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Temario del curso
Módulo 1: Introducción y Teoría de la IA
- El Enfoque Basado en Modelos: La IA como un problema de ingeniería.
- Desmitificando al "Fantasma en la Máquina": Qué es la IA y qué no es.
- La Evolución Tecnológica: De BERT a los Transformers.
- Dominios Generativos: Análisis, Creativo, Investigación, Imagen, Música y Vídeo.
- Gobernanza de Datos: Pilares, auditorías y tendencias de investigación (Multimodalidad, Agentes, RAG, LLM frente a SLM).
- El Lado Oscuro: Ética, propiedad intelectual, sesgos, alucinaciones e ingeniería social.
- Evaluación de Riesgos: Envenenamiento de datos, Nepenthes y el riesgo de "desprestigiar" el talento humano.
- Taxonomía de Modelos: De base frente a específicos para tareas; modelos de pesos cerrados frente a pesos abiertos.
Módulo 2: Panorama Actual y Conjunto de Herramientas
- La Arena de Modelos de Lenguaje: Comparación de rendimiento y benchmarks.
- Criterios de Compra Profesional: Coste, latencia, privacidad y bloqueo del proveedor.
- Visión General de Modelos Grandes: OpenAI ChatGPT, Perplexity, Gemini y Grok.
- Modelos Especializados y Pequeños: Manus, SpecKit.
- Generación Gráfica: Perchance
- Restricciones Técnicas: Degradación del contexto frente al coste de los tokens.
Módulo 3: Interacción - Ingeniería de Prompts y Contexto
- El Marco de Verificación: Completitud, consistencia y verificabilidad.
- La Estrategia RAG: Cuándo usar la Generación Aumentada por Recuperación frente al ajuste fino.
- ROI de la IA: Costes de mantenimiento frente a ganancias de productividad.
- Técnicas Avanzadas: Más de 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 de Proyectos Ágil
- El Piloto Supercomputadora: La IA como motor de automatización.
- Toma de Decisiones: Responsabilidad humana frente a asistencia de la IA.
- AIOps y GitOps: Integración de la IA en el flujo operativo.
- Cadenas de Herramientas y Pipelines: Crear un entorno impulsado por IA sin interrupciones.
- Artefactos Ágiles: Backlog, hoja de ruta e ingeniería de requisitos.
- Gestión de Precisión: Planificación de capacidad y estimación (Precisión frente a Exactitud).
- Propiedad del Producto: Ideación, análisis de características y riesgos del Vibe-coding.
- Riesgo y Escenarios: Planificación para el "Qué pasaría si" y gestión automatizada de riesgos.
- Refinamiento: Descripción y refinamiento de Casos de Uso e Historias de Usuario.
Requerimientos
- Comprensión básica del Manifiesto Ágil y el marco de trabajo Scrum.
- Experiencia en gestión de proyectos, propiedad del producto o liderazgo de equipos.
- No se requiere experiencia previa en programación ni en ingeniería de IA, aunque se recomienda una familiaridad general con herramientas digitales.
Público Objetivo
- Gerentes de Proyectos Ágiles y Scrum Masters.
- Product Owners (Propietarios del Producto) y Gerentes de Producto.
- Líderes de Equipos de TI y Gerentes de Entrega.
- Analistas de Negocio que trabajan en entornos Ágiles.
- Gerentes de Operaciones interesados en AIOps.
7 Horas
Reseñas (2)
El instructor es paciente y muy útil. Conoce bien el tema.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Curso - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Traducción Automática
Capacidad de adaptarse a las sugerencias de la audiencia, es decir, poder crear un escenario real de agente de IA sobre la marcha.
Brett McLaren - Zoll Itamar
Curso - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
Traducción Automática
