Primer cliente universitario en Chile
EJE 1 / PLAN DE ADOPCIÓN

Claude Code
Anthropic
en la UC

Plan didáctico e instruccional de adopción institucional para la Dirección de Inteligencia Artificial — Universidad Católica de Chile

0
Participantes
0
Semanas
0
Tracks
38h
Máx. formación
Elaborado por Edvolution
scroll
Reunión 23 abril 2026

Lo que la UC dijo
y lo que significa

Cada señal de la reunión UC / Edvolution fue interpretada desde la óptica de un Ingeniero de Anthropic con experiencia en adopciones institucionales.

"La universidad buscaba un socio que les brinde acompañamiento para instalar capacidad de Cloud Code en su área de desarrollo digital"
La demanda no es acceso a una herramienta: es instalación de capacidad duradera. El objetivo es que la UC aprenda a colaborar con Claude Code, no solo que lo tenga.
"Academia de Cloud Code para consumo eficiente de tokens y evaluación de prompts"
La UC ya anticipó la necesidad de economía de prompts. Un indicador notable de madurez institucional. El plan formaliza esto como módulo central obligatorio.
"~50 desarrolladores" y "20–30 directores ejecutivos"
Dos audiencias con necesidades radicalmente distintas. El diseño instruccional bifurca el programa en dos tracks completamente independientes.
"De concretarse, el socio sería el primer cliente en Chile para dicho proyecto"
Posición de primera adopción: la UC asume riesgo de exploración pero también liderazgo de referencia nacional en el ecosistema universitario.
"Motor de control financiero para múltiples LLMs a través de Vertex AI Garden"
La UC piensa en ecosistema agnóstico. La Academia enseña a decidir cuándo usar Claude y cuándo otro modelo, no lealtad a un proveedor.
"La compra de licencias de Anthropic se realizaría directamente"
Anthropic tiene relación directa con la institución. Edvolution actúa como capa de acompañamiento didáctico y técnico.

4 premisas que guían el diseño

1
Claude Code no es un autocompletador
Es un colaborador de ingeniería que piensa, planifica y ejecuta. Adoptar bien Claude Code requiere aprender a colaborar con un agente, no solo a recibir sugerencias de código.
2
El token es la unidad de costo y de calidad
Prompts mal diseñados son costosos y producen peores resultados. La alfabetización en prompt engineering es condición de eficiencia, no un extra opcional.
3
Gobernanza antes que escala
Escalar sin políticas claras genera deuda técnica, fugas de información sensible y frustración. La gobernanza va desde el día 1, no como etapa final.
4
No todos los usuarios son técnicos
Los directivos funcionales necesitan un camino de adopción completamente distinto: basado en casos de gestión reales, sin APIs ni terminales.
Estructura del programa

Arquitectura de
adopción

El programa opera en dos tracks paralelos, sostenidos por una academia asincrónica permanente y una capa transversal de gobernanza.

KICKOFF CONJUNTO
Ambos tracks · Semana 1 · Lanzamiento simbólico
⬇
TRACK A — DESARROLLADORES
~50 personas · 38h · 12 semanas · Claude Code + Agentes
→
TRACK B — DIRECTIVOS FUNCIONALES
20–30 personas · 15h · 10 semanas · Claude.ai sin código
→
ACADEMIA DE CLOUD CODE
Asincrónica · 18+ cápsulas · Biblioteca de prompts · Acceso permanente
∞
GOBERNANZA · POLÍTICAS · COMUNIDAD INTERNA
Desde semana 0 · Comité mensual · Claude Champions
⚙
0
PRE-INICIO
Preparación
Licencias, política UC publicada, entorno técnico
1
SEM 1–2
Fundamentos
Confianza básica y primeros usos reales
2
SEM 3–6
Profundización
Casos de uso por perfil, talleres específicos
3
SEM 7–10
Integración
Proyectos reales y trabajo autónomo
4
SEM 11–12
Consolidación
Demo Day, certificación, comunidad
Carga horaria

Total de horas
por track

Desglose completo de la inversión de tiempo en formación, diferenciando entre sesiones sincrónicas en vivo y aprendizaje asincrónico en la Academia.

