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Temario del curso

Módulo 1 — Fundamentos compartidos (Días 1–2)

Día 1 — Mañana: El factor humano en la adopción de IA
• Calibración de confianza / dependencia: cuándo usar IA y cuándo dejar de hacerlo.
Estructura del acuerdo en equipo (desencadenante / acción / evidencia / responsable).
Rol del Curador de "Prompts": validación, toma de decisiones y firma. Plan de respuesta ante incidentes de IA.

Día 1 — Tarde: Restricciones, riesgos y cumplimiento
• Capacidades reales de los LLM (modelos de lenguaje grande): vectores de riesgo en "prompts" (inyección, fuga de datos, alucinaciones).
Marco legal: RGPD, Ley de IA de la UE — estándares del sector (DICOM, HL7, HIPAA).
Ejercicio práctico: traducir un estándar de dominio en una barrera de protección para "prompts".

Día 2 — Mañana: Arquitectura técnica de los "prompts"
• Arquitectura de agentes: memoria, contexto, objetivos — desde la perspectiva del diseño de "prompts".
Integración API y fuentes de datos de dominio, multi-agente y encadenamiento de "prompts".

Día 2 — Tarde: Anatomía del "prompt" empresarial
• Las 6 capas: Rol / Contexto / Restricciones / Estándares de Dominio / Formato / Ejemplos.
Jerarquía de "prompts": Sistema (a nivel de toda la organización) — Dominio (equipo) — Tarea (individual).
Demo: descomponer un "prompt" ingenuo y reconstruirlo. Breve presentación del equipo para los días 3–5.

Módulo 2 — Talleres de co-construcción (Días 3–4–5)

Día 3 — Descubrimiento y auditoría de estándares

  • Tallares paralelos por equipos: Arquitectos, Desarrolladores de Dominio Específico, Backend, QA.
  • Mapeo de estándares empresariales y restricciones — identificación de conflictos interequipo.
  • Entregable del Día 3: Mapa de Estándares + Matriz de prioridad impacto/efuerzo.

Día 4 — Diseño de convenciones y construcción de plantillas

  • Convenciones de nomenclatura, gestión de versiones, sistema de etiquetas (equipo, dominio, herramienta objetivo).
  • Construcción de las primeras plantillas validadas: DICOM en TypeScript, revisión de código, pruebas QA, documentación API.
  • Entregable del Día 4: +4 plantillas operativas + guía de convenciones.

Día 5 — Ensamblaje de la biblioteca, gobernanza y entrega oficial

  • Organización de la biblioteca, integración con GitHub Copilot / Cursor / API interna de LLM.
  • Rol del Curador de "Prompts", métricas de calidad, rituales del equipo, plan de implementación a 30 días.
  • Entregable final del Día 5: Biblioteca Documentada v1.0 + Carta de Gobernanza + Plan a 30 Días.

Requerimientos

  • Haber completado al menos una formación sobre IA (introductoria o avanzada).
  • Perfiles técnicos: experiencia en desarrollo con la tecnología de la empresa.
  • Perfiles directivos: conocimiento básico de herramientas de IA (ChatGPT, Copilot, etc.).
  • Compromiso empresarial: participación activa de los líderes del equipo en los días 3–5.
  • Documentación previa disponible: estándares existentes (README, guías de codificación).

Público objetivo

  • Arquitectos de software.
  • Desarrolladores (de dominio específico, backend, frontend).
  • Ingenieros de QA / Técnicos de código.
  • Líderes de equipo y mandos intermedios.
  • Responsables de TI, tomadores de decisiones y líderes de proyectos de IA.
 35 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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