Capacitación en línea de Agentic AI en Uruguay

La IA Generativa y la IA Agéntica son dos paradigmas poderosos que impulsan la próxima oleada de automatización e inteligencia: una enfocada en la generación de contenido y la otra en el comportamiento autónomo orientado a objetivos.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales intermedios en IA y técnicos que deseen comprender cómo construir, evaluar e integrar IA generativa y agéntica en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de los sistemas de IA generativa.
• Explorar el auge de los agentes de IA autónomos y cómo extienden las funcionalidades de los grandes modelos de lenguaje (LLM).
• Utilizar la ingeniería de prompts e integraciones de herramientas para implementaciones prácticas.
• Comparar modelos, herramientas y técnicas para un despliegue responsable.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Uso práctico de herramientas de IA generativa y agéntica en escenarios del mundo real.
• Ejercicios guiados centrados en la generación de contenido y flujos de trabajo autónomos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

La IA autónoma es una clase emergente de sistemas capaces de tomar decisiones autónomas, ejecutar tareas y orquestar flujos de trabajo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean comprender cómo la IA autónoma transformará los flujos de trabajo organizacionales, las estrategias de talento y el diseño de puestos.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Evaluar las capacidades y limitaciones de la IA autónoma en entornos empresariales.
• Identificar oportunidades para la automatización, mejora y rediseño de tareas.
• Evaluar las implicaciones para la fuerza laboral y desarrollar estrategias de adopción responsables.
• Planificar marcos de gobernanza para el despliegue seguro, transparente y conforme a la normativa de IA.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos y análisis basado en escenarios.
• Exploración práctica de flujos de trabajo autónomos en un entorno guiado.

Opciones de personalización del curso

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El Bootcamp Práctico de IA Agénica es un curso intensivo y centrado en proyectos, diseñado para ayudar a los participantes a adquirir experiencia práctica en el diseño, desarrollo e implementación de agentes de IA autónomos utilizando Python. A través de cinco proyectos de complejidad progresiva, los participantes explorarán patrones de diseño agénico, flujos de trabajo con prompts, orquestación de APIs y escenarios de integración del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean pasar rápidamente de la teoría a la implementación mediante el desarrollo de prototipos funcionales de aplicaciones de IA agénica.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las arquitecturas de IA agénica y los principios clave de diseño.
• Desarrollar, probar e implementar múltiples aplicaciones basadas en agentes en Python.
• Integrar agentes con herramientas externas, APIs y bases de datos.
• Optimizar los prompts y los flujos de trabajo para mejorar el rendimiento y la confiabilidad.
• Aplicar las mejores prácticas para el monitoreo, la gestión de versiones y la escalabilidad de los sistemas de agentes.

Formato del Curso

• Sesiones interactivas de conferencias y codificación guiada.
• Desarrollo práctico de proyectos y depuración de código.
• Demostración en vivo del despliegue integral de un agente.

Opciones de Personalización del Curso

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Agentes de Borde y Ligeros es un curso práctico centrado en la implementación de cargas de trabajo de IA agéntica en dispositivos con recursos limitados. Los participantes aprenderán a construir, optimizar y gestionar agentes ligeros capaces de realizar razonamiento e inferencia locales, mejorando la velocidad, privacidad y fiabilidad en entornos distribuidos. El curso pone énfasis en el ajuste del rendimiento, el diseño de baja latencia y la integración entre hardware y software.

Esta formación práctica impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean implementar y optimizar sistemas agénticos en dispositivo utilizando Python y frameworks de IA de borde.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y los desafíos de ejecutar IA agéntica en dispositivos de borde.
• Diseñar bucles de agentes ligeros adecuados para entornos con recursos limitados.
• Implementar inferencia local utilizando TensorFlow Lite, PyTorch Mobile y ONNX.
• Integrar agentes con sensores, actuadores y plataformas IoT.
• Optimizar el rendimiento, el consumo energético y la latencia para operar en tiempo real.

