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Temario del curso
Fundamentos de IA Local Segura
- Qué significan la IA local y on-prem en entornos regulados.
- IA en la nube frente a despliegue interno para cargas de trabajo sensibles.
- Casos de uso empresarial comunes para asistentes privados y apoyo a flujos de trabajo.
- Componentes centrales de una arquitectura de IA local segura.
Fundamentos de Ollama y Modelos de Código Abierto
- Cómo encaja Ollama dentro de una pila de desarrollo local.
- Obtener, ejecutar y gestionar modelos localmente.
- Selección de modelos según tamaño, calidad, hardware y licencia.
- Alineación de las opciones de modelo con tareas empresariales prácticas.
Preparación del Entorno On-Prem
- 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 conformación de salidas mediante instrucciones del sistema.
- Reutilización de plantillas para tareas empresariales consistentes.
- Gestión de versiones de modelos y artefactos internos.
- Optimización básica del rendimiento para implementaciones en CPU y GPU.
Construcción de Flujos de Trabajo Agentes Prácticos
- Qué hace que un flujo de trabajo sea agente dentro de un entorno controlado.
- Patrones simples para planificación, uso de herramientas y bucles de respuesta.
- Diseño de asistentes enfocados en tareas para operaciones internas.
- Inclusión de revisión humana, lógica de respaldo (fallback) y manejo de errores.
Flujos de Trabajo de Recuperación Privada
- Fundamentos de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para acceso a conocimiento interno.
- Preparación de documentos para fragmentación, indexación y búsqueda.
- Conexión de una base de vectores local con 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
- Límites del manejo de datos y consideraciones de privacidad.
- Control de acceso, registro de eventos (logging) y soporte para auditoría.
- Seguridad en prompts, controles de salida y barreras de seguridad (guardrails).
- Puntos de control de gobernanza para el despliegue y operación regulados.
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 las soluciones dentro de los límites de la red controlada.
Evaluación de Soluciones de IA Local
- Evaluación de calidad, confiabilidad y consistencia.
- Pruebas contra requisitos comerciales, políticos y de seguridad.
- Comparación de opciones de modelo para tareas empresariales específicas.
- Establecimiento de un ciclo de mejora práctico para equipos internos.
Laboratorio de Implementación Práctica
- Construcción de un asistente privado con Ollama y un modelo de código abierto.
- Agregación de recuperación sobre documentos internos aprobados.
- Inclusión de acciones agentes simples y controles de seguridad.
- Revisión de puntos de control para despliegue, operaciones y gobernanza.
Planificación de Adopción y Próximos Pasos
- Revisión de decisiones clave de diseño y despliegue.
- Identificación de dificultades comunes en proyectos de IA regulados.
- Planificación de casos de uso piloto y alineación con partes interesadas.
- Definición de una hoja de ruta para la adopción segura de IA local.
Requerimientos
- Conocimiento básico 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 privada sobre infraestructura interna.
- Profesionales de seguridad, cumplimiento y plataformas que apoyan la implementación de IA en entornos regulados.
- Líderes técnicos de sectores como finanzas, salud, gobierno y defensa que evalúan la adopción de IA on-prem.
21 Horas
