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Prompt Lab: construye tu analista de IA

Un LLM no adivina: aprende a hacerlo leer un reporte trimestral y decirte qué importa.
📅 Inicio: 2 de noviembre de 2026 1 mes · 4 semanas, 7 h por semana entre sesiones en vivo y laboratorio 📍 En linea en vivo + on-demand para toda LATAM 🎓 Practitioners FIC - lideres de la industria financiera
💳 Pago seguro con PayPal (acceso inmediato) — o pagar con tarjeta vía Stripe. Precio + IVA 16%.
El programa

Descripción

La mayoría usa ChatGPT como buscador. Aquí se usa como analista: extraer cifras de un reporte trimestral real, clasificar el tono de una nota de prensa, y verificar cada dato antes de creerle. El alumno sale entendiendo por dentro cómo un modelo de lenguaje genera texto, por qué inventa, y cómo se construye un flujo de trabajo que no depende de la suerte.

Este es el curso de IA que se necesita antes de presumir que se sabe usar IA. Empieza con la mecánica real: tokens, contexto, temperatura, y por qué un modelo de lenguaje puede escribir con total seguridad un número que no existe. Luego el alumno construye. Toma un reporte trimestral real de una emisora de la BMV o del S&P 500 y diseña prompts que extraen ingresos, margen operativo y guidance en formato estructurado, verificando cada cifra contra el documento fuente. Clasifica el sentimiento de titulares financieros con dos métodos —un modelo de lenguaje y un clasificador clásico— y compara resultados contra el movimiento real del precio, descubriendo que el sentimiento y el precio no siempre van del brazo. Se trabaja con criterios de evaluación explícitos: cada prompt se califica contra un conjunto de respuestas correctas definido de antemano, igual que en cualquier equipo serio de IA. Cierra con las líneas rojas: qué no debe salir de un chat, por qué esto no es asesoría de inversión, y cómo se citan las fuentes.

Hacia dónde llegas

Objetivo general

El alumno diseña, evalúa y encadena prompts para extraer información verificable de documentos financieros reales, y detecta con método cuándo el modelo está inventando.
Diseñado para ti

¿Quién debe asistir?

Contenido

Temario

  1. Cómo genera texto un modelo de lenguaje: Explicar en términos propios qué es un token, qué es la ventana de contexto y por qué el modelo predice la siguiente palabra en lugar de consultar una base de datos.
  2. Prompt engineering serio: Escribir prompts con rol, contexto, formato de salida y ejemplos, y demostrar la mejora midiéndola contra la versión ingenua del mismo prompt.
  3. Leer un reporte trimestral con IA: Extraer ingresos, margen y guidance de un reporte real en formato JSON, verificando cada cifra contra la página del documento original.
  4. Sentimiento de noticias: dos caminos: Clasificar titulares financieros con un LLM y con un clasificador clásico, y comparar ambos contra el movimiento real del precio ese día.
  5. Cazar alucinaciones: Construir una lista de verificación que obliga al modelo a citar fuente y detectar los tres patrones típicos de dato inventado.
  6. Evalúa como profesional: Armar un conjunto de veinte preguntas con respuesta correcta conocida y calificar el desempeño del propio flujo de trabajo con un número, no con una impresión.
  7. Encadena: tu analista automatizado: Conectar varios prompts en secuencia —extraer, resumir, comparar— y volcar el resultado a una hoja de cálculo actualizable.
  8. Ética, sesgo y línea roja: Reconocer qué información nunca se pega en un chat, por qué una recomendación de un modelo no es asesoría financiera, y cómo se declara el uso de IA en un trabajo.
Información práctica

Detalles del curso

FechasInicio: 2 de noviembre de 2026
Duración1 mes · 4 semanas, 7 h por semana entre sesiones en vivo y laboratorio
ModalidadEn linea en vivo + on-demand para toda LATAM
InstructorPractitioners FIC - lideres de la industria financiera
Inversión$590 USD
$590 USD

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