Temario del curso
Bloque 1 — Fundamentos Compartidos (Días 1–2)
Día 1 — Mañana: El factor humano en la adopción de la IA
• Calibración de la confianza y dependencia: cuándo usar la IA y cuándo detenerse.
• Estructura de acuerdos del equipo (disparador / acción / evidencia / responsable).
• Rol del Curador de Prompts: validación, decisión y aprobación. Plan de respuesta a incidentes de IA.
Día 1 — Tarde: Restricciones, riesgos y cumplimiento
• Capacidades reales de los LLM: vectores de riesgo en los prompts (inyección, fuga de datos, alucinaciones).
• Marco legal: GDPR, Ley de IA de la UE — estándares sectoriales (DICOM, HL7, HIPAA).
• Ejercicio práctico: traducir un estándar de dominio en una barrera de seguridad para prompts.
Día 2 — Mañana: Arquitectura técnica de los prompts
• Arquitectura de agentes: memoria, contexto y objetivos, desde una perspectiva de diseño de prompts.
• Integración de API y fuentes de datos de dominio, agentes múltiples y encadenamiento de prompts.
Día 2 — Tarde: Anatomía del prompt empresarial
• Las 6 capas: Rol / Contexto / Restricciones / Estándares de Dominio / Formato / Ejemplos.
• Jerarquía de prompts: Sistema (a nivel de organización) — Dominio (equipo) — Tarea (individual).
• Demostración: desmontar un prompt ingenuo y reconstruirlo. Breve informe para los Días 3–5.
Bloque 2 — Talleres de Co-Construcción (Días 3–4–5)
Día 3 — Descubrimiento y auditoría de estándares
- Talleres paralelos por equipos: Arquitectos, Desarrolladores específicos de dominio, Back-End, QA.
- Mapa de estándares y restricciones empresariales — 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, control de versiones, sistema de etiquetas (equipo, dominio, herramienta objetivo).
- Construcción de las primeras plantillas validadas: TypeScript DICOM, revisión de código, pruebas de QA, documentación de API.
- Entregable del Día 4: 4+ plantillas operativas + guía de convenciones.
Día 5 — Montaje 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 de equipo, plan de implementación de 30 días.
- Entregable final del Día 5: Biblioteca documentada v1.0 + Carta de Gobernanza + Plan de 30 días.
Requerimientos
- Haber completado al menos una formación en IA (introductoria o avanzada).
- Perfiles técnicos: experiencia de desarrollo en el stack tecnológico de la empresa.
- Perfiles de gestión: familiaridad básica con herramientas de IA (ChatGPT, Copilot, etc.).
- Compromiso de la empresa: participación activa de los jefes de equipo en los Días 3–5.
- Provisión previa: documentación de estándares existente (README, guías de codificación).
Público objetivo
- Arquitectos de software
- Desarrolladores (específicos de dominio, back-end, front-end)
- Ingenieros de QA / Técnicos de código
- Jefes de equipo y gerentes intermedios
- Gestores de TI, responsables de toma de decisiones y líderes de proyectos de IA
Testimonios (2)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática