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Temario del curso
Introducción a la IA Agéntica para Operaciones
- De guiones de ejecución (runbooks) estáticos a agentes de razonamiento: la evolución de la automatización de TI
- Anatomía del agente: ciclo de razonamiento, uso de herramientas, memoria y planificación
- Cuándo automatizar vs. cuándo mantener la intervención humana (human-in-the-loop)
Marcos y Arquitecturas de Agentes
- Patrones de agente único: ReAct, Plan-and-Execute y bucles de llamada a herramientas
- Arquitecturas multiagente: patrones de supervisor, jerárquicos y de enjambre (swarm)
- Comparación de marcos (frameworks): LangGraph, CrewAI, AutoGen y agentes personalizados
- Construcción del primer agente operativo: consultar monitoreo, diagnosticar y proponer
Integración de Herramientas para Operaciones de TI
- Conexión de agentes a APIs de Prometheus, Grafana, Datadog y PagerDuty
- Consultas de registros con agentes: integración con Elasticsearch, Loki y Splunk
- Uso de herramientas de infraestructura: kubectl, Terraform, Ansible mediante acciones del agente
- Diseño de interfaces de herramientas seguras con validación de parámetros y idempotencia
Automatización de la Respuesta a Incidentes
- Triaje de incidentes automatizado: clasificación de severidad y enrutamiento
- Generación de hipótesis de causa raíz y recopilación de evidencia
- Remediación automatizada: acciones de reinicio, escalado, reversión (rollback) y conmutación por fallo (failover)
- Creación de un agente de runbook de incidentes con niveles de autonomía progresivos
Seguridad, Salvaguardas e Intervención Humana
- Clasificación de acciones: solo lectura, bajo riesgo, alto riesgo y destructivas
- Puntos de aprobación y políticas de escalado para operaciones críticas
- Patrones de salvaguardas: listas de permisos de acciones, límites de alcance (blast radius) y garantías de reversión
- Registros de auditoría y trazabilidad de decisiones para cumplimiento normativo
Orquestación Multiagente para Incidentes Complejos
- Coordinación de agentes especializados: agente de triaje, agente de diagnóstico, agente de remediación
- Comunicación entre agentes y gestión de contexto compartido
- Resolución de conflictos cuando los agentes proponen acciones contradictorias
- Simulación de un incidente mayor de extremo a extremo con respuesta multiagente
Observabilidad y Evaluación
- Trazado de cadenas de razonamiento de agentes para depuración y auditoría
- Evaluación de la calidad de las decisiones del agente: precisión, recall, tiempo de resolución
- Bucles de retroalimentación: aprendizaje de anulación por operadores y resultados
- Seguimiento de costos y economía de tokens para agentes operativos
Despliegue en Producción y Operaciones
- Despliegue de agentes como servicios: APIs, webhooks y trabajos programados
- Despliegue gradual de autonomía: de modo sombra (shadow mode) a remediación totalmente automática
- Runbook para fallos de agentes: ¿qué hacer cuando el propio agente falla?
- Construcción del caso de negocio y medición del ROI para operaciones autónomas
Requerimientos
- Experiencia en operaciones de TI, DevOps o prácticas SRE.
- Conocimiento de scripting en Python y APIs REST.
- Comprensión básica de las capacidades de los LLM (Modelos de Lenguaje de Gran Escala) y la ingeniería de prompts.
Público Objetivo
- Ingenieros SRE y DevOps que exploran la automatización basada en IA.
- Ingenieros de plataforma que construyen infraestructura de auto-reparación (self-healing).
- Líderes de operaciones de TI que evalúan la IA agéntica para la gestión de incidentes.
14 Horas