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Temario del curso

Fundamentos de IA Local Segura

  • Qué significan la IA local y on-premise en entornos regulados
  • IA en la nube versus implementación interna para cargas de trabajo sensibles
  • Casos de uso empresarial comunes para asistentes privados y soporte de flujos de trabajo
  • Componentes centrales de una arquitectura de IA local segura

Fundamentos de Ollama y Modelos Abiertos

  • Cómo encaja Ollama en una pila de desarrollo local
  • Descarga, ejecución y gestión de modelos localmente
  • Selección de modelos según tamaño, calidad, hardware y licencia
  • Adecuación de las opciones de modelos a tareas empresariales prácticas

Preparación del Entorno On-Premise

  • Preparación de host, estación de trabajo y servidor
  • Instalación y configuración de Ollama para inferencia local
  • Uso de contenedores y herramientas de desarrollo interno
  • Verificación del acceso a la API y preparación operativa básica

Trabajo Efectivo con Modelos Locales

  • Ejecución de prompts y conformación de salidas con instrucciones del sistema
  • Reutilización de plantillas para tareas empresariales consistentes
  • Gestión de versiones de modelos y artefactos internos
  • Optimización básica del rendimiento para implementaciones en CPU y GPU

Construcción de Flujos de Trabajo Agentes Prácticos

  • Qué convierte un flujo de trabajo en agente dentro de un entorno controlado
  • Patrones simples para planificación, uso de herramientas y bucles de respuesta
  • Diseño de asistentes enfocados en tareas para operaciones internas
  • Inclusión de revisión humana, lógica de contingencia y manejo de errores

Flujos de Trabajo de Recuperación Privada

  • Fundamentos de la generación aumentada por recuperación (RAG) para acceso a conocimiento interno
  • Preparación de documentos para fragmentación, indexación y búsqueda
  • Conexión de una base de vectores local a una aplicación basada en Ollama
  • Mejora de la relevancia y calidad de las respuestas con mejores patrones de recuperación

Prácticas de Seguridad, Gobernanza y Cumplimiento

  • Límites de manejo de datos y consideraciones de privacidad
  • Control de acceso, registro de auditoría y soporte para cumplimiento
  • Seguridad en prompts, controles de salida y guardarrías (guardrails)
  • Puntos de control de gobernanza para despliegue y operación regulada

Patrones de Integración Empresarial

  • Exposición de capacidades de IA local a través de APIs internas
  • Integración de asistentes con aplicaciones y servicios internos
  • Soporte para casos de uso de asistentes, procesos por lotes y automatización de flujos de trabajo
  • Mantenimiento de las soluciones dentro de los límites de la red controlada

Evaluación de Soluciones de IA Local

  • Valoración de calidad, fiabilidad y consistencia
  • Pruebas contra requisitos empresariales, políticos y de seguridad
  • Comparación de opciones de modelos para tareas empresariales específicas
  • Establecimiento de un ciclo práctico de mejora para equipos internos

Laboratorio de Implementación Práctica

  • Construcción de un asistente privado con Ollama y un modelo abierto
  • Añadido de recuperación sobre documentos internos aprobados
  • Inclusión de acciones agentes simples y controles de seguridad
  • Revisión de puntos de control para despliegue, operaciones y gobernanza

Planificación de Adopción y Próximos Pasos

  • Revisión de decisiones clave de diseño y despliegue
  • Identificación de errores comunes en proyectos de IA regulados
  • Planificación de casos de uso piloto y alineación con partes interesadas
  • Definición de una hoja de ruta para la adopción segura de IA local

Requerimientos

  • Comprensión básica de conceptos de IA y desarrollo de software
  • Familiaridad con herramientas de línea de comandos, contenedores o entornos de desarrollo local
  • Experiencia básica en scripting o programación

Público objetivo

  • Desarrolladores y equipos técnicos que construyen soluciones de IA privadas en infraestructura interna
  • Profesionales de seguridad, cumplimiento y plataformas que apoyan la IA en entornos regulados
  • Líderes técnicos en finanzas, salud, gobierno y defensa que evalúan la adopción de IA in-house
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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