Formato del Curso

• Clases interactivas y demostraciones prácticas.
• Desarrollo práctico en entornos locales o emulados.
• Aprendizaje basado en proyectos y ejercicios de implementación guiada.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

La IA agéntica se refiere a sistemas que actúan de forma autónoma para alcanzar objetivos, integrando razonamiento, memoria y uso de herramientas. Este curso ofrece una introducción estructurada a los conceptos de la IA agéntica, centrándose en la ingeniería de prompts, patrones de diseño arquitectónico y prácticas de uso responsable. Los participantes adquirirán conocimientos fundamentales para construir, guiar e implementar agentes de manera efectiva y segura.

Esta formación práctica impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante e intermedio que desean comprender cómo diseñar, gestionar prompts y controlar sistemas agénticos responsables utilizando marcos prácticos y ejemplos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Explicar los principios fundamentales y el ciclo de vida de los sistemas de IA agéntica.
• Aplicar técnicas de ingeniería de prompts para completar tareas de manera efectiva.
• Diseñar flujos de trabajo simples de agentes utilizando acceso a herramientas y lógica de decisión.
• Implementar consideraciones de seguridad, gobernanza y uso responsable en agentes de IA.
• Construir un prototipo de agente utilizando marcos abiertos y Python.

Formato del curso

• Lecciones interactivas y demostraciones guiadas.
• Ejercicios prácticos y práctica de codificación.
• Discusiones colaborativas y actividades basadas en casos.

Opciones de personalización del curso

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IA Agente para la Automatización Empresarial es un curso práctico diseñado para enseñar a los participantes cómo diseñar, integrar y escalar agentes impulsados por inteligencia artificial (IA) para procesos empresariales reales. El curso se centra en identificar oportunidades de automatización, integrar herramientas y desarrollar casos de uso prácticos en flujos de trabajo de atención al cliente, cadena de suministro y marketing.

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar automatización potenciada por IA utilizando enfoques no code, low code y basados en Python.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Identificar las áreas clave donde la IA agente puede impulsar la eficiencia de los procesos y la innovación.
• Mapear flujos de trabajo adecuados para la integración de agentes de IA.
• Implementar automatización a través de APIs y herramientas de orquestación.
• Integrar modelos de IA en escenarios empresariales reales con impacto medible.
• Desarrollar estructuras de gobernanza y monitoreo para operaciones impulsadas por IA.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos y proyectos guiados.
• Implementación en vivo en un entorno de automatización sandbox.

Opciones de Personalización del Curso

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Este curso explora el diseño, la coordinación y la implementación de sistemas multiagente (MAS) utilizando Python. Los participantes aprenderán a construir agentes que se comunican, colaboran y se adaptan para alcanzar objetivos compartidos en entornos complejos y dinámicos.

Esta formación impartida por un instructor en vivo (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar e implementar sistemas multiagente para aplicaciones de automatización inteligente, simulación y toma de decisiones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y los principios de los sistemas multiagente.
• Desarrollar agentes capaces de comunicación, coordinación y negociación.
• Implementar entornos distribuidos para las interacciones entre agentes.
• Aplicar el aprendizaje por refuerzo y la planificación en contextos multiagente.
• Simular comportamientos cooperativos y competitivos de los agentes.
• Diseñar flujos de trabajo híbridos que combinen humanos y agentes inteligentes.

Formato del Curso

• Conferencias impartidas por un instructor y demostraciones en vivo.
• Ejercicios prácticos utilizando frameworks de agentes de código abierto.
• Proyecto grupal aplicado que simula un escenario multiagente.

Opciones de Personalización del Curso

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Este curso explora los principios y la implementación del aprendizaje por refuerzo (RL) y la toma de decisiones secuenciales aplicadas a sistemas de IA agéntica. Los participantes aprenderán a diseñar, entrenar y evaluar agentes que interactúan dinámicamente con sus entornos para lograr objetivos a largo plazo mediante el aprendizaje y la adaptación.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros e investigadores de nivel avanzado que deseen integrar algoritmos de aprendizaje por refuerzo y planificación en sistemas agénticos para automatización, robótica y razonamiento adaptativo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos matemáticos del aprendizaje por refuerzo y la toma de decisiones.
• Implementar algoritmos clave de RL como DQN, PPO y A3C utilizando Python y PyTorch.
• Modelar entornos usando OpenAI Gym y diseñar escenarios de simulación personalizados.
• Entrenar, evaluar y depurar agentes para tareas de control continuo y discreto.
• Aplicar técnicas de aprendizaje por refuerzo a casos de uso de IA agéntica en robótica y planificación.
• Equilibrar la exploración, la explotación y las restricciones de seguridad en despliegues del mundo real.

