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Temario del curso
Fundamentos de la IA Local Segura
- Qué significan la IA local e in situ en entornos reglados
- IA en la nube frente al despliegue interno para cargas de trabajo sensibles
- Casos de uso empresarial comunes para asistentes privados y soporte de flujos de trabajo
- Componentes principales 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
- Elección de modelos según tamaño, calidad, hardware y licencia
- Adecuación de las opciones de modelo a tareas empresariales prácticas
Preparación del Entorno In Situ
- Preparación de hosts, estaciones de trabajo y servidores
- Instalación y configuración de Ollama para inferencia local
- Uso de contenedores y herramientas de desarrollo internas
- Verificación del acceso a la API y preparación operativa básica
Trabajo Efectivo con Modelos Locales
- Ejecución de prompts y moldeo de salidas mediante instrucciones del sistema
- Reutilización de plantillas para tareas empresariales consistentes
- Gestión de versiones de modelos y artefactos internos
- Ajuste básico de rendimiento para despliegues en CPU y GPU
Construcción de Flujos de Trabajo Agénticos Prácticos
- Qué convierte un flujo de trabajo en agénico en un entorno controlado
- Patrones simples para planificación, uso de herramientas y bucles de respuesta
- Diseño de asistentes enfocados en tareas para operaciones internas
- Adición de revisión humana, lógica de respaldo y manejo de errores
Flujos de Trabajo de Recuperación Privada
- Conceptos básicos de generación aumentada por recuperación para acceso a conocimiento interno
- Preparación de documentos para fragmentación, indexación y búsqueda
- Conexión de un almacén vectorial local a una aplicación basada en Ollama
- Mejora de la relevancia y calidad de las respuestas mediante mejores patrones de recuperación
Prácticas de Seguridad, Gobernanza y Cumplimiento Normativo
- Límites de manejo de datos y consideraciones de privacidad
- Control de acceso, registro de eventos y soporte para auditoría
- Seguridad de los prompts, controles de salida y barreras de seguridad (guardrails)
- Puntos de control de gobernanza para el despliegue y operación en entornos reglados
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, procesamiento por lotes y automatización de flujos de trabajo
- Mantenimiento de soluciones dentro de los límites de la red controlada
Evaluación de Soluciones de IA Local
- Evaluación de calidad, confiabilidad y consistencia
- Pruebas contra requisitos empresariales, de políticas y de seguridad
- Comparación de opciones de modelo 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
- Adición de recuperación sobre documentos internos aprobados
- Introducción de acciones agénticas simples y controles de seguridad
- Revisión de puntos de control para despliegue, operaciones y gobernanza
Planificación de Adopción y Siguientes Pasos
- Revisión de decisiones clave de diseño y despliegue
- Identificación de trampas comunes en proyectos de IA reglados
- Planificación de casos de uso piloto y alineación con interesados (stakeholders)
- 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 normativo y plataformas que apoyan la IA en entornos reglados
- Líderes técnicos en finanzas, salud, gobierno y defensa que evalúan la adopción de IA in situ
21 Horas