Track A · Desarrolladores
~50 participantes
38h
total
Fase 1 Fundamentos (4 sesiones) Sincrónica 9h
Fase 2a Ciclo de desarrollo (4 talleres) Sincrónica 6h
Fase 2b Agentes y flujos (2 sesiones) Sincrónica 4h
Fase 3 Proyecto integrador + mentorías Sincrónica 8h
Fase 4 Demo Day + Certificación Sincrónica 5h
Academia 18 cápsulas (básico + inter. + avanz.) Asincrónica 6h
Total Track A 38h
Track B · Directivos
20–30 participantes
15h
total
Fase 1 Desmitificación y acceso (B-1) Sincrónica 1,5h
Fase 2 Síntesis, redacción y datos (B-2/3/4) Sincrónica 4,5h
Fase 3 Flujos propios y evaluación crítica (B-5/6) Sincrónica 3h
Fase 4 Showcase de casos de éxito (B-7) Sincrónica 1,5h
Academia 8 cápsulas básicas + práctica autónoma Asincrónica 4,5h
Total Track B 15h
Distribución visual de la carga horaria total
38h 28h 19h 9h 0h
38h total
6h asíncronas
32h sincrónicas
Track A
Desarrolladores
15h total
4,5h
10,5h sincrónicas
Track B
Directivos
Sincrónicas Track A (32h)
Asincrónicas Track A (6h)
Sincrónicas Track B (10,5h)
Asincrónicas Track B (4,5h)
Componente Track A · Desarrolladores Track B · Directivos
Sesiones en vivo (sincrónicas)32 h10,5 h
Academia y trabajo autónomo (asincrónico)6 h4,5 h
N° sesiones / talleres14 sesiones + proyecto7 talleres
Duración promedio por sesión1h 50' (varía 90'–3h)90' fijo
Horizonte temporal12 semanas10 semanas
Certificación al finalizarSí — Anthropic + EdvolutionSí — Edvolution
TOTAL horas de formación38 h15 h
Contenido formativo

Dos tracks,
un programa

Cada track responde a las necesidades específicas de su audiencia. Selecciona para explorar el detalle de cada uno.

Competencias a desarrollar al finalizar las 12 semanas:

1
Instalar y configurar Claude Code en su entorno de desarrollo habitual (VS Code / JetBrains).
2
Formular prompts efectivos usando las 5 capas: Rol, Contexto, Tarea, Restricción y Formato.
3
Evaluar críticamente el código generado: detectar alucinaciones de API, sobreingeniería y vulnerabilidades.
4
Estimar y controlar el costo en tokens, optimizando la relación calidad/costo por tarea.
5
Diseñar flujos de trabajo con Claude como agente en tareas de ingeniería multi-step.
6
Decidir cuándo usar Claude y cuándo otro modelo: criterio agnóstico de selección.
7
Documentar playbooks de prompts reutilizables para el equipo UC.
FASE 1 · SEM 1–2
Fundamentos
A-1 Semana 1 · 2h
Claude Code no es GitHub Copilot: un cambio de mentalidad
2h
  • Qué es un LLM desde la perspectiva del desarrollador
  • Diferencias clave: Claude Code vs Copilot vs Cursor vs Gemini Code
  • Demo en vivo: refactorización de módulo real del sistema UC
  • Instalación guiada en VS Code / JetBrains
  • Tarea: usar Claude en tarea real y anotar qué debió corregirse
A-2 Semana 1 · 2h
Anatomía de un prompt: las 5 capas
2h
  • Capa 1 Rol · Capa 2 Contexto · Capa 3 Tarea · Capa 4 Restricción · Capa 5 Formato
  • Comparación en vivo: prompt sin capas vs. con las 5 capas — mismo caso, outputs radicalmente distintos
  • Anti-patrones comunes: prompts vagos, ambiguos o sin contexto
  • Taller en parejas: reescritura de 3 prompts propios
A-3 Semana 2 · 3h
Economía de tokens: el prompt como inversión
3h
  • Qué es un token y cómo se tokeniza el español
  • Precio por token: claude-sonnet-4 vs claude-haiku-4-5 — cuándo usar cuál
  • Técnicas: system prompt reutilizable, contexto por referencia, prompt chaining
  • Temperatura baja para código: consistencia sobre creatividad
  • Ejercicio grupal con calculadora de costos en vivo
A-4 Semana 2 · 2h
Verificación crítica: el desarrollador como auditor
2h
  • Los 5 errores más frecuentes de Claude en código: alucinaciones de API, sobreingeniería, contexto truncado, suposiciones silenciosas, seguridad laxa
  • Protocolo de revisión en 4 pasos: ¿Funciona? ¿Es seguro? ¿Mantenible? ¿Coherente?
  • Análisis de casos reales con código UC anonimizado
  • Elaboración de checklist de revisión por equipo
FASE 2 · SEM 3–6
Profundización y Agentes
A-5a/b/c/d Semanas 3–4 · 4×90'
Claude Code en el ciclo completo de desarrollo
6h
  • A-5a: Planificación y arquitectura — diagramas ER y de secuencia desde lenguaje natural
  • A-5b: Generación y refactorización — código legacy UC con deuda técnica real
  • A-5c: Testing y documentación — tests unitarios, edge cases, README automáticos
  • A-5d: Debugging y code review asistido — hipótesis de bugs + análisis de performance
A-6a/b Semanas 5–6 · 2×2h
Agentes y flujos avanzados con Claude
4h
  • Diferencia entre Claude conversacional y Claude agente (con herramientas)
  • Diseño de flujo multi-agente: orquestador + trabajadores especializados
  • Práctica: agente que lee PDF de bases ANID y genera checklist de cumplimiento
  • Integración con APIs UC: autenticación segura, nunca credenciales en el prompt
FASE 3 · SEM 7–10
Proyectos reales