Formato del Curso

• Conferencias impartidas por el instructor y demostraciones de codificación en vivo.
• Ejercicios prácticos utilizando marcos de código abierto y entornos de simulación.
• Proyecto aplicado que integra la toma de decisiones en un sistema de IA agéntica.

Opciones de Personalización del Curso

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Este curso se centra en la escalabilidad, operacionalización y gestión de sistemas de IA agéntica en entornos de producción, haciendo hincapié en la confiabilidad, la observabilidad y la eficiencia económica.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean construir pipelines resilientes, observables y optimizados en costos para sistemas agénticos a gran escala.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar arquitecturas escalables para cargas de trabajo de IA agéntica.
• Implementar marcos de observabilidad y monitoreo adaptados al comportamiento e interacciones de los agentes.
• Aplicar técnicas de ajuste de rendimiento y optimización de recursos para procesos de agentes de ejecución prolongada.
• Controlar costos y prevenir la "expansión no controlada de agentes" (agent sprawl) mediante políticas, orquestación y automatización.
• Integrar las mejores prácticas de MLOps para el despliegue continuo, versionado y reversión de servicios agénticos.

Formato del curso

• Sesiones prácticas, centradas en ingeniería, con ejemplos de infraestructura en vivo.
• Discusión interactiva sobre los compromisos arquitectónicos (trade-offs) y los desafíos de observabilidad.
• Ejercicio integrador: implementar y monitorear un sistema agéntico de grado productivo con control de costos.

Opciones de personalización del curso

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WrenAI permite a las organizaciones superar los tableros estáticos y avanzar hacia analíticas conversacionales e inteligencia empresarial generativa integrada (GenBI). Esta transición requiere una planificación cuidadosa de la adopción, la migración de activos y prácticas efectivas de gestión del cambio.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio en inteligencia empresarial (BI) y plataformas de datos que deseen modernizar sus sistemas heredados mediante WrenAI.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Evaluar entornos de BI heredado e identificar oportunidades de modernización.
• Planificar y ejecutar migraciones desde tableros estáticos hacia WrenAI.
• Adoptar analíticas conversacionales y capacidades de GenBI integradas.
• Liderar la gestión del cambio organizacional para la modernización del BI.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y sesiones de discusión.
• Ejercicios prácticos sobre planificación de migración y adopción.
• Laboratorios prácticos centrados en analíticas conversacionales y GenBI integrada.

Opciones de personalización del curso

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Este curso abarca la gobernanza, la gestión de identidades y las pruebas adversariales para sistemas de IA agéntica, centrándose en patrones de implementación seguros para entornos empresariales y técnicas prácticas de red-teaming.

Esta capacitación impartida por un instructor, realizada en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar, asegurar y evaluar sistemas de IA basados en agentes en entornos de producción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Definir modelos de gobernanza y políticas para implementaciones seguras de IA agéntica.
• Diseñar flujos de identidad y autenticación no humanos para agentes, con acceso de mínimo privilegio.
• Implementar controles de acceso, registros de auditoría y observabilidad adaptados a agentes autónomos.
• Planificar y ejecutar ejercicios de red-teaming para descubrir usos indebidos, rutas de escalación y riesgos de exfiltración de datos.
• Mitigar las amenazas comunes a los sistemas agénticos mediante políticas, controles de ingeniería y monitoreo.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y talleres de modelado de amenazas.
• Laboratorios prácticos: aprovisionamiento de identidades, aplicación de políticas y simulación de adversarios.
• Ejercicios de red-teaming / blue-teaming y evaluación final del curso.

