Evento presencial > Transformación Digital ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, DeepSeek y modelos open source: ¿cuál es más seguro para tu empresa? 22/06/2026 / 09:30 a 14:00

Objetivo

El objetivo es que los asistentes puedan responder con criterio a preguntas como:

• ¿Puedo introducir información interna de mi empresa en estas herramientas?
• ¿Los prompts, documentos o conversaciones pueden utilizarse para entrenar modelos?
• ¿Qué diferencias hay entre versiones gratuitas, Pro, Team o Enterprise?
• ¿Qué plataformas ofrecen mayor privacidad y control corporativo?
• ¿Dónde se almacenan los datos y qué implicaciones puede tener?
• ¿Qué riesgos aparecen al conectar la IA con correo, documentos o sistemas internos?
• ¿Cuándo tiene sentido utilizar modelos open source o desplegados en local?
• ¿Qué configuración y políticas internas ayudan a reducir riesgos?
• ¿Qué modelo encaja mejor según el tipo de empresa y la sensibilidad de la información?

Durante el curso no solo veremos las ventajas de cada solución, sino también sus posibles puntos débiles. Compararemos cómo se comportan las distintas plataformas ante riesgos como la fuga accidental de información sensible, el prompt injection, el shadow AI, la exposición de datos corporativos, la dependencia de proveedores externos, los problemas de cumplimiento normativo, la falta de trazabilidad, la integración insegura con herramientas empresariales o los riesgos reputacionales y operativos.

Todo ello explicado de forma sencilla, cercana y orientada a la toma de decisiones, sin tecnicismos innecesarios y con ejemplos aplicados a situaciones reales de empresa.

Dirigido a

Este curso está pensado para profesionales que quieren aprovechar el potencial de la IA generativa sin perder el control sobre la información de su organización. Una formación para entender qué herramientas son más adecuadas, qué usos conviene evitar y cómo implantar la IA de manera segura, responsable y estratégica.

Porque adoptar IA generativa no consiste solo en elegir la herramienta más potente, sino en saber cuál es la más adecuada para cada organización, cada tipo de dato y cada nivel de riesgo.