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Herramientas Digitales

ia for tl

Descripción

Objetivos

2.1. Objetivo general

Capacitar a los futuros Team Leaders para utilizar la IA como una herramienta de apoyo al liderazgo operativo, aplicándola a situaciones relacionadas con la organización del turno, la comunicación, la consulta de documentación, el seguimiento de incidencias y la mejora continua.

2.2. Objetivos específicos

Al finalizar la jornada, los participantes deberán ser capaces de:

Liderazgo y organización

·         Utilizar FordLLM como apoyo para organizar tareas e información.

·         Preparar reuniones de inicio o cierre de turno.

·         Convertir notas dispersas en información clara y accionable.

·         Elaborar resúmenes para facilitar el relevo entre turnos.

·         Identificar tareas pendientes, responsables y próximos pasos.

Gestión operativa

·         Analizar notas de producción e incidencias.

·         Organizar información sobre problemas, causas, acciones y resultados.

·         Transformar procedimientos en pasos comprensibles.

·         Crear borradores de listas de comprobación y estándares de trabajo.

·         Detectar posibles oportunidades de mejora.

Comunicación

·         Adaptar un mismo mensaje a operarios, mantenimiento, calidad, ingeniería o dirección.

·         Preparar comunicaciones breves, claras y orientadas a la acción.

·         Elaborar presentaciones a partir de documentos técnicos.

·         Comunicar los resultados de un proyecto de mejora.

Gestión del conocimiento

·         Consultar manuales, procedimientos y normativas mediante AI Notebook.

·         Formular preguntas precisas sobre documentación técnica.

·         Verificar las respuestas mediante citas y referencias.

·         Utilizar las fuentes adecuadas según el tipo de consulta.

Mejora continua

·         Investigar buenas prácticas mediante Deep Research.

·         Contrastar la información y comprobar sus fuentes.

·         Preparar una propuesta de mejora aplicable al entorno de trabajo.

·         Presentar de manera estructurada el problema, la solución y el beneficio esperado.

Contenidos

Contenidos

·         Introducción al uso de FordLLM en las funciones de un Team Leader.

·         Selección del modelo disponible según la naturaleza de la tarea.

·         Elementos de una instrucción eficaz:

o    Rol y Objetivo.

o    Tarea.

o    Contexto.

o    Público destinatario.

o    Formato.

o    Tono.

o    Restricciones.

·         Diferencia entre una petición vaga y una petición profesional.

·         Iteración sobre una respuesta sin comenzar desde cero.

·         Uso de instrucciones o prompts guardados.

·         Creación de plantillas reutilizables.

·         Prevención de errores e información inventada.

·         Revisión humana de los resultados.

·         Diferencia entre conversar con un modelo general y consultar una base documental.

·         Introducción a AI Notebook.

·         Creación de un espacio de consulta documental.

·         Incorporación y selección de fuentes.

·         Localización de datos concretos.

·         Extracción de requisitos, pasos, excepciones y responsabilidades.

·         Comparación de apartados o documentos.

·         Generación de resúmenes y preguntas frecuentes.

·         Verificación de las respuestas mediante citas.

·         Introducción a los asistentes especializados con bases de conocimiento.

  • Preparación de la información antes de generar una presentación.
  • Definición del público y del mensaje principal.
  • Selección de indicadores relevantes.
  • Organización narrativa:
  1. Situación inicial.
  2. Problema.
  3. Acciones realizadas.
  4. Resultados.
  5. Próximos pasos.
  • Creación de presentaciones con Ford Present.
  • Revisión y modificación del guion.
  • Adaptación de una misma información a diferentes interlocutores.
  • Uso de AI Design Assistant para preparar recursos visuales.
  • Principios sencillos de comunicación visual y narrativa.
    • Qué es Deep Research.
    • Diferencia entre una consulta rápida y una investigación en profundidad.
    • Definición correcta de una pregunta de investigación.
    • Solicitud de fuentes y referencias.
    • Revisión crítica de los resultados.
    • Diferencia entre AI Notebook y Deep Research.
    • Vigilancia tecnológica.
    • Comparación de prácticas.
    • Investigación de metodologías y soluciones aplicables a fabricación.
    • Límites de la información externa.
    • Consulta de información corporativa accesible desde FordLLM.
    • Búsqueda de correos propios.
    • Localización de documentación en SharePoint.
    • Consulta de conversaciones o información disponible en Teams.
    • Recuperación de documentación compartida.
    • Identificación de decisiones, acuerdos y acciones.
    • Revisión de permisos, confidencialidad y responsabilidad del usuario.
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