Opciones de Personalización del Curso

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Python es el lenguaje central que impulsa el desarrollo y la orquestación de agentes de inteligencia artificial autónomos. Este curso se centra en la implementación práctica utilizando SDKs y frameworks modernos como LangChain y AutoGen para construir, conectar y gestionar flujos de trabajo de agentes.

Esta capacitación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros backend de nivel intermedio, ingenieros de plataforma e ingenieros de ML que deseen implementar y orquestar agentes autónomos utilizando herramientas y APIs de Python.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y establecer entornos basados en Python para sistemas agénticos.
• Utilizar SDKs populares de agentes como LangChain y AutoGen para crear agentes funcionales.
• Integrar herramientas y APIs para extender las capacidades del agente.
• Orquestar flujos de trabajo multi-agente y patrones de comunicación.
• Aplicar mejores prácticas para depurar, probar y mantener bases de código agénticas.

Formato del Curso

• Clases interactivas y discusión.
• Ejercicios prácticos de programación y demostraciones en vivo.
• Proyectos prácticos que construyen flujos de trabajo de agentes de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

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WrenAI brinda a los equipos financieros la capacidad de modelar indicadores clave de desempeño (KPI), integrar métricas estandarizadas y diseñar paneles de control que se alineen con los requisitos regulatorios y las normas de auditoría.

Esta capacitación presencial y en vivo (en línea o in situ) está dirigida a profesionales financieros de nivel intermedio a avanzado que deseen utilizar WrenAI para construir modelos financieros y paneles de control conformes que apoyen la toma de decisiones y la gestión de riesgos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Modelar KPI y métricas financieras en WrenAI.
• Construir paneles de control adaptados a los requisitos regulatorios y de auditoría.
• Integrar WrenAI con fuentes de datos financieros para informes en tiempo real.
• Aplicar las mejores prácticas para el análisis financiero y el monitoreo de riesgos.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Ejercicios prácticos con modelos de datos financieros.
• Talleres aplicados sobre diseño de paneles de control e informes de cumplimiento.

Opciones de Personalización del Curso

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Este curso enseña técnicas prácticas de ingeniería para diseñar, construir, probar y desplegar sistemas agénticos (autónomos) utilizando Python. Cubre el bucle del agente, integraciones de herramientas, gestión de memoria y estado, patrones de orquestación, controles de seguridad y consideraciones de producción.

Esta capacitación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de ML, desarrolladores de IA e ingenieros de software de nivel intermedio a avanzado que deseen construir agentes autónomos robustos y listos para producción usando Python.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar el bucle del agente y flujos de trabajo de toma de decisiones.
• Integrar herramientas y APIs externas para ampliar las capacidades del agente.
• Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para agentes.
• Coordinar orquestaciones en múltiples pasos y la composición de agentes.
• Aplicar las mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos construyendo agentes con Python y SDKs populares.
• Ejercicios basados en proyectos que producen prototipos desplegables.

Opciones de personalización del curso

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WrenAI permite la generación de SQL a partir de lenguaje natural y análisis potenciados por inteligencia artificial, haciendo el acceso a los datos más rápido e intuitivo. Para su implementación en entornos empresariales, las prácticas de aseguramiento de calidad y observabilidad son esenciales para garantizar precisión, confiabilidad y cumplimiento normativo.

Esta formación práctica impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados de datos y análisis que deseen evaluar la precisión de las consultas, aplicar técnicas de ajuste de prompts e implementar prácticas de observabilidad para monitorear WrenAI en producción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Evaluar la precisión y confiabilidad de las salidas de NL a SQL.
• Aplicar técnicas de ajuste de prompts para mejorar el rendimiento.
• Monitorear la deriva y el comportamiento de las consultas a lo largo del tiempo.
• Instrumentar WrenAI con frameworks de registro (logging) y observabilidad.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Ejercicios prácticos con técnicas de evaluación y ajuste.
• Laboratorios prácticos sobre integraciones de observabilidad y monitoreo.

