Nivel 2 – Módulo 5: Inteligencia Artificial aplicada a la gestión

Introducción

Estos asistentes, integrados en suites ofimáticas, permiten automatizar tareas repetitivas, optimizar la redacción de documentos, facilitar el análisis de datos y mejorar la productividad en Word, Excel, PowerPoint y Outlook.

Su presencia se ha generalizado en procesadores de texto, hojas de cálculo y presentaciones, convirtiéndose en un apoyo esencial para profesionales y empresas.

Ejemplos de asistentes en suites ofimáticas

• Copilot en Microsoft 365: redacta textos, crea resúmenes, genera gráficos y automatiza tareas administrativas.
• Duet AI en Google Workspace: asistencia en Gmail, Docs, Sheets y Slides para escritura, presentaciones y análisis de datos.
• Alternativas en LibreOffice y software libre: soluciones basadas en complementos y proyectos abiertos.

Tareas que pueden automatizar

• Redacción y corrección automática.
• Resúmenes ejecutivos de documentos largos.
• Creación de presentaciones con diseño.
• Análisis de datos y gráficos en hojas de cálculo.
• Redacción de correos y gestión de agendas.
• Traducción automática y mejora de estilo.

Accesibilidad y beneficios

• Subtítulos automáticos en presentaciones y reuniones.
• Lectura en voz alta de documentos y correos.
• Lenguaje simplificado y sugerencias inclusivas de formato.
• Apoyo al etiquetado accesible en PDF y estructura en Word.

Riesgos y limitaciones

• Dependencia tecnológica.
• Posibles errores que requieren revisión humana.
• Riesgos de privacidad al procesar datos sensibles.
• Accesibilidad parcial en ciertas funciones.
• Necesidad de formación.

Ejemplo práctico

“Ofimática Inclusiva S.L.” implanta Microsoft 365 con Copilot para redactar informes desde Excel, crear presentaciones y resumir correos. Un trabajador con discapacidad visual lo usa junto con un lector de pantalla, logrando mayor productividad.

Errores comunes y recomendaciones

• Confiar ciegamente sin revisar.
• No valorar la privacidad.
• No formar al personal ni aprovechar automatizaciones avanzadas.
• Ignorar accesibilidad en los documentos.

Conclusión

Bien usados, los asistentes de IA potencian productividad e inclusión.

Ejercicios de repaso opcionales

1. Definición y objetivo de los asistentes de IA en ofimática.
2. Dos ejemplos de asistentes.
3. Tres tareas que automatizan.
4. Cómo contribuyen a la accesibilidad.
5. Mejoras obtenidas en el ejemplo práctico.

Introducción

La IA automatiza cálculos, genera predicciones y visualiza información de forma accesible para la toma de decisiones.

Cómo transforma la IA el análisis de datos

• Procesa grandes volúmenes de datos.
• Identifica patrones y tendencias.
• Predice ingresos y resultados.
• Detecta anomalías y fraudes.
• Recomienda optimizaciones.

Herramientas actuales

• Microsoft Power BI.
• Tableau.
• Qlik Sense.
• Google Looker Studio.
• Copilot en Excel.

Aplicaciones prácticas

• Previsiones de gastos e ingresos.
• Rentabilidad por producto o departamento.
• Control de pagos y tesorería.
• Evaluación de rendimiento.
• Asignación eficiente de recursos.

Accesibilidad

• Compatibilidad con lectores de pantalla.
• Descripciones alternativas para gráficos.
• Navegación por teclado.
• Exportación accesible (Word, Excel, PDF etiquetado).
• Personalización de colores y contraste.

Ejemplo práctico

“Administración Eficiente S.L.” usa Power BI con IA para paneles de ingresos/egresos, proyecciones y alertas de facturas tardías. El informe incluye descripciones accesibles para lectores de pantalla.

Errores comunes y recomendaciones

• No validar resultados de la IA.
• Fuentes de datos mal configuradas.
• Gráficos sin descripciones.
• Elegir herramientas sin evaluar accesibilidad.
• Falta de formación.

Conclusión

La IA aporta rapidez, precisión y capacidad predictiva, con uso responsable y accesible.

Ejercicios de repaso opcionales

1. Transformación de la IA en el análisis de datos.
2. Tres herramientas con IA.
3. Dos aplicaciones prácticas.
4. Medidas de accesibilidad.
5. Beneficios del ejemplo con Power BI.

Introducción

Automatizan consultas frecuentes, reducen carga de trabajo y se integran con varios canales.

Tipos

• Basados en reglas: guiones predefinidos; simples pero limitados.
• Basados en IA conversacional: PLN para entender lenguaje natural y responder en contexto.

