar
Prompting profesional y resolución de problemas
- Construcción de instrucciones
- Contexto y restricciones
- Ejemplos e iteración
- Evaluación de respuestas
Investigar
Documentos, fuentes, bibliografía y síntesis
- Investigación aumentada
- Análisis documental
- Verificación
- Contraste de fuentes
Aplicar
Asistentes, workflows y proyecto disciplinar
- Asistentes personalizados
- Procesos y automatización
- Diseño de workflows
- Proyecto final aplicado
4semanas de cursado
24horas totales
8hsincrónicas
16hasincrónicas
+ Diagnóstico inicial
+ Proyecto aplicado
+ Evaluación final
+ Informe institucional
La duración y la carga horaria se adaptan al calendario y a la modalidad de cada institución. Esta configuración es una referencia habitual, no un formato cerrado. El programa se dicta en modalidad online, híbrida o presencial, y no depende de una plataforma o proveedor en particular.
Proyecto final
Del conocimiento a una aplicación real
Cada participante identifica una situación o proceso de su disciplina y desarrolla una aplicación concreta de Inteligencia Artificial. Lo llamamos Desafío IA Aplicada.
Situación inicial
Necesidad
Intervención mediante IA
Metodología
Validación humana
Resultado
Reflexión profesional
Criterio de evaluación
El objetivo no es demostrar que se sabe utilizar una plataforma. Es demostrar que se puede incorporar IA con criterio dentro de una situación real.
Modelo de implementación
De la necesidad al escalamiento
Seis etapas que ordenan el trabajo conjunto entre la institución y Softia, desde el primer diagnóstico hasta la decisión de extender el modelo.
- 01Diagnosticar
- 02Diseñar
- 03Implementar
- 04Medir
- 05Transferir
- 06Escalar
Etapa 01
Diagnosticar
Entender institución, programa, estudiantes, disciplina y necesidades.
- Reunión con Dirección o Coordinación
- Objetivos académicos
- Perfil de participantes
- Casos relevantes
Etapa 02
Diseñar
Contextualizar contenidos, casos, actividades y evaluación.
- Definición del núcleo común
- Contextualización disciplinar
- Materiales y actividades
- Criterios de evaluación
Etapa 03
Implementar
Formación, actividades, acompañamiento y proyecto.
- Encuentros sincrónicos
- Actividades asincrónicas
- Acompañamiento
- Ejercicios prácticos
Etapa 04
Medir
Diagnóstico, evaluación, participación y evidencias.
- Diagnóstico inicial
- Evaluación de competencias
- Proyectos presentados
- Percepción de utilidad
Etapa 05
Transferir
Metodología, recursos y formación de referentes.
- Train the Trainer
- Documentación del modelo
- Criterios de adaptación
- Recomendaciones para nuevas cohortes
Etapa 06
Escalar
Adaptación a nuevas áreas, carreras o programas.
- Reutilización del núcleo común
- Nuevas disciplinas
- Docentes formados
- Incorporación progresiva
Evaluación e indicadores
Medir para decidir
Una implementación piloto permite producir evidencia antes de decidir una expansión institucional.
Adopción
Participantes que incorporan IA a una actividad académica o profesional concreta.
Competencia
Evolución entre el diagnóstico inicial y la evaluación final.
Aplicabilidad
Traslado de los conceptos a situaciones propias de la disciplina.
Calidad
Nivel del proyecto final y de los criterios usados para validar resultados.
Pensamiento crítico
Capacidad de detectar errores, sesgos, limitaciones y necesidades de verificación.
Uso responsable
Aplicación de criterios de privacidad, integridad y transparencia en el trabajo entregado.
Experiencia
Percepción de utilidad, claridad, pertinencia y satisfacción de los participantes.
Finalización
Participación sostenida y proporción de cursantes que completan el programa.
Cierre de la implementación
Informe de resultados para autoridades académicas
Resultados por indicador, lectura cualitativa de los proyectos presentados y recomendaciones concretas para la decisión de escalamiento.
Transferencia de capacidades
Construir capacidad dentro de la institución
AI Transversal no está diseñado para generar dependencia permanente de Softia. El modelo puede incorporar formación de docentes y referentes para desarrollar progresivamente capacidad interna.