Opciones de Personalización del Curso

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La IA agéntica es un enfoque en el que los sistemas de IA planifican, razonan y ejecutan acciones con herramientas para alcanzar objetivos dentro de restricciones definidas.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a equipos de nivel intermedio de salud y datos que desean diseñar, evaluar y gobernar soluciones de IA agéntica para casos de uso clínicos y operativos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos de la IA agéntica y sus restricciones en contextos sanitarios.
• Diseñar flujos de trabajo seguros con planificación, memoria y uso de herramientas.
• Construir agentes aumentados por recuperación sobre documentos clínicos y bases de conocimiento.
• Evaluar, monitorear y gobernar el comportamiento de los agentes mediante límites de seguridad y controles con intervención humana.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y recorridos de código en un entorno sandbox.
• Ejercicios basados en escenarios sobre seguridad, evaluación y gobernanza.

Opciones de Personalización del Curso

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WrenAI es una plataforma de analítica impulsada por inteligencia artificial diseñada para conectar datos, modelar ideas clave y generar paneles de control. En entornos empresariales, una gobernanza y seguridad sólidas son fundamentales para garantizar una adopción segura y conforme a las normativas.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales empresariales de nivel avanzado que desean implementar patrones de gobernanza, cumplimiento y seguridad para WrenAI a gran escala.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar modelos de permisos en WrenAI.
• Aplicar prácticas de auditoría y monitoreo para asegurar el cumplimiento normativo.
• Configurar entornos seguros con controles a nivel empresarial.
• Desplegar WrenAI de manera segura en grandes organizaciones.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y debates grupales.
• Laboratorios prácticos con configuraciones de gobernanza y seguridad.
• Ejercicios prácticos que simulan escenarios de despliegue empresarial.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo con instrucción en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA y especialistas en automatización de nivel intermedio que deseen integrar capacidades agénticas en aplicaciones impulsadas por IA.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA agéntica y la toma de decisiones autónoma.
• Implementar agentes de IA orientados a objetivos con técnicas de auto-optimización.
• Integrar la colaboración multi-agente para la resolución compleja de problemas.
• Mejorar la interacción humano-IA mediante experiencias de usuario adaptativas.
• Desplegar modelos de IA agéntica en aplicaciones del mundo real.

Las Hojas de cálculo y la Biblioteca de Métricas de WrenAI permiten generar informes rápidos mediante flujos de trabajo basados en hojas de cálculo potenciados por IA y una biblioteca de métricas comerciales prediseñadas y multiplataforma.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de operaciones con conocimientos de nivel principiante e intermedio que deseen acelerar sus procesos de informes y análisis utilizando las Hojas de cálculo de WrenAI y la Biblioteca de Métricas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Construir hojas de cálculo potenciadas por IA para el análisis y la generación de informes.
• Aprovechar la Biblioteca de Métricas WrenAI para estandarizar las KPIs.
• Conectar las hojas de cálculo a múltiples fuentes de datos para obtener actualizaciones en tiempo real.
• Crear flujos de trabajo automatizados para agilizar los informes operativos.

Formato del curso

• Dinámica interactiva basada en clases expositivas y debates.
• Ejercicios prácticos de construcción de hojas de cálculo con WrenAI.
• Talleres prácticos sobre métricas e informes de KPIs.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

Esta formación en vivo con instructores en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen desarrollar y optimizar sistemas multiagente utilizando marcos de IA agencial.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la IA agencial en entornos multiagente.
• Desarrollar agentes impulsados por IA que interactúen de forma autónoma.
• Implementar aprendizaje por refuerzo para un comportamiento adaptativo de la IA.
• Optimizar la colaboración y la competencia entre múltiples agentes.
• Aplicar IA agencial en robótica, desarrollo de juegos y automatización empresarial.

La API de WrenAI es una interfaz potente para generar consultas SQL a partir de lenguaje natural, crear aplicaciones personalizadas e integrar gráficos en plataformas internas.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio que deseen utilizar la API de WrenAI para aplicaciones prácticas, incluyendo generación de SQL, visualización e integración de aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Autenticarse y conectar aplicaciones a la API de WrenAI.
• Generar consultas SQL a partir de entradas en lenguaje natural.
• Crear e insertar gráficos utilizando los extremos (endpoints) de la API.
• Integrar WrenAI en sistemas backend y herramientas internas.

