Cómo Diseñar Instrucciones Profesionales y Evaluar Resultados con IA

Registro Aquí

MODALIDAD: VIRTUAL

CARGA HORARIA: 04 horas CPE

FECHAS Y HORARIOS:

• 21 de marzo de 2026 : 8:00am 12:00pm

NIVEL: Intermedio

REQUERIMIENTO:

• Cuenta activa en ChatGPT, Copilot, Gemini o Claude
• Acceso a internet estable
• Conocimientos básicos de auditoría

OBJETIVOS :

Desarrollar en los auditores la capacidad de diseñar prompts estructurados y profesionales para modelos de lenguaje, así como evaluar críticamente la calidad, precisión y utilidad de las respuestas generadas por IA en el contexto de la función de Auditoría Interna.

DIRIGIDO A:

• Auditores Internos
• Líderes de Auditoría
• Directores de Auditoría (DEA)
• Profesionales de riesgo y control
• Ejecutivos que requieren mejorar la calidad de interacción con herramientas de IA

CONTENIDO:

MODULO 1: Fundamentos Estratégicos del Prompt Engineering en Auditoría

1. Qué es un modelo de lenguaje y cómo genera respuestas
2. Diferencias entre buscar información y diseñar instrucciones
3. Errores frecuentes de los auditores al usar IA
4. Anatomía de un prompt profesional:
   • Rol experto
   • Contexto organizacional
   • Alcance
   • Restricciones
   • Formato de salida
5. Casos prácticos en:
   • Auditoría TI
   • SOX
   • Ciberseguridad
   • Auditoría financiera
   • Prevención de fraude
6. Ejercicio práctico:
   • Rediseño estructurado de prompts mal formulados.

MODULO 2: Framework estructurado de diseño de prompts

1. Técnicas de mejora iterativa
2. Uso de ejemplos y escenarios (few-shot)
3. Diseño de prompts para:
   • Programas de auditoría
   • Matrices de riesgo
   • Papeles de trabajo
   • Informes ejecutivos para Comité
   • Análisis preliminar de hallazgos
4. Cómo evaluar calidad de respuestas:
   • Precisión técnica
   • Consistencia
   • Riesgo de alucinación
   • Sesgos implícitos
   • Profundidad analítica
5. Ejercicio práctico:
   • Construcción de un prompt profesional aplicado a un caso real

MODULO 3: Gobernanza, Riesgos y Uso Responsable

1. Límites estructurales de los LLM
2. Riesgos regulatorios
3. Confidencialidad y tratamiento de información sensible
4. Dependencia tecnológica y juicio profesional
5. Buenas prácticas organizacionales
6. Checklist de uso responsable
7. Plantilla profesional de diseño de prompts para auditoría
8. Ejercicio práctico:
   • Evaluación crítica de un resultado generado por IA y ajuste profesional.

Expositor:

Jorge Zipa, CISA, CDPSE, CSX-F, CAFSC

Ingeniero Electrónico, eMBA, Especialista en Machine Learning e Inteligencia Artificial & Telemática.

Registro Aquí