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Temario del curso
Fundamentos de la IA Local Segura
- Significado de la IA local e instalada en entornos internos dentro de sectores regulados
- Diferencias entre el uso de IA en la nube y su despliegue interno para cargas de trabajo sensibles
- Casos de uso empresariales comunes relacionados con asistentes privados y apoyo a flujos de trabajo
- Elementos esenciales de una arquitectura de IA local segura
Conceptos básicos sobre Ollama y modelos abiertos
- Cómo se integra Ollama en un entorno de desarrollo local
- Cómo descargar, ejecutar y gestionar modelos en el propio sistema
- Criterios para seleccionar modelos según su tamaño, calidad, hardware necesario y licencia
- Elección de opciones de modelos adecuadas a las tareas empresariales concretas
Preparación del entorno local
- Configuración de servidores, estaciones de trabajo y sistemas anfitriones
- Instalación y configuración de Ollama para la inferencia local
- Utilización de contenedores y herramientas internas de desarrollo
- Comprobación del acceso a APIs y listo para su operación inicial
Trabajo eficaz con modelos locales
- Ejecución de instrucciones y definición precisa de salidas mediante directivas del sistema
- Reutilización de plantillas para tareas empresariales consistentes
- Gestión de versiones de modelos y elementos internos generados
- Ajuste básico del rendimiento según el uso de CPUs o GPUs
Diseño de flujos de trabajo agénticos prácticos
- Características que definen a un flujo de trabajo como "agéntico" en entornos controlados
- Estructuras básicas para la planificación, uso de herramientas y bucles de respuesta
- Elaboración de asistentes especializados en tareas internas de las organizaciones
- Incorporación de mecanismos de revisión humana, lógica de recuperación ante errores y gestión de excepciones
Flujos de trabajo de recuperación privada de información
- Conceptos básicos sobre generación aumentada por recuperación para acceder a conocimientos internos
- Preparación de documentos adecuados para fragmentado, indexación y búsqueda
- Conexión de un repositorio vectorial local con una aplicación basada en Ollama
- Mejora de la relevancia y precisión de las respuestas mediante patrones de recuperación más eficaces
Prácticas de seguridad, gobernanza y cumplimiento normativo
- Límites del manejo de datos y consideraciones relacionadas con la privacidad
- Mecanismos de control de acceso, registro de eventos y auditoría
- Medidas de protección ante instrucciones maliciosas, filtrado de resultados y controles preventivos
- Puntos clave para garantizar la gobernanza durante el despliegue y operación en entornos regulados
Modelos de integración empresarial
- Exposición de capacidades de IA local a través de APIs internas
- Conexión de asistentes con aplicaciones y servicios corporativos existentes
- Soporte para casos de uso como automatización por lotes o flujos de trabajo complejos
- Mantenimiento de los sistemas dentro de redes interiores controladas estrictamente
Evaluación de soluciones de IA Local
- Valoración de la calidad, fiabilidad y consistencia operativa de los modelos
- Comprobaciones frente a requisitos empresariales, legales y de seguridad
- Comparación entre distintas opciones de modelos según su utilidad para la empresa
- Establecimiento de ciclos prácticos de mejora continua por parte de los equipos internos
Laboratorio de implementación práctica
- Creación de un asistente privado empleando Ollama y modelos abiertos.
- Incorporación de capacidades para consultar documentos autorizados internamente.
- Agregado de acciones agénticas sencillas junto con controles de seguridad.
- Examen de aspectos relacionados con la puesta en producción, operación y requisitos de gobernanza.
Planificación para la adopción futura e itinerario siguiente
- Revisión conjunta de decisiones clave en cuanto a diseño y despliegue.
- Detección de dificultades típicas que se presentan al desarrollar proyectos de IA en sectores regulados.
- Diseño inicial de proyectos piloto y concertación con los interesados pertinentes.
- Formulación de una hoja de ruta realista para la adopción progresiva de IA local segura.
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre conceptos de IA y desarrollo de software
- Familiaridad con herramientas de línea de comandos, contenedores o entornos de desarrollo locales
- Experiencia básica en programación o escritura de scripts
Público objetivo
- Desarrolladores y equipos técnicos encargados de crear soluciones de IA privadas sobre infraestructuras internas.
- Profesionales de seguridad, cumplimiento normativo y plataformas que apoyan el despliegue de IA en entornos regulados.
- Líderes técnicos del sector financiero, sanitario, gubernamental o defensa interesados en evaluar la adopción de IA local.
21 Horas
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