
Curso de IA generativa para aplicaciones geográficas
Aprende a integrar la inteligencia artificial generativa en el análisis y gestión de proyectos geoespaciales sin necesidad de programación previa.
375 €

Online
50 horas
07/10/2026 - 10/11/2026
¿Por qué deberías inscribirte en este curso de Curso de IA generativa para aplicaciones geográficas?
Aprende a aplicar IA generativa en el sector Geo
Integra herramientas de IA generativa en tus tareas para agilizar análisis, crear mapas e informes y automatizar procesos.
- Aplicaciones en planificación urbana, informes ambientales y análisis territorial.
- Automatización de documentación técnica.
- Generación de código Python o scripts de QGIS para geoprocesamiento.
- Análisis de datos y generación de informes e indicadores.
Consigue una certificación avalada por Geoinnova
Donde se forman los expertos en Geotecnologías. Con más de 15 años de experiencia
- Título propio de Geoinnova: con código único de verificación.
- Reconocimiento en el sector geográfico y medioambiental
Aprende con ejercicios prácticos y casos reales.
Resuelve situaciones reales usando modelos de IA adaptados al análisis geoespacial.
- Creación y optimización de prompts para distintas áreas SIG.
- Uso de scripts guiados para tareas GIS
- Comparativa de modelos como GPT, Claude, DeepSeek y Gemini.
- Conexión de QGIS con modelos de IA a través de plugins útiles
Aprende de docentes profesionales trabajando en el sector
Aprende de expertos del sector geoespacial que aplican a diario estas herramientas en proyectos reales del sector.
- Actualización constante: están a la última de lo que sucede en el sector y lo trasmiten a los alumnos.
- Prácticas y tecnologías relevantes: las prácticas y tecnologías son acordes con lo que se mueve en el mercado laboral.
¿A quién va dirigido el curso y qué necesitas saber antes de empezar?
Este curso está orientado a técnicos y analistas SIG, responsables de planificación territorial, estudiantes y profesionales de geografía, ingeniería, ciencias ambientales y cualquier profesional del sector geográfico que consuma, genere o analice información geoespacial, y que quiera integrar la inteligencia artificial generativa en sus procesos. También es ideal para personal de empresas e instituciones que busquen optimizar tareas, automatizar procesos y mejorar la calidad de sus resultados con herramientas de IA.
No se requieren conocimientos previos de IA ni de programación. Es recomendable tener nociones básicas de SIG (capas, formatos, análisis básico) y estar familiarizado con entornos como QGIS. No es necesario saber programar, aunque se valorará la curiosidad por explorar nuevas herramientas y el interés por aplicar la IA en el ámbito geoespacial. Las prácticas del curso están optimizadas para desarrollarlas con el Sistema Operativo Windows, por lo que las personas que participen deberán de poder asegurar este entorno para poder hacer entrega de las prácticas correspondientes.

Programa Formación
Tema 1. Introducción a la IA generativa
- ¿Qué es la IA generativa? Definición y contexto
- Diferencias entre IA clásica, machine learning y IA generativa
- Modelos fundacionales y evolución (GPT, Claude, DeepSeek, etc.)
- LLMs vs Modelos Especializados
Tema 2. Uso de chatbots y asistentes generativos
- Asistentes conversacionales (basado en GPT), Claude, Gemini, Mistral Chat, DeepSeek Chat.
- Características de los asistentes conversacionales.
- Análisis detallado de los asistentes conversacionales. ChatGPT, Gemini, Claude, Mistral y DeepSeek
- Asistentes complementarios y ecosistemas híbridos, agentes de la IA autónomos. Copilot, Perplexity AI, NoteboolLM
- Fortalezas y debilidades de los principales asistentes conversacionales
- Plataformas geográficas con AI integrada
Tema 3. Prompts y Prompt Engineering para tareas SIG
- Principios del prompt engineering: claridad, contexto, estructura
- Tipos de prompts útiles en SIG/GIS:
- Generación de código
- Interpretación de datos
- Automatización de flujos
- Conversión de archivos geoespaciales
- Análisis de documentos
- Diseño de prompts para contextos específicos (urbanismo, redes, medio ambiente…)
Tema 4. Casos de uso de IA generativa en análisis geográfico
- Aplicaciones reales: planificación urbana, informes ambientales, análisis de territorio…
- Automatización de documentación técnica
- Generación de código Python o QGIS scripts para geoprocesamiento
- Generación asistida de informes, gráficas y dashboards
Tema 5: Uso de agentes y automatización de tareas SIG
- ¿Qué son los agentes en el contexto de la IA generativa?
- Panorama actual de frameworks de agentes open source
- Model Control Protocol (MCP): conectar LLMs con herramientas SIG
- Simulación de flujos automatizados con agentes
Tema 6: Ética, seguridad y riesgos en IA generativa
- Marco ético y regulatorio
- Principios éticos fundamentales
- Obligación de transparencia: el origen de los datos
- Instrumentos para la gobernanza y mitigación de riesgos
- Sesgos en modelos generativos GeoAI
- Alucinaciones y veracidad
- Privacidad, licencias y seguridad LLM
- IA generativa en decisiones públicas o técnicas: límites y recomendaciones
Objetivos del Curso de IA generativa para aplicaciones geográficas
Este curso tiene como objetivo principal capacitar a profesionales y empresas del sector geográfico para integrar la inteligencia artificial generativa en sus flujos de trabajo en proyectos geográficos, optimizando el análisis y la visualización de datos geoespaciales, automatizando tareas y mejorando la eficiencia en la generación de resultados sin necesidad de conocimientos previos de programación.
Al finalizar el curso, serás capaz de:
- Integrar herramientas de IA generativa en proyectos geográficos para análisis, planificación y elaboración de informes.
- Automatizar procesos documentales y técnicos vinculados a la gestión geoespacial.
- Generar y adaptar scripts para geoprocesos específicos.
- Conectar aplicaciones SIG con modelos de IA y utilizar plugins especializados.
- Crear y optimizar prompts para diferentes contextos y necesidades SIG.
- Comparar y seleccionar modelos de IA (GPT, Claude, DeepSeek, Gemini…) según su rendimiento en tareas geoespaciales.
Profesorado del curso
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