Presentación

Clase de apertura de IIC103G: quién enseña, cómo funciona el curso, cómo se evalúa, motivación y primer uso de Microsoft Copilot.

Quién enseña

Nicolás Quiroz

Contacto: naquiroz@uc.cl

Trabajo

• Engineering Manager en Buk
• Equipo de remuneraciones Colombia
• Antes: NotCo, Unholster y Xpendit

Formación

• Ingeniería Civil Industrial, Computación e Ingeniería de Software | UC

Docencia

• Coordinador (5 años) y Profesor de IIC1103

Intereses

• Juegos de mesa
• Series thriller con buena puntuación
• La computación

Ayudantes

No está solo en esto. El curso cuenta con dos ayudantes.

Olguita Barriga

Trabajo

• Desarrolladora Full Stack en varios proyectos
• Empresas como Arauco, Apply Digital, Link Capital Partners y Aura Studio

Formación

• Último semestre de Ingeniería Civil Industrial en Computación | UC

Docencia

• Ayudante en Introducción a la Programación y Taller de Matemáticas

Intereses

• Hacer deporte (trotar, bicicleta, tenis y fútbol)
• Dibujar y tocar piano
• Computación y la IA

Edison Pizarro

Trabajo

• Ingeniero de Software en Front · Core Product Experience
• Antes: proyecto ALERCE (astronomía) y dos startups

Formación

• Ingeniería Civil Industrial en Computación | UC (Gen 2016)

Docencia

• Ex ayudante de Arquisis

Intereses

• Computación
• Ciclismo (novato)
• Motos

Este curso no es rocket science

Es para aprender a elegir qué herramienta usar, cómo operar y cómo verificar lo que entregan los agentes de inteligencia artificial.

No se trata de memorizar marcas ni de “usar IA porque sí”. Se trata de criterio: qué pedir, cómo operar la herramienta y cómo comprobar el resultado.

Herramientas para aprender en el curso

Handouts

Para antes y/o después de la clase. Contienen la materia de cada sesión, para preparar o repasar a tu ritmo. Normalmente estarán disponibles antes de la clase.

Diapositivas

Para durante la clase. Sirven para profundizar, entender y aplicar lo que se explica. Normalmente estarán disponibles en iic103g.com.

Programa del curso

Unidades y temas:

1. Conceptos introductorios de IA y agentes
2. Ingeniería de prompts y evaluación de calidad
3. Procesamiento de datos para el trabajo académico y profesional
4. IA generativa multimodal aplicada
5. Prototipado de aplicaciones (web/móvil) con IA

Evaluación del curso

Este curso es altamente práctico. El objetivo de la evaluación es demostrar uso, comprensión y criterio.

Qué se evalúa

• 2 controles (20% total): 1 módulo por cada uno, durante las clases.
• 1 interrogación (20%): 2 módulos de clase, al final del semestre.
• 3 mini-proyectos (50% total): auto-contenidos, con un mínimo de 2 semanas de plazo.
• 1 portafolio (10% total): reflexión mensual, con evaluación intermedia y final.

Controles

2 controles (20% total): 1 módulo por cada uno, durante las clases.

Cómo son:

• Se hacen durante un módulo de clases (aprox. 80-90 minutos).
• Idealmente, el módulo anterior puede dedicarse a repaso o preguntas.
• Serán escritas: alternativas y una pregunta abierta breve.
• La nota de controles es el promedio de ambos.

Interrogación

1 interrogación (20%): 2 módulos de clase, al final del semestre.

Cómo es:

• Es más como un examen: evalúa todo lo del curso.
• Se rinde al final del semestre.
• Dura dos módulos de clase.
• Será escrita y más didáctica, con más tipos de ejercicios.

Mini-proyectos

3 mini-proyectos (50% total): la parte más importante del curso.

Cómo son:

• Son individuales y muy aplicados.
• Cubren todo lo visto hasta el anuncio del proyecto (más ~1 semana hacia adelante).
• La nota de mini-proyectos es el promedio simple de los tres.

Qué hay que entregar:

• Un video de demostración.
• Evidencia de las conversaciones con las herramientas que usaron.
• Todos los archivos o artefactos que han usado.

Portafolio

1 portafolio (10% total): reflexión mensual, con evaluación intermedia y final.

El portafolio es una reflexión mensual:

• Mensual: una fila breve con situación, acción, evidencia y reflexión.
• Intermedio: revisión de las previas entregas y feedback.
• Final: revisión de las previas entregas y feedback, con correcciones de la intermedia.

Una entrega mensual

El objetivo de esta bitácora es evaluar el uso de las herramientas y conceptos aprendidos, llevado a lo cotidiano. Se busca responder: ¿cómo estoy aplicando la inteligencia artificial en mi día a día?

Cada entrega debe contener:

1. Mes / fecha
2. Situación donde se usó
3. Acción concreta narrada
4. Evidencia
5. Verificación de por qué funcionó o por qué no
6. Un aprendizaje de si fue un buen uso (relacionado con la materia del curso)

La nota de cada entrega mensual es binaria: 1 si no entregas y 7 si entregas.

