Temario del curso

Módulo 1: Introducción y Teoría de IA

  • El Enfoque Basado en Modelos: la IA como un problema de ingeniería.
  • Desmitificación del "Fantasma en la Máquina": lo que es y no es la IA.
  • La Evolución de la Tecnología: desde BERT hasta Transformers.
  • Dominios Generativos: Análisis, Creativo, Investigación, Imagen, Música y Video.
  • Gobernanza de Datos: Pilares, auditorías y tendencias de investigación (Multimodalidad, Agentes, RAG, LLM vs. SLM).
  • El Lado Oscuro: Ética, PI, sesgos, alucinaciones y ingeniería social.
  • Evaluación de Riesgos: Envenenamiento de datos, Nepenthes y el riesgo de "tontear" a los talentos humanos.
  • Taxonomía del Modelo: Fundacionales vs. Específicos; Cerrados vs. Modelos de pesos abiertos.

Módulo 2: Panorama Actual y Conjunto de Herramientas

  • El Campo de los Modelos de Lenguaje: Comparación de rendimiento y benchmarks.
  • Criterios Profesionales para la Compra: Costo, latencia, privacidad y bloqueo por parte del proveedor.
  • Panorama de Modelos Grandes: OpenAI ChatGPT, Perplexity, Gemini y Grok.
  • Modelos Nicho y Pequeños: Manus, SpecKit.
  • Generación Gráfica: Perchance
  • Restricciones Técnicas: Rotura de contexto vs. costo de tokens.

Módulo 3: Interacción - Ingeniería de Prompts y Contexto

  • El Marco de Verificación: Completitud, consistencia y verificabilidad.
  • La Estrategia RAG: Cuándo usar Generación Aumentada por Recuperación vs. ajuste fino.
  • ROI de IA: Costos de mantenimiento vs. ganancias en productividad.
  • Técnicas Avanzadas: 20+ métodos de Prompts y RAG con ejemplos del mundo real.
  • Fronteras Experimentales: Triangulación, Visión General de Mapa y Terreno, y Generación Basada en Modelos.

Módulo 4: IA en la Gestión Ágil de Proyectos

  • El Piloto Supercomputador: IA como motor de automatización.
  • Toma de Decisiones: Responsabilidad humana vs. asistencia de IA.
  • AIOps y GitOps: Integración de IA en el flujo operativo.
  • Cadenas de Herramientas y Pipelines: Creación de un entorno impulsado por IA sin costuras.
  • Artefactos Ágiles: Backlog, hoja de ruta e ingeniería de requisitos.
  • Gestión de Precisión: Planificación de capacidad y estimación (Precisión vs. Exactitud).
  • Propiedad del Producto: Ideación, análisis de funciones y riesgos de codificación de vibra.
  • Riesgo y Escenarios: Planificación de "Qué Pasaría Si" y gestión de riesgos automatizada.
  • Refinamiento: Descripción y refinamiento de Casos de Uso y Historias de Usuario.

 

Requerimientos

  • Comprender los fundamentos del Manifiesto Ágil y el marco Scrum.
  • Experiencia en gestión de proyectos, propiedad de productos o liderazgo de equipo.
  • No se requiere experiencia previa en programación o ingeniería de IA, aunque se recomienda una familiaridad general con herramientas digitales.

Audiencia

  • Gerentes de Proyectos Ágiles y Maestros Scrum.
  • Propietarios de Productos y Gerentes de Productos.
  • Líderes de Equipos Técnicos y Gerentes de Entrega.
  • Analistas de Negocios que trabajan en entornos Ágiles.
  • Gerentes de Operaciones interesados en AIOps.

 

 7 Horas

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