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Temario del curso

Módulo 1 — Fundamentos compartidos (Días 1–2)

Día 1 — Mañana: El factor humano en la adopción de IA
• Calibración de confianza / dependencia: cuándo usar la IA y cuándo detenerse.
• Estructura de acuerdos del equipo (disparador / acción / evidencia / responsable).
• Rol del Curador de Prompts: validación, decisión, aprobación. Plan de respuesta ante incidentes de IA.

Día 1 — Tarde: Restricciones, riesgos y cumplimiento
• Capacidades reales de los LLM — vectores de riesgo en prompts: inyección, filtración de datos, alucinaciones.
• Marco legal: GDPR, Ley de IA de la UE — estándares del sector (DICOM, HL7, HIPAA).
• Ejercicio práctico: traducir un estándar de dominio en una directriz para prompts.

Día 2 — Mañana: Arquitectura técnica de los prompts
• Arquitectura de agentes: memoria, contexto, objetivos — desde la perspectiva del diseño de prompts.
• Integración API y fuentes de datos de dominio, cadenas de múltiples agentes y prompts.

Día 2 — Tarde: Anatomía del prompt empresarial
• Las 6 capas: Rol / Contexto / Restricciones / Estándares de Dominio / Formato / Ejemplos.
• Jerarquía de prompts: Sistema (organización completa) — Dominio (equipo) — Tarea (individuo).
• Demostración: descomponer un prompt básico y reconstruirlo. Brief del equipo para los días 3–5.

Módulo 2 — Talleres de co-construcción (Días 3, 4 y 5)

Día 3 — Descubrimiento y auditoría de estándares

  • Talleres paralelos por equipo: Arquitectos, Desarrolladores de dominio específico, Back-End, QA.
  • Mapeo de estándares empresariales y restricciones — identificación de conflictos entre equipos.
  • Entregable del Día 3: Mapa de Estándares + matriz de prioridad impacto/esfuerzo.

Día 4 — Diseño de convenciones y construcción de plantillas

  • Convenciones de nomenclatura, versionamiento, sistema de etiquetas (equipo, dominio, herramienta objetivo).
  • Construcción de las primeras plantillas validadas: DICOM en TypeScript, revisión de código, pruebas QA, documentación API.
  • Entregable del Día 4: Más de 4 plantillas operativas + guía de convenciones.

Día 5 — Ensamblaje de la biblioteca, gobernanza y entrega oficial

  • Organización de la biblioteca, integración con GitHub Copilot / Cursor / API interna de LLM.
  • Rol del Curador de Prompts, métricas de calidad, rituales del equipo, plan de implementación a 30 días.
  • Entregable final del Día 5: Biblioteca Documentada v1.0 + Carta de Gobernanza + Plan a 30 Días.

Requerimientos

  • Haber completado al menos una formación en IA (introductoria o avanzada).
  • Perfiles técnicos: experiencia en desarrollo con el stack tecnológico de la empresa.
  • Perfiles de gestión: conocimiento básico de herramientas de IA (ChatGPT, Copilot, etc.).
  • Compromiso empresarial: participación activa de los líderes de equipo durante los días 3–5.
  • Entregas previas: documentación de estándares existentes (README, guías de codificación).

Público objetivo

  • Arquitectos de software
  • Desarrolladores (de dominio específico, back-end, front-end)
  • Ingenieros de QA / Técnicos de código
  • Líderes de equipo y mandos medios
  • Gerentes de TI, tomadores de decisiones y responsables de proyectos de IA
 35 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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