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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