Train the Trainer
Componente Faculty del programa.
- Encuentro específico para docentes o referentes
- Lineamientos para replicar actividades
- Metodología de adaptación disciplinar
- Criterios de evaluación y diseño de consignas
- Recomendaciones para futuras cohortes
Softia implementa
La institución valida
Softia transfiere metodología
Se desarrolla capacidad interna
El modelo puede escalar
AI Transversal · Governance
Adoptar IA también requiere criterios compartidos
El programa puede incluir un Marco de IA Responsable: un recurso operativo, en lenguaje claro, para que estudiantes, docentes y equipos resuelvan las decisiones cotidianas de uso.
- Privacidad
- Confidencialidad
- Datos sensibles
- Integridad académica
- Propiedad intelectual
- Transparencia y declaración de uso
- Fuentes
- Verificación de resultados
- Responsabilidad profesional
- Sesgos
- Trazabilidad
- Criterios de uso académico y profesional
Los lineamientos se adaptan a las políticas, normativas y criterios existentes en cada institución: acompañan la normativa vigente, no la reemplazan.
Modelo evolutivo
Un programa preparado para cambiar
El programa no depende de una plataforma específica. Puede incorporar nuevos modelos y herramientas sin reconstruir toda su arquitectura académica.
PermaneceCompetencias estables
SostieneMetodologías
Se actualizaHerramientas actualizables
Se adaptaAplicación disciplinar
ResultadoAI Transversal
Respaldo tecnológico
Cuando la formación detecta una oportunidad, podemos llevarla más lejos
Durante una implementación pueden aparecer procesos donde la Inteligencia Artificial tenga potencial para mejorar tareas, información o workflows.
Softia combina capacidades de formación, Inteligencia Artificial y desarrollo tecnológico, por lo que puede acompañar posteriormente proyectos específicos cuando la institución lo considere pertinente.
Formación
Identificación de oportunidades
Diseño
Automatización
Implementación
Los desarrollos tecnológicos no forman parte automáticamente de AI Transversal y se evalúan como proyectos independientes.
Alcance
Qué recibe la institución
Componentes habituales de una implementación. El alcance final se define en la etapa de diagnóstico.
- Reunión de diagnóstico con Dirección o Coordinación
- Diseño y contextualización del módulo
- Contenidos adaptados al programa seleccionado
- Encuentros sincrónicos y actividades asincrónicas
- Materiales y recursos de trabajo
- Proyecto final aplicado
- Diagnóstico inicial y evaluación final
- Indicadores y KPIs
- Informe institucional de resultados
- Recomendaciones de escalamiento
- Marco de Uso Responsable de IA
- Encuentro Train the Trainer para docentes y referentes
Modalidades
Modalidades de implementación
Tres formas de incorporar el programa. Se puede empezar por una y avanzar hacia la siguiente en función de los resultados.
Piloto institucional
Escalamiento inicial
Programa institucional
Piloto institucional
Ideal para comenzar en una carrera, posgrado, unidad académica o programa seleccionado.
- Diagnóstico
- Adaptación
- Implementación
- Evaluación
- Proyecto aplicado
- Indicadores
- Informe
- Recomendaciones
Escalamiento inicial
Para instituciones que quieren extender el programa a nuevas carreras o disciplinas.
- Reutilización del núcleo común
- Adaptación disciplinar
- Nuevas cohortes
- Comparación de resultados
- Optimización del modelo
Programa institucional
Para organizaciones que buscan desarrollar una estrategia transversal de adopción de IA.
- Múltiples disciplinas
- Formación de docentes
- Lineamientos de uso responsable
- Actualización de contenidos
- Acompañamiento y medición
- Expansión progresiva
El alcance, la carga horaria y la modalidad de cursado se definen a partir del diagnóstico inicial de cada institución.
Softia AI Transversal
La adopción de IA puede comenzar con un piloto.
Contanos sobre tu institución y evaluemos juntos qué implementación puede tener sentido.
La Inteligencia Artificial no reemplaza el conocimiento disciplinar. Amplifica la capacidad de quienes saben utilizarla con criterio.
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Con algunos datos podemos orientarte sobre qué tipo de implementación podría tener más sentido.
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