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Temario del curso
Módulo 1: Introducción y teoría de la IA
- El enfoque basado en modelos: La IA como problema de ingeniería.
- Desmitificando el funcionamiento interno de la IA: qué es y qué no es.
- Evolución tecnológica: De BERT a los modelos Transformers.
- Ámbitos generativos: análisis, creación artística, investigación, imagen, música y vídeo.
- Gobernanza de datos: principios básicos, auditorías y tendencias actuales (multimodalidad, agentes autónomos, RAG; diferencias entre LLM y SLM).
- El lado oscuro de la IA: ética, propiedad intelectual, sesgos, alucinaciones generadas por modelos e ingeniería social.
- Evaluación de riesgos: envenenamiento de datos, el fenómeno conocido como Nepenthes y el peligro de atrofiar las capacidades intelectuales humanas por exceso de dependencia tecnológica.
- Taxonomía de modelos: aquellos de base genérica frente a los especializados en tareas concretas; y modelos con pesos cerrados frente a los abiertos.
Módulo 2: Entorno actual y conjunto de herramientas
- El panorama de los modelos lingüísticos: comparación del rendimiento y criterios de evaluación.
- Criterios profesionales para la compra: coste, latencia, privacidad y dependencia exclusiva de un proveedor.
- Descripción general de grandes modelos: OpenAI ChatGPT, Perplexity, Gemini y Grok.
- Modelos pequeños y especializados: Manus, SpecKit.
- Generación gráfica: herramientas como Perchance.
- Limitaciones técnicas: el deterioro de la coherencia contextual frente al coste derivado del uso de tokens.
Módulo 3: Interacción – Ingeniería de prompts y contextos
- Marco de verificación: evaluación en cuanto a exhaustividad, coherencia y posibilidad de validación.<
- Estrategia RAG: cuándo optar por la Generación Aumentada mediante Recuperación en lugar del ajuste fino del modelo.
- Retorno de inversión en IA: comparación entre costes de mantenimiento y mejoras obtenidas en productividad.<
- Técnicas avanzadas: más de 20 métodos relacionados con la ingeniería de prompts y RAG, ilustrados mediante ejemplos del mundo real.<
- Fronteras experimentales: triangulación, concepto de Map & Terrain y generación basada en modelos matemáticos.<
Módulo 4: La IA en la gestión ágil de proyectos
- El piloto tecnológico basado en supercomputación: la IA como motor de automatización.<
- Toma de decisiones: responsabilidad humana frente al apoyo proporcionado por la IA.<
- AIOps y GitOps: integración de la IA en los flujos operativos.<
- Cadena de herramientas y pipelines: creación de entornos fluidos donde la IA desempeña un rol central.<
- Artefactos ágiles: definición y refinamiento del backlog, hoja de ruta e ingeniería de requisitos.<
- Gestión precisa: planificación de capacidad y estimaciones (entre exactitud y precisión).<
- Dirección del producto: ideación, análisis de funcionalidades y riesgos derivados de la programación guiada por IA (vibe coding).<
- Planificación de escenarios: detección anticipada de posibles situaciones críticas y mecanismos automáticos para abordarlas.<
- Refinamiento: descripción precisa y adaptación de casos de uso e historias de usuario.<
Requerimientos
- Conocimientos básicos del Manifiesto Ágil y del marco Scrum.
- Experiencia previa en gestión de proyectos, dirección de producto o liderazgo de equipos.
- No es necesario tener experiencia previa en programación o ingeniería de IA; no obstante, se recomienda una familiaridad general con las herramientas digitales.
Público objetivo
- Gerentes de proyectos ágiles y Scrum Masters.
- Propietarios de producto y gerentes de producto.
- Líderes de equipos TI y gerentes de implementación.
- Analistas empresariales que trabajan en entornos ágiles.
- Gerentes operativos interesados en AIOps.
7 Horas
Formación Corporativa a Medida
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- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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Reseñas (1)
Comprender las funciones y herramientas de la IA para facilitar nuestro trabajo. Necesitamos mejorar los chatbots de IA, por ejemplo, en la realización de análisis y la creación de presentaciones.
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