Aplicaciones en administración

• Atención al cliente.
• Soporte interno (vacaciones, nóminas, formación).
• Gestión documental y búsquedas.
• Automatización de incidencias y reportes.
• Multicanal (web, móvil, email, redes sociales).

Herramientas actuales

• Dialogflow (Google).
• Power Virtual Agents (Microsoft).
• IBM Watson Assistant.
• ChatGPT aplicado a la gestión.
• ManyChat, Botsify.

Accesibilidad

• Compatibilidad con lectores de pantalla.
• Lenguaje claro.
• Integración con asistentes de voz.
• Opciones multimodales (texto, audio, subtítulos).
• Diseño inclusivo.

Ejemplo práctico

“Servicios Administrativos Globales S.L.” implementa un chatbot web para facturación y un asistente en Teams para RR. HH., con subtitulado y soporte de lectores de pantalla.

Errores y recomendaciones

• Respuestas poco claras.
• Sin traspaso a humano.
• Entrenamiento pobre.
• Interfaz sin evaluar accesibilidad.
• Demasiados canales sin coordinación.

Conclusión

Aliados estratégicos si se diseñan centrados en el usuario y la inclusión.

Ejercicios de repaso opcionales

1. Diferencia entre chatbot de reglas y de IA conversacional.
2. Tres aplicaciones prácticas.
3. Dos plataformas para asistentes.
4. Criterios de accesibilidad.
5. Mejoras del ejemplo práctico.

Introducción

El uso responsable de la IA asegura eficiencia, confianza, inclusión y sostenibilidad.

Riesgos principales

• Sesgos algorítmicos.
• Privacidad y protección de datos.
• Dependencia tecnológica.
• Impacto laboral.
• Falta de transparencia.

Aspectos éticos clave

• Transparencia y explicabilidad.
• Responsabilidad con supervisión humana.
• Equidad y no discriminación.
• Accesibilidad para todas las personas.
• Seguridad y protección de datos.

Normativas y marcos

• Reglamento Europeo de IA (en desarrollo).
• RGPD.
• Estrategia Nacional de IA.
• Guías de la Comisión Europea y UNESCO.

Ejemplo práctico

“Gestión Ética S.L.” detecta sesgo en un clasificador; crea comité de ética, audita resultados y garantiza accesibilidad para usuarios con discapacidad visual.

Errores y recomendaciones

• Sin supervisión humana ni auditorías.
• Ignorar accesibilidad.
• Datos de baja calidad.
• Falta de formación ética y técnica.

Conclusión

Equilibrar innovación y responsabilidad genera confianza y valor social.

Ejercicios de repaso opcionales

1. Tres riesgos principales.
2. Dos principios éticos clave.
3. Normativa europea de protección de datos.
4. Importancia de la transparencia.
5. Cómo corrige sesgos el ejemplo práctico.

Introducción

La IA accesible garantiza que todas las personas, incluidas aquellas con discapacidad, se beneficien.

Casos de uso en administración

• Facturación automática con PDF etiquetados y Excel estructurados.
• Clasificación inteligente de documentos con etiquetas claras.
• Análisis de nóminas con informes adaptados.
• Paneles accesibles para previsión y presupuestos.

Casos de uso en comunicación

• Asistentes de correo que redactan y resumen en lenguaje claro.
• Subtítulos automáticos en videollamadas y presentaciones.
• Traducción en tiempo real con subtítulos.
• Conversión voz-texto y texto-voz.

Casos de uso en atención al cliente

• Chatbots compatibles con lectores de pantalla.
• Asistentes de voz sin teclado ni ratón.
• Interfaces con opciones de accesibilidad.
• Plataformas multicanal adaptadas.

Beneficios para la inclusión laboral

• Más autonomía para empleados con discapacidad.
• Menor brecha digital.
• Cumplimiento legal de accesibilidad.
• Mejor reputación y productividad.

Ejemplo práctico

“Innovación Inclusiva S.L.” implanta clasificación documental con etiquetas y resúmenes accesibles y un chatbot accesible con subtitulado en tiempo real.

Errores y recomendaciones

• Sin pruebas de accesibilidad.
• Automatizar sin supervisión.
• Sin formación en IA accesible.
• Accesibilidad solo básica.
• Sin evaluación periódica con usuarios.

Conclusión

La IA accesible es motor de inclusión y productividad.

Ejercicios de repaso opcionales

1. Definición de caso de uso accesible con IA.
2. Dos ejemplos en administración.
3. Dos beneficios en comunicación.
4. Criterios de accesibilidad para un chatbot.
5. Mejoras del ejemplo práctico.