Evaluación intermedia y final

Evalúan el portafolio como un conjunto.

• Intermedio: aplicación, conclusiones y evidencia clara. Hay feedback para la final.
• Final: todo el portafolio como una sola entrega, incluyendo correcciones de la intermedia.

Bonus: décimas y noticia de la semana

+0,25 sobre la nota que tú elijas entre controles, interrogación y mini-proyectos (todas menos el portafolio).

Reglas:

• Noticia de los últimos siete días sobre herramientas o agentes de IA.
• Máximo dos personas por clase y dos participaciones por estudiante.
• Formulario en Canvas: martes post-clase → domingo; cupos por orden de llegada.
• Se aplica al final. No se aplica si no se cumplen ex ante los criterios de aprobación.
• Es posible que se otorguen más décimas para la nota final en algunas de las clases.

Ejemplos de a qué nota se aplica el +0,25 (tú eliges, salvo cuando no aplica):

• Controles 4,2 / Interrogación 5,5 / Mini-proyectos 6,0 → conviene Controles (+0,25).
• Controles 5,5 / Interrogación 4,1 / Mini-proyectos 6,0 → conviene Interrogación (+0,25).
• Controles 5,0 / Interrogación 5,5 / Mini-proyectos 4,3 → conviene Mini-proyectos (+0,25).
• Controles 3,8 / Interrogación 5,0 / Mini-proyectos 5,5 → no aplica (no se cumplen los criterios de aprobación).

Nota final

La nota combina comprensión, ejecución, integración y criterio acumulado.

Para aprobar, todas estas condiciones deben cumplirse:

1. Interrogación (I) > 4,0
2. Promedio de controles (C) > 4,0
3. Promedio de mini-proyectos (MP) > 4,0
4. Nota final (NF) > 4,0

Las décimas se aplican luego de cumplir las cuatro condiciones.

Motivación: adopción y videos

Antes de los tráilers, conviene situar el potencial real: ¿cuánta gente crees que realmente usa IA?

La referencia de adopción de Damian Player muestra “la burbuja de la IA”: la mayoría nunca usó IA; pocos pagan o construyen con ella (cada punto del gráfico representa aproximadamente 3,2 millones de personas; febrero 2026). Enlace en materiales.

Actividad: mirar los tráilers

Mira los dos tráilers en este orden. Mientras los miras, anota en una o dos palabras qué te dejó cada uno.

The AI Doc

The Thinking Game

Nuestra posición de partida

El curso no parte de que la IA sea buena o mala.

Parte de entenderla para decidir:

• qué construir,
• cómo supervisarlo,
• para quién hacerlo,
• y dónde detenerse.

Eso es lo que vamos a aprender en este curso.

Qué lograremos

Este curso te da las herramientas para usar IA de verdad, no solo verla pasar en el timeline.

Vas a aprender a distinguir:

• modelos,
• asistentes,
• agentes,
• y harnesses.

Y a usar agentes y modelos en la universidad y en el trabajo: estudiar, escribir, investigar, prototipar y automatizar.

Primera herramienta: Microsoft Copilot

Abrir Microsoft Copilot con tu cuenta UC y probar un primer prompt.

Paso 1: abrir e iniciar sesión

1. Abre https://copilot.microsoft.com/ en el navegador.
2. Elige Iniciar sesión / Sign in.
3. Usa tu cuenta UC (nombre@uc.cl), no una cuenta personal de Hotmail/Gmail.
4. Completa la autenticación institucional si te la pide.

Si ya estabas con otra cuenta de Microsoft, cierra sesión y vuelve a entrar con la UC.

Paso 2: prompt de prueba

Copia y pega este prompt completo:

Soy estudiante UC y acabo de partir un curso de herramientas y agentes de IA.

En 6 bullets claros:
1) qué puedo pedirle HOY a un asistente de IA para ganar tiempo en la universidad (estudiar, escribir, organizar),
2) qué NO debería confiarle sin verificar.

Luego genera UNA imagen estilo póster editorial minimalista
(sin logos ni texto en la imagen) de un estudiante colaborando
con un copiloto de IA en una biblioteca universitaria.

Señal de éxito / meta mínima: sesión iniciada con cuenta UC, recibiste los 6 bullets y apareció al menos una imagen. Si la imagen tarda o falla, quédate con los bullets y reintenta el pedido de imagen en un segundo mensaje. Si te trabas con el login, pide ayuda a un compañero.

Actividad: mapa personal del curso

Piensa en un problema cotidiano, de cualquier tamaño, de estudio, trabajo o vida:

• Problema: ¿Qué quieres comprender o cambiar?
• Capacidad: ¿Qué te gustaría aprender a hacer?
• Evidencia: ¿Qué demostraría que avanzaste?

Ejemplos (solo para abrir la mente; el tuyo puede ser otro): ordenar apuntes de un ramo, entender un correo largo, decidir qué cocinar con lo que hay, preparar preguntas para una entrevista, comparar dos planes de viaje baratos.

Después de hoy

• Lee el programa oficial de IIC103G; anota tus dudas sobre evaluación o forma de trabajo.
• Observa una situación donde delegar a una IA podría aportar valor o producir un riesgo.