Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción a la calidad y observabilidad en WrenAI
- La importancia de la observabilidad en entornos de análisis asistidos por IA /li>
- Obstáculos principales a la hora de evaluar consultas generadas desde lenguaje natural /li>
- Modelos conceptuales para controlar y monitorear la calidad /li>
Evaluación de la precisión en consultas generadas a partir del lenguaje natural
- Criterios adecuados para determinar el éxito de las consultas generadas /li>
- Diseño y definición de bases de datos de prueba y referencias comparativas /li>
- Automatización de procesos de evaluación /li>
Técnicas para el ajuste óptimo de prompts
- Optimización de los prompts para alcanzar mayor precisión y eficiencia /li>
- Adaptación del sistema a distintos ámbitos mediante el ajuste de prompts /li>
- Gestión sistemática de repositorios de prompts en contextos empresariales /li>
Detección y seguimiento del cambio de comportamiento en consultas
- Análisis de cómo evolucionan las consultas una vez desplegadas en producción /li>
- Monitorización continua del esquema de datos y su propia evolución /li>
- Identificación oportuna de patrones anómalos en las peticiones realizadas por los usuarios /li>
Registro estructurado del historial de consultas
- Archivado y seguimiento adecuados del histórico de consultas generadas /li>
- Aprovechamiento del registro para auditorías o la resolución de incidencias /li>
- Extracción de información útil para el perfeccionamiento global del sistema /li>
Frameworks de monitorización y observabilidad aplicados
- Integración práctica con paneles y herramientas propias de la monitorización /li>
- Identificación e implementación de métricas relevantes en materia de fiabilidad y exactitud /li>
- Estructuración de procedimientos destinados a la detección temprana de anomalías y respuesta a incidentes /li>
Patrones implementables para escenarios empresariales complejos
- Extensión escalable de sistemas de observabilidad al abarcar distintos equipos técnicos /li>
- Búsqueda del equilibrio idóneo entre precisión operativa y óptimo rendimiento en entornos reales /li>
- Mecanismos destinados a establecer responsabilidad sobre los resultados generados por la IA /li>
Tendencias futuras en la observabilidad y calidad de WrenAI
- Desarrollo de mecanismos inteligentes capaces de autorregularse tras detectar errores /li>
- Creación e implementación de nuevos marcos avanzados para la evaluación /li>
- Introducción prevista de módulos específicos orientados a escenarios empresariales complejos /li>
Resumen y pasos posteriores recomendados
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre calidad de datos y prácticas orientadas a la fiabilidad /li>
- Experiencia en el uso de SQL y flujos de trabajo analíticos /li>
- Familiaridad con herramientas de monitorización u observabilidad /li>
Público objetivo
- Ingenieros especializados en fiabilidad de datos /li>
- Líderes de proyectos de Business Intelligence /li>
- Profesionales del control de calidad en el ámbito analítico /li>
14 Horas
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- 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.
Precio por grupo privado (formación online) desde 2900 € + IVA*
Contáctenos para obtener un presupuesto exacto y conocer nuestras promociones actuales