Equipos de 4–6 personas eligen uno de tres proyectos propuestos por la Dirección de IA UC:

P1
Asistente de revisión ANID
Agente Claude + RAG que revisa postulaciones a fondos, verifica cumplimiento de bases y genera informe de observaciones con nivel de riesgo.
P2
Automatizador de documentación técnica
Sistema que genera automáticamente README, diagramas y guías de instalación desde el repositorio de código de una unidad UC.
P3
Chatbot de onboarding
Asistente que responde preguntas de desarrolladores nuevos sobre arquitectura, convenciones y procesos internos del equipo UC.

Principio de diseño: Ningún participante necesita entender cómo funciona un LLM para usarlo bien. Se elimina deliberadamente toda jerga técnica en las primeras cuatro sesiones. Acceso exclusivo vía Claude.ai (web), sin instalación ni terminal.

1
Usar Claude.ai para sintetizar documentos extensos en formatos accionables con compromisos y plazos.
2
Redactar comunicaciones institucionales complejas adaptadas a diferentes audiencias.
3
Analizar datos de gestión (tablas, reportes) y obtener interpretaciones en lenguaje natural.
4
Preparar reuniones con mayor eficiencia: agendas, briefings y seguimiento de acuerdos.
5
Evaluar críticamente los outputs de IA: identificar cuándo el resultado es confiable y cuándo no.
6
Aplicar criterios básicos de privacidad al usar IA con información institucional sensible.
7 TALLERES EJECUTIVOS
90 minutos c/u
B-1 Semana 1 · 90'
IA para directivos: lo que sí y lo que no
90'
  • Demo en vivo: transformar acta de 15 páginas en resumen ejecutivo en 3 minutos
  • Privacidad y uso responsable: qué información NO debe ingresarse a Claude
  • Cada directivo realiza su primera consulta real a Claude.ai
B-2 Semana 2 · 90'
Síntesis y análisis de documentos
90'
  • Resumir informe anual en una página ejecutiva con puntos clave
  • Comparar propuestas de proveedores con tabla de pros/contras automática
  • Extraer todos los compromisos de un convenio con plazos ordenados
  • Generar preguntas críticas para reuniones de evaluación
B-3 Semana 3 · 90'
Redacción institucional asistida
90'
  • Redactar comunicaciones difíciles: rechazos, cambios de política
  • Adaptar el mismo mensaje a 3 audiencias: académicos, administrativos, autoridades
  • Transformar notas de reunión en acta formal
  • Primer borrador de presentación desde bullets
B-4 Semana 4 · 90'
Análisis de datos sin programar
90'
  • Subir Excel de resultados y pedir análisis de tendencias en lenguaje natural
  • Interpretar métricas de proyectos de IA y generar recomendaciones
  • Comparar presupuestos ejecutados vs. planificados e identificar desviaciones
B-5/6/7 Sem 6–10 · 3×90'
Flujos propios · Evaluación crítica · Showcase
4,5h
  • B-5: Cada directivo diseña sus 3 casos de uso propios con criterio de privacidad
  • B-6: Cuando la IA se equivoca — alucinaciones, truncamiento, tono inapropiado
  • B-7: Showcase — cada directivo presenta el caso de uso que más valor le generó
Uso responsable

Gobernanza desde
el día 1

Sin política publicada el programa no inicia. La gobernanza es condición de entrada, no una etapa final.

Política institucional — dimensiones mínimas

Datos permitidosInformación que puede enviarse a la API de Anthropic
Datos prohibidosDatos personales de estudiantes (Ley 19.628), info financiera, credenciales
Propiedad intelectualA quién pertenece el código generado con asistencia de IA
Atribución académicaDeclaración de uso de IA en publicaciones e informes
Protocolo de incidentesCanal para reportar outputs problemáticos

Comité de gobernanza de IA

PresidenteRepresentante Dirección de IA
Miembro técnicoRepresentante Dirección Informática
Voz desarrolladores1 Claude Champion (senior)
Legal / CumplimientoÁrea jurídica UC
Asesor externoContacto técnico Anthropic (trimestral)
FrecuenciaMensual + revisión trimestral
🔒 Control de acceso y datos
Separación explícita de datos permitidos y prohibidos (datos de estudiantes, info financiera, credenciales)
Política publicada antes del inicio del programa — condición no negociable
📊 Monitoreo y FinOps
Límite de tokens por usuario con alerta automática ante consumo inusual
Dashboard de uso anonimizado por área — sin registrar contenido de prompts
🛡️ Canal de incidentes
Canal interno para reportar outputs problemáticos, revisado semanalmente por el Comité de IA
Protocolo de respuesta: escalamiento, corrección y comunicación interna documentados
Evaluación

Medir lo que
importa

Modelo Kirkpatrick adaptado al contexto de adopción de IA generativa institucional, con KPIs diferenciados por perfil de audiencia.