Formato del curso

• Clase interactiva con discusión.
• Ejercicios prácticos con llamadas a la API e integraciones.
• Proyectos prácticos que conectan aplicaciones, gráficos y flujos de datos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

Esta capacitación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen aprovechar la IA agéntica para la automatización a escala empresarial y la adopción estratégica de IA.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la IA agéntica en las aplicaciones empresariales.
• Integrar agentes de IA autónomos con sistemas empresariales.
• Optimizar flujos de trabajo impulsados por IA para lograr escalabilidad y eficiencia.
• Garantizar el cumplimiento, la seguridad y la gobernanza en la automatización de IA.
• Desarrollar estrategias comerciales basadas en IA para la transformación digital.

WrenAI Cloud es una plataforma moderna para conectar fuentes de datos, modelar datos y construir tableros interactivos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de los datos de nivel principiante e intermedio que desean aprender a configurar WrenAI Cloud, modelar datos y visualizar información en tableros.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y personalizar entornos de WrenAI Cloud.
• Conectar WrenAI Cloud a múltiples fuentes de datos.
• Modelar datos y definir relaciones para análisis.
• Crear tableros interactivos para obtener información comercial.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Configuración práctica de la plataforma en la nube y modelado de datos.
• Ejercicios prácticos en construcción y visualización de tableros.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean aprovechar la IA agente para la toma de decisiones en escenarios empresariales y técnicos complejos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la toma de decisiones autónoma en IA.
• Diseñar e implementar agentes de IA que operen con mínima intervención humana.
• Integrar la IA agente en flujos de trabajo de automatización y sistemas empresariales.
• Optimizar los procesos de decisión impulsados por IA para mejorar la eficiencia y la escalabilidad.
• Garantizar el cumplimiento, la seguridad y las consideraciones éticas en la autonomía de la IA.

WrenAI es una herramienta de BI generativo de código abierto que permite la conversión de lenguaje natural a SQL y el modelado semántico de datos.

Esta formación presencial (en línea o en las instalaciones), impartida por un instructor, está dirigida a ingenieros de datos, ingenieros de analítica e ingenieros de machine learning de nivel avanzado que deseen construir capas semánticas robustas, ajustar prompts y garantizar la generación fiable de SQL.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos semánticos para definir métricas consistentes entre equipos.
• Optimizar el rendimiento de la conversión de texto a SQL para mejorar la precisión y la escalabilidad.
• Configurar y aplicar medidas de seguridad (guardrails) para evitar consultas inválidas o riesgosas.
• Integrar WrenAI OSS en tuberías de datos (pipelines) y flujos de trabajo analíticos.

Formato del curso

• Clase interactiva con debate.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en tiempo real.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de IA, investigadores de aprendizaje automático y desarrolladores de nivel intermedio que desean construir e implementar sistemas de IA agéntica en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios fundamentales de los sistemas de IA agéntica.
• Implementar agentes de IA capaces de razonamiento y acción autónomos.
• Integrar la IA agéntica con APIs y servicios de terceros.
• Optimizar las interacciones entre múltiples agentes para tareas complejas.
• Abordar desafíos éticos, de seguridad y de escalabilidad en la IA agéntica.

WrenAI permite a los proveedores de SaaS integrar inteligencia empresarial generativa (GenBI) directamente en sus productos dirigidos al cliente. Este curso capacita a los equipos de SaaS con las habilidades necesarias para integrar Wren AI a través de su API embebida, configurar analítica white-label y gestionar despliegues multiinquilino.

