Temario del curso
Día 1
Anatomía de un Agente de IA Moderno
Más allá de los chatbots: agentes como sistemas autónomos de razonamiento y acción
Paradigmas de agentes reactivos, proactivos, híbridos y dirigidos a objetivos
Componentes centrales: percepción, planificación, memoria, uso de herramientas y acción
Compensaciones de diseño entre agente único y multi-agente
Frameworks de Agentes y el Stack Moderno
LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI y sus compensaciones
Comparativa con frameworks clásicos como JADE y SPADE
Elección del framework según los requisitos de producción
Llamadas a herramientas, llamadas de funciones y salidas estructuradas
Práctica: creación de la estructura base de un agente Python único con llamadas a herramientas
Arquitecturas de Sistemas Multi-Agente
Diseños de MAS centralizados, descentralizados, híbridos y en capas
FIPA ACL, paso de mensajes y equivalentes modernos
Patrones de coordinación: planificación, negociación, sincronización
Comportamiento emergente y autoorganización en poblaciones de agentes
Tomada de Decisiones y Aprendizaje en Agentes
Teoría de juegos para interacciones cooperativas y competitivas entre agentes
Aprendizaje por refuerzo en entornos multi-agente
Aprendizaje por transferencia y compartición de conocimiento entre agentes
Resolución de conflictos y confianza entre agentes coordinadores
Día 2
Fundamentos Multimodales para Agentes
IA multimodal como flujo de trabajo unificado para texto, imagen, voz y vídeo
Principales modelos multimodales: GPT-4 Vision, Gemini, Claude, Whisper
Técnicas de fusión para combinar modalidades dentro del bucle de razonamiento del agente
Compensaciones de latencia, coste y precisión en pipelines multimodales
Construcción de la Capa de Percepción
Procesamiento de imágenes para agentes: clasificación, subtítulos, detección de objetos
Reconocimiento de voz con Whisper ASR y transcripción en streaming
Síntesis de texto a voz e interacción con voz natural
Conexión de las salidas de percepción al razonamiento impulsado por LLM y selección de herramientas
Práctica - Construcción de un Agente Multimodal en Python
Definición de la tarea del agente, ventana de contexto e inventario de herramientas
Conexión completa de las APIs de GPT-4 Vision y Whisper
Implementación de gestión de memoria, estado y conversación
Añadido de llamadas a herramientas que producen efectos secundarios en el mundo real de forma segura
Práctica - Orquestación de un Sistema Multi-Agente
Composición de agentes especializados con AutoGen o CrewAI
Definición de roles, responsabilidades y protocolos de comunicación entre agentes
Asignación de recursos y coordinación en un entorno simulado
Registro del razonamiento del agente, llamadas a herramientas y decisiones para inspección y auditoría
Día 3
Superficie de Amenaza de Agentes de IA en Producción
Qué hace que la IA agéntica sea única en cuanto a vulnerabilidad comparada con el software tradicional
Superficie de ataque: datos, modelo, prompt, herramienta, salida e interfaz
Modelado de amenazas para sistemas basados en agentes con uso autónomo de herramientas
Comparativa de prácticas de ciberseguridad de IA con ciberseguridad tradicional
Práctica de Ataques Adversarios
Ejemplos adversarios y métodos de perturbación: FGSM, PGD, DeepFool
Escenarios de ataque de caja blanca frente a caja negra
Ataques de inversión de modelos e inferencia de pertenencia
Envenenamiento de datos e inyección de puertas traseras durante el entrenamiento
Inyección de prompts, jailbreaking y uso indebido de herramientas en agentes basados en LLM
Técnicas Defensivas y Endurecimiento del Modelo
Estrategias de entrenamiento adversario y aumento de datos
Destilación defensiva y otras técnicas de robustez
Preprocesamiento de entrada, enmascaramiento de gradiente y regularización
Privacidad diferencial, inyección de ruido y presupuestos de privacidad
Aprendizaje federado y agregación segura para entrenamiento distribuido
Práctica con la Adversarial Robustness Toolbox
Simulación de ataques contra el agente multimodal construido el Día 2
Medición de la robustez bajo perturbación y cuantificación del degradamiento
Aplicación iterativa de defensas y reevaluación de las tasas de éxito del ataque
Pruebas de estrés de las rutas de llamadas a herramientas y vectores de inyección de prompts
Día 4
Frameworks de Gestión de Riesgos para IA
NIST AI Risk Management Framework: gobernar, mapear, medir, gestionar
ISO/IEC 42001 y estándares emergentes específicos para IA
Mapeo de riesgos de IA a los frameworks GRC empresariales existentes
Requisitos de rendición de cuentas, auditabilidad y documentación de IA
Cumplimiento Regulatorio para Sistemas Agénticos
Ley de IA de la UE: niveles de riesgo, usos prohibidos y obligaciones para sistemas de alto riesgo
Implicaciones de GDPR y CCPA para los flujos de datos de los agentes
Orden Ejecutiva de EE. UU. sobre IA Segura, Fiable y Confiable
Orientación específica por sector para finanzas, salud y servicios públicos
Riesgo de terceros y uso de herramientas de IA por proveedores
Ética, Sesgo y Explicabilidad
Detección y mitigación de sesgos en la percepción y razonamiento del agente
Explicabilidad y transparencia como propiedades relevantes para la seguridad
Justicia, perjuicio downstream y despliegue responsable
Diseño de comportamientos de agente inclusivos y auditable
Despliegue en Producción, Monitorización y Respuesta a Incidentes
Patrones de despliegue seguro para sistemas de agente único y multi-agente
Monitorización continua de deriva, anomalías y abusos
Registro, trazas de auditoría y preparación forense para las acciones del agente
Playbooks de respuesta a incidentes de seguridad de IA y recuperación
Casos de estudio de brechas de IA reales y lecciones aprendidas
Proyecto Final y Síntesis
Revisión del sistema multi-agente multimodal construido a lo largo del curso
Revisión integral del pipeline: diseño, construcción, seguridad, gobernanza y despliegue
Autoevaluación del sistema contra las funciones del NIST AI RMF
Perspectivas futuras sobre tendencias emergentes en IA agéntica y seguridad de IA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
Público Objetivo
Ingenieros y arquitectos de IA que desarrollan sistemas agénticos para uso en producción. Profesionales de ciberseguridad, riesgos y cumplimiento responsables de la garantía de IA en industrias reguladas como finanzas, salud y consultoría. Desarrolladores senior y líderes de soluciones que integran capacidades multimodales y multi-agente en plataformas empresariales.
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Testimonios (3)
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Curso - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
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Buena mezcla de conocimiento y práctica
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Agentic AI for Enterprise Applications
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