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Duración 28 horas
Temario del curso
El ingeniero de despliegue de IA
- El rol en comparación con el ingeniero de ML y el ingeniero de soluciones
- Responsabilidad por los resultados en lugar de por los hitos de entrega
- Trabajo conjunto con equipos de producto, investigación y seguridad
Descubrimiento en empresas caóticas
- Seguimiento de un flujo de trabajo de principio a fin
- Mapeo de sistemas, datos y puntos de transferencia (handoffs)
- Identificación de la restricción que bloquea el valor
Definición de alcance y priorización del problema
- Cualificación de casos de uso según su viabilidad
- Valoración de flujos de trabajo candidatos en función del esfuerzo
- Elegir el primer flujo de trabajo a validar
Marco de valor y criterios de aceptación
- Establecimiento de métricas basales antes de construir nada
- Lenguaje de caso de negocio para patrocinadores financieros
- Acuerdo de criterios de aceptación con los usuarios
Selección de modelos: vanguardia y pesos abiertos
- Comparación de GPT-6, Claude 5.5 y modelos abiertos
- Compensaciones entre contexto, latencia y costo unitario
- Cuándo las reglas de datos obligan a modelos alojados localmente
Ingeniería de contexto y diseño de prompts
- Estructuración de instrucciones para un comportamiento fiable
- Ensamblaje de contexto desde los sistemas de registro (systems of record)
- Caché de prompts y minimización de tokens
Recuperación (Retrieval) y fundamentación del conocimiento
- Segmentación e indexación de contenido empresarial
- Búsqueda híbrida, reordenamiento (reranking) y citación
- Evaluación de la recuperación por separado de la generación
Agentes y uso de herramientas
- Diseño de herramientas e interfaces tipadas
- Construcción con los SDK de agentes de OpenAI y Claude
- Aprobaciones, reintentos y manejo de fallos
MCP e integración empresarial
- La revisión de 2026-07-28 del Model Context Protocol
- Construcción y seguridad de servidores MCP
- Gestión de permisos de herramientas frente a la identidad empresarial
La evaluación como lenguaje de la entrega
- Conjuntos áureos (golden sets) construidos a partir de trabajos reales
- Puntuación automatizada y jueces LLM
- Control de calidad para lanzamientos ligado a umbrales de evaluación
Barandillas de seguridad (guardrails), seguridad y supervisión humana
- Barandillas en capas de prompt, herramienta y política
- Puntos de escalado y revisión humana
- Registros de auditoría y obligaciones de manejo de datos
Arquitectura de despliegue en el ecosistema del cliente
- Restricciones de identidad, red y residencia de datos
- Puerta de enlace de modelos (model gateway) y abstracción multiproveedor
- Infraestructura como código y proceso de lanzamiento
Observabilidad, costo y economía de tokens
- Rastreo de ejecuciones de agentes y llamadas a herramientas
- Tableros de control para calidad y gasto
- Reducción de costos sin perder calidad
Adopción y cambio
- Habilitación para las personas que realizan el trabajo
- Redes de líderes (champions) y bucles de retroalimentación
- Medición de la velocidad de adopción
Del proyecto a la capacidad reutilizable
- Empaquetado de flujos de trabajo probados
- Libros de jugadas (playbooks), planos (blueprints) y aceleradores
- Entrega a los equipos internos
Requerimientos
- Domino de Python, incluyendo el trabajo con APIs y entornos virtuales
- Conocimiento de plataformas en la nube, contenedores y control de versiones
- Experiencia previa llamando a una API de LLM o construyendo una característica basada en prompts
- Comprensión básica de sistemas empresariales como CRM, ERP o plataformas de tickets
Público objetivo
- Ingenieros de despliegue (forward deployed) y de IA aplicada
- Ingenieros de software que transitan hacia la entrega de IA orientada al cliente
- Consultores técnicos y arquitectos de soluciones responsables de las implementaciones de IA
- Ingenieros de plataforma que soportan cargas de trabajo de IA en producción
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