Aplicaciones de LangGraph en Finanzas
LangGraph es un framework para construir aplicaciones de LLM multiparte y con estado, utilizando grafos composables con persistencia de estado y control sobre la ejecución.
Esta formación presencial guiada por un instructor (online o en sitio) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones financieras basadas en LangGraph con una gobernanza, observabilidad y cumplimiento adecuados.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para finanzas, alineados a requisitos regulatorios y de auditoría.
- Integrar estándares y ontologías de datos financieros en el estado del grafo y las herramientas.
- Implementar controles de confiabilidad, seguridad e intervención humana (human-in-the-loop) para procesos críticos.
- Desplegar, monitorear y optimizar sistemas LangGraph para rendimiento, costos y SLAs.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Abundantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
Temario del curso
Fundamentos de LangGraph para Finanzas
- Repaso sobre la arquitectura de LangGraph y ejecución con estado.
- Casos de uso financieros: copilotos de investigación, soporte de operaciones y agentes de servicio al cliente.
- Restricciones regulatorias y consideraciones de auditoría.
Estandares y Ontologías de Datos Financieros
- Fundamentos de ISO 20022, FpML y FIX.
- Mapeo de esquemas y ontologías al estado del grafo.
- Calidad de datos, linaje y manejo de información personal sensible (PII).
Orquestación de Flujos de Trabajo para Procesos Financieros
- Flujos de trabajo de incorporación (onboarding) KYC y AML.
- Ciclo de vida del trade, excepciones y gestión de casos.
- Vías de adjudicación y toma de decisiones de crédito.
Cumplimiento, Riesgo y Controles
- Ejecución de políticas y gestión de riesgo de modelos.
- Guardrails, aprobaciones y pasos de intervención humana.
- Registros de auditoría, retención y explicabilidad.
Integración y Despliegue
- Conexión a sistemas centrales, lagos de datos y APIs.
- Contenedorización, gestión de secretos y entornos.
- Pipelines CI/CD, despliegues graduales y canary releases.
Observabilidad y Rendimiento
- Logs estructurados, métricas, trazas y monitoreo de costos.
- Pruebas de carga, SLOs y presupuestos de error.
- Respuesta a incidentes, rollbacks y patrones de resiliencia.
Calidad, Evaluación y Seguridad
- Barras de evaluación automatizadas para casos unitarios y escenarios.
- Red teaming, prompts adversariales y verificaciones de seguridad.
- Curatia de datasets, monitoreo de deriva (drift) y mejora continua.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de Python y desarrollo de aplicaciones con LLMs.
- Experiencia con APIs, contenedores o servicios en la nube.
- Familiaridad básica con dominios financieros o modelos de datos.
Audiencia objetivo
- Tecnólogos del dominio.
- Arquitectos de soluciones.
- Consultores que desarrollan agentes LLM en industrias reguladas.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para velocidad, costo y escalabilidad.
- Asegurar la confiabilidad mediante reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
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Formato del Curso
- Clases magistrales interactivas y discusión.
- Bastantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Inteligencia Artificial para Productos Digitales en el Sector Bancario
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- Identificar las necesidades del cliente y definir una visión clara del producto.
- Aplicar tecnologías de IA para mejorar los productos bancarios digitales.
- Utilizar métodos ágiles y de diseño centrado en el usuario para crear soluciones orientadas al cliente.
- Medir, iterar y optimizar el rendimiento del producto para generar valor sostenido.
Formato del Curso
- 50% de clases sincrónicas (virtuales o presenciales).
- 25% de actividades asíncronas (videos, lecturas, foros).
- 25% de taller práctico presencial con estudios de caso.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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- Comprender los casos de uso de IA en la detección de fraude y el monitoreo contra el lavado de dinero (AML).
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- Aprovechar la IA basada en grafos para la detección de riesgos en redes.
- Garantizar el despliegue ético, interpretable y conforme a la normativa de los modelos.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión grupal.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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- Comprender el valor estratégico de la IA en servicios financieros.
- Identificar y mitigar los riesgos éticos asociados con los modelos de IA.
- Navegar por el panorama regulatorio de la IA en el sector financiero.
- Diseñar marcos de gobernanza e implementación responsables de IA.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Análisis de estudios de caso y ejercicios grupales.
- Aplicación de marcos éticos a escenarios financieros realistas.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender cómo se aplican la IA y el aprendizaje automático (machine learning) en diferentes casos de uso de FinTech.
- Aprovechar las APIs de banca abierta y la agregación de datos para la innovación de productos.
- Diseñar funciones impulsadas por IA para billeteras digitales, neobancos y asistentes financieros.
- Alinear la innovación con consideraciones regulatorias, éticas y de seguridad.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión grupal.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio virtual.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Gobernanza de IA y Gestión Estratégica del Riesgo en Servicios Financieros
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Esta capacitación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio en los ámbitos financiero y tecnológico que desean comprender cómo la IA impacta en la estrategia, la ética y la regulación en el sector financiero.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender las aplicaciones estratégicas de la IA en los servicios financieros.
- Evaluar las implicaciones éticas y regulatorias de la adopción de IA.