1
Reacción
Satisfacción y utilidad percibida en cada sesión
Encuesta breve post-sesión
2
Aprendizaje
Adquisición de competencias declaradas
Portafolio de evidencias
3
Comportamiento
Cambio real en hábitos de trabajo
Auto-reporte + Claude Champions
4
Resultados
Impacto en indicadores institucionales
KPIs sem 12 + 3 meses post
Track A · Desarrolladores
Reducción tiempo en documentación
–40%
Aumento cobertura de tests
+25 pp
Adopción sostenida (≥3x/semana)
≥70%
Prompts en biblioteca interna
≥50
Track B · Directivos
Casos de uso activos por directivo
≥3
Reducción tiempo en documentos
–30%
Adopción sostenida 4 sem post-piloto
≥60%
NPS del programa
≥40
Planificación

Roadmap
de 12 semanas

Implementación paralela de ambos tracks con hitos claros de validación y un Demo Day como punto de convergencia en la semana 11.

Semana Track A — Desarrolladores Track B — Directivos Transversal
Sem 0
Prep.		 Instalación de entorno técnico · Licencias Anthropic · System prompt institucional — Política UC publicada · Academia activa · Comunicación interna
Sem 1–2 A-1 Instalación · A-2 Prompts · A-3 Tokens · A-4 Verificación B-1: Primeros accesos y desmitificación Kickoff conjunto (30 min)
Sem 3–4 A-5a Arquitectura · A-5b Generación · A-5c Testing · A-5d Debugging B-2: Síntesis · B-3: Redacción Primera revisión de métricas
Sem 5–6 A-6a Claude como agente · A-6b Integración APIs UC B-4: Datos · B-5: Flujos propios Cápsulas nivel intermedio activas
Sem 7–8 Inicio proyectos integradores (equipos 4–6) B-6: Evaluación crítica Comité de Gobernanza nº1
Sem 9–10 Proyectos + mentorías individuales B-7: Showcase de casos de éxito Cápsulas nivel avanzado activas
Sem 11 🎯 Demo Day — Presentación de proyectos (panel UC + Anthropic + Edvolution) Clausura Track B · Testimonios Métricas acumuladas → Dirección IA
Sem 12 🏆 Certificación · Claude Champions · Biblioteca de prompts v1.0 — Informe de resultados · Planificación Fase 2
Referencia

Glosario operativo

Términos clave del programa, definidos en el contexto de la adopción institucional de Claude Code en la UC.

Claude Code
Herramienta de Anthropic para asistencia de desarrollo integrada en IDEs y terminal. Opera como agente de ingeniería, no solo como autocompletador.
Token
Unidad de procesamiento de texto. Aprox. 1 token = 0,75 palabras en español. Determina el costo y la cantidad de información procesable.
Ventana de contexto
Máximo de tokens que Claude puede "leer" en una interacción. Cuando se supera, "olvida" el contenido más antiguo.
System prompt
Instrucciones permanentes que configuran el comportamiento de Claude. Equivale al "contrato de trabajo" que le damos al modelo.
Prompt engineering
Práctica de diseñar instrucciones efectivas para obtener outputs de calidad. En este plan se enseña como competencia profesional.
Alucinación
Error de un LLM que genera información plausible pero incorrecta. Requiere verificación humana sistemática.
Agente
Claude operando de forma autónoma en múltiples pasos, con capacidad de usar herramientas y tomar decisiones secuenciales.
RAG
Retrieval-Augmented Generation: técnica para dar a Claude acceso a documentos específicos (bases ANID) sin reentrenarlo.
Claude Champion
Desarrollador senior UC designado como referente interno. Responde preguntas del equipo y promueve buenas prácticas.
FinOps de LLMs
Gestión financiera y optimización de costos en el uso de modelos en producción: tokens, selección de modelos, alertas.
Playbook de prompts
Biblioteca de prompts reutilizables y documentados por caso de uso. Activo de conocimiento institucional que crece con el tiempo.
Temperatura
Parámetro que controla la aleatoriedad del output. Temperatura baja (0–0,3) produce código predecible y consistente.