Temario del curso
Bloque 1 — Fundamentos Compartidos (Días 1 y 2)
Día 1 — Mañana: El factor humano en la adopción de la IA
• Calibración de confianza y dependencia respecto a la IA; cuándo recurrir a ella y cuándo abstenerse.
• Estructura del acuerdo colectivo: desencadenantes, acciones, evidencias y responsables.
• El rol de Curador de Prompts: validación, toma de decisiones, aprobación; plan ante incidentes con IA.
Día 1 — Tarde: Limitaciones, Riesgos y Cumplimiento Normativo
• Capacidades reales de los modelos LLM; vectores de riesgo derivados del uso de prompts como inyecciones, fuga de datos o alucinaciones.
• Marco legal: GDPR, Ley de IA de la UE y normativas sectoriales (DICOM, HL7, HIPAA).
• Ejercicio práctico: transformar un estándar del dominio en una limitación controlada mediante un prompt.
Día 2 — Mañana: Arquitectura Técnica de los Prompts
• Arquitectura de agentes computacionales: memoria, contexto y objetivos, contemplando la perspectiva del diseño de prompts.
• Integración con APIs y fuentes de datos específicas al sector; concatenación de múltiples agentes e interacción entre prompts.
Día 2 — Tarde: Anatomía Empresarial del Prompt
• Los seis niveles que lo componen: Rol, Contexto, Limitaciones, Estándares del Dominio, Formato y Ejemplos.
• Jerarquía de prompts: Nivel Sistémico (para toda la organización), Dominial (por equipos) y Tarea (individuo).
• Demostración práctica: descomponer un prompt poco estructurado, reconstruirlo correctamente; instrucciones para los días posteriores.
Bloque 2 — Talleres de Co-Construcción (Días 3, 4 y 5)
Día 3 — Identificación y Auditoría de Normativas
- Talleres paralelos por equipo: Arquitectos, Desarrolladores especializados, Personal Back-End y Control de Calidad.
- Identificación y mapeo de normas organizacionales y limitaciones internas; detección de conflictos entre distintas áreas.
- Resultado del Día 3: Un mapa estructural de estándares y una matriz que indica prioridad según esfuerzo e impacto esperado.
Día 4 — Diseño de Convenciones y Elaboración de Plantillas
- Definición de reglas de nombres, manejo de versiones y sistema de etiquetado (por equipo, dominio o herramienta objetivo).
- Generación de las primeras plantillas validadas: ejemplos como TypeScript para DICOM, guías de revisión de código, pruebas funcionales y documentación de APIs.
- Resultado del Día 4: Cuatro o más plantillas operativas junto con un manual detallado sobre las convenciones establecidas.
Día 5 — Ensamblaje de la Biblioteca, Gobernanza y Entrega Final
- Organización metódica de los contenidos generados; conexión con herramientas como GitHub Copilot, Cursor o APIs internas de LLM.
- Establecimiento de funciones propias del Curador de Prompts; determinación y seguimiento de métricas cualitativas; estructuración de rutinas colaborativas y desarrollo del Plan de Implementación a 30 días.
- Resultado Final: La Biblioteca v1.0 plenamente documentada, el Estatuto de Gobernanza elaborado y listo para uso, así como un cronograma detallado de implementación por espacio de un mes.
Requerimientos
- Haber completado al menos un curso de capacitación sobre IA, ya sea introductorio o avanzado.
- Perfiles técnicos: experiencia práctica en el desarrollo bajo la tecnología empleada por la empresa.
- Perfiles gerenciales: conocimientos básicos respecto a herramientas de IA, como ChatGPT o Copilot.
- Compromiso organizacional: participación activa de los líderes de equipos durante los días 3 al 5 del curso.
- Disposición previa de documentación normativa básica (instrucciones README, guías de programación).
Público objetivo
- Arquitectos de Software
- Desarrolladores (especialistas en dominios concretos, front-end y back-end)
- Ingenieros de Control de Calidad / Técnicos programadores
- Líderes de equipo y gerentes intermedios
- Gerentes de TI, tomadores de decisiones y coordinadores de proyectos de IA
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 (2)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
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Traducción Automática