- Desarrollar marcos para una gobernanza y supervisión responsables de la IA.
- Alinear las estrategias de IA con los objetivos organizacionales y los requisitos de cumplimiento normativo.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Análisis de casos prácticos y ejercicios grupales.
- Análisis práctico de marcos regulatorios reales aplicados a la IA.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
IA para el Trading y la Gestión de Activos
21 HorasLa Inteligencia Artificial es un conjunto poderoso de técnicas utilizadas para desarrollar sistemas de trading inteligentes que analizan datos del mercado, realizan predicciones y ejecutan estrategias de forma autónoma.
Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales financieros de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de IA en el trading y la gestión de activos, centrándose en la generación de señales, la optimización de carteras y las estrategias algorítmicas.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el rol de la IA en los mercados financieros modernos.
- Utilizar Python para construir y realizar backtesting de estrategias de trading algorítmico.
- Aplicar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado a datos financieros.
- Optimizar carteras utilizando técnicas impulsadas por IA.
Formato del Curso
- Lecciones interactivas y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
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14 HorasLa IA está transformando la WealthTech al permitir servicios financieros altamente personalizados, plataformas de asesoría inteligente y experiencias de usuario mejoradas.
Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de finanzas y tecnología de nivel intermedio que deseen diseñar, evaluar o implementar soluciones impulsadas por IA para la gestión personalizada de patrimonios y servicios de asesoría automatizada.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender cómo se aplica la IA en la gestión de patrimonios y las plataformas de asesoría digital.
- Diseñar sistemas inteligentes para recomendaciones personalizadas de carteras.
- Incorporar datos de finanzas conductuales y preferencias de los clientes en los algoritmos de asesoría.
- Evaluar preocupaciones éticas y regulatorias en la asesoría de inversiones automatizada.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Fundamentos de LangGraph: Encadenamiento y Prompting para LLM basados en grafos
14 HorasLangGraph es un framework para construir aplicaciones LLM estructuradas como grafos que soportan planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante, ingenieros de prompts y profesionales de datos que deseen diseñar y construir flujos de trabajo LLM confiables de múltiples pasos utilizando LangGraph.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Explicar los conceptos clave de LangGraph (nodos, bordes, estado) y cuándo utilizarlos.
- Construir cadenas de prompts que se ramifiquen, llamen a herramientas y mantengan la memoria.
- Integrar recuperación de información y APIs externas en flujos de trabajo basados en grafos.
- Probar, depurar y evaluar aplicaciones de LangGraph para garantizar su confiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Ponencia interactiva y discusión guiada por el instructor.
- Laboratorios guiados y recorridos por el código en un entorno sandbox.
- Ejercicios basados en escenarios de diseño, prueba y evaluación.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctanos para coordinarlo.
LangGraph en el sector salud: Orquestación de flujos de trabajo para entornos regulados
35 HorasLangGraph permite la creación de flujos de trabajo con estado y múltiples actores, potenciados por modelos de lenguaje grandes (LLM), con un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector salud, estas capacidades son fundamentales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y el desarrollo de sistemas de apoyo a la decisión que se alineen con los flujos de trabajo médicos.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (online o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones de salud basadas en LangGraph, abordando simultáneamente los desafíos regulatorios, éticos y operativos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el sector salud, priorizando el cumplimiento normativo y la auditoría.
- Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar mejores prácticas para garantizar fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
- Desplegar, monitorear y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción del sector salud.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con estudios de caso reales.
- Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
LangGraph para Aplicaciones Legales
35 HorasLangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM con múltiples actores y estado persistente, mediante grafos composables con estado persistente y control preciso sobre la ejecución.
Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones legales basadas en LangGraph con los controles necesarios de cumplimiento, trazabilidad y gobernanza.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo específicos para el ámbito legal en LangGraph que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
- Integrar ontologías legales y estándares documentales en el estado del grafo y en el procesamiento.
- Implementar barreras de seguridad (guardrails), aprobaciones con intervención humana y caminos de decisión trazables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en producción con capacidades de observabilidad y control de costos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
Construcción de Flujos Dinámicos con LangGraph y Agentes LLM
14 HorasLangGraph es un framework para compilar flujos de trabajo LLM estructurados en grafos que soportan ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
Este entrenamiento en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros y equipos de producto de nivel intermedio que desean combinar la lógica de grafo de LangGraph con bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de atención al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y mecanismos de respaldo para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación (retrieval), APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y asegurar la fiabilidad y seguridad del comportamiento de los agentes.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y revisión de código en un entorno sandbox.
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, contáctenos para coordinar.
LangGraph para automatización de marketing
14 HorasLangGraph es un marco de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multifase con LLM y herramientas, ideales para automatizar y personalizar pipelines de contenido.
Esta capacitación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del marketing intermedios, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas con ramificaciones y pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correos electrónicos con estructura de grafo y lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para lograr personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto a través de campañas multifase.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Prácticas hands-on implementando flujos de trabajo de correos electrónicos y pipelines de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica de ramificación.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctanos para coordinarlo.