Cursos de Agentic AI en Puebla

La IA generativa y la IA agente son dos paradigmas poderosos que impulsan la próxima ola de automatización e inteligencia — uno centrado en la generación de contenido y el otro en el comportamiento autónomo y orientado a objetivos.

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de IA y técnicos de nivel intermedio que deseen comprender cómo construir, evaluar e integrar la IA generativa y agente en aplicaciones del mundo real.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y capacidades de los sistemas de IA generativa.
• Explorar el auge de los agentes autónomos de IA y cómo extienden los modelos de lenguaje grandes (LLMs).
• Utilizar la ingeniería de prompts e integraciones de herramientas para implementaciones prácticas.
• Comparar modelos, herramientas y técnicas para una implementación responsable.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Uso práctico de herramientas de IA generativa y agente en escenarios del mundo real.
• Ejercicios guiados centrados en la generación de contenido y flujos de trabajo autónomos.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

La IA Agente es una nueva clase de sistemas capaces de tomar decisiones autónomas, ejecutar tareas y orquestar flujos de trabajo.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en el sitio) está destinado a profesionales de nivel intermedio que deseen comprender cómo la IA Agente transformará los flujos de trabajo organizacionales, las estrategias de talento y el diseño de puestos de trabajo.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Evaluar las capacidades y limitaciones de la IA Agente en entornos empresariales.
• Identificar oportunidades para la automatización, mejora y rediseño de tareas.
• Evaluar las implicaciones laborales y desarrollar estrategias de adopción responsables.