Esta formación presencial dirigida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está orientada a líderes de productos SaaS de nivel intermedio a avanzado, ingenieros de datos y desarrolladores full-stack que deseen implementar WrenAI como una solución de analítica integrada en entornos SaaS.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Integrar WrenAI utilizando la API embebida para aplicaciones dirigidas al cliente.
• Implementar analítica conversacional white-label con branding y personalización.
• Diseñar despliegues multiinquilino seguros y escalables.
• Monitorear el uso, optimizar el rendimiento y garantizar el cumplimiento en entornos SaaS.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Talleres prácticos utilizando la API embebida de WrenAI.
• Taller: diseñar e implementar una funcionalidad de analítica white-label para un caso de uso SaaS.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales principiantes que desean comprender los principios fundamentales de la IA agéntica, sus capacidades y su posible impacto en las industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios básicos de la IA agéntica.
• Diferenciar entre la inteligencia artificial tradicional y los agentes autónomos de IA.
• Explorar aplicaciones del mundo real de la IA agéntica en diversas industrias.
• Evaluar los beneficios y desafíos de implementar sistemas de IA autónomos.
• Analizar las consideraciones éticas y de seguridad de la IA agéntica.

WrenAI es una plataforma de analítica conversacional que traduce consultas en lenguaje natural a análisis fiables, permitiendo a equipos no técnicos generar información clave de forma rápida y consistente.

Esta formación presencial con instructores (en línea o in situ) está dirigida a gestores de producto, analistas y agentes de datos de nivel intermedio que deseen adoptar la analítica conversacional y desarrollar capacidades de BI autoservicio con WrenAI.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo de analítica conversacional que proporcionen información fiable sobre el producto.
• Crear y mantener una capa de métricas estandarizada para informes coherentes.
• Utilizar eficazmente las funciones de lenguaje natural a SQL para responder preguntas sobre el producto.
• Incrustar paneles de control y límites de seguridad impulsados por WrenAI en los flujos de trabajo del producto.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Prácticas con Wren AI y conjuntos de datos de ejemplo.
• Taller: construcción de un panel de control autoservicio y un conjunto de consultas conversacionales.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.

Este curso de un día ofrece a ingenieros de software, líderes técnicos y equipos de desarrollo un marco práctico para trabajar eficazmente con agentes de codificación IA en proyectos de software del mundo real. En lugar de centrarse únicamente en las técnicas de indicación, el curso explora el ecosistema completo del agente, incluida la ingeniería de contexto, flujos de trabajo reutilizables, integraciones MCP (Protocolo de Contexto de Modelos), bucles de retroalimentación, seguridad y adopción organizacional.

Los agentes de IA están evolucionando desde demostraciones de investigación hacia sistemas de producción que actúan de manera autónoma en flujos de trabajo basados en texto, imagen, voz e interacción con herramientas, lo que eleva los estándares en rigor técnico, robustez ante ataques adversarios y responsabilidad regulatoria. Esta capacitación dirigida por instructores guía a profesionales avanzados a través de todo el ciclo de vida del agente, desde la arquitectura de sistemas individuales y multiagente hasta la integración de percepción multimodal y la coordinación del comportamiento entre agentes mediante frameworks modernos. Los laboratorios prácticos en Python construyen progresivamente un sistema multiagente de grado productivo, que los participantes luego ponen a prueba con técnicas adversarias y el Adversarial Robustness Toolbox. El curso concluye con la alineación a los marcos NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, la Ley de IA de la UE (EU AI Act) y GDPR, así como despliegue seguro, monitoreo y respuesta a incidentes, para que los participantes puedan desplegar agentes capaces, defendibles y conformes.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y profesionales de la nube con nivel principiante/intermedio que deseen utilizar Alibaba Cloud para construir agentes de IA capaces de automatizar tareas, responder preguntas y conectarse con sistemas empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de comprender la arquitectura de un agente de IA en Alibaba Cloud, construir un flujo de trabajo de agente simple, conectar el agente al conocimiento y herramientas empresariales, así como implementar y monitorear un agente en un entorno en la nube.

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor, en Uruguay está dirigido a profesionales de nivel intermedio que desean automatizar procesos comerciales y construir su primer agente de IA con Make.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo sin código en Make con detonantes y webhooks.
• Conectar un agente de IA a sus datos dentro de un flujo.
• Automatizar un proceso real de extremo a extremo, con manejo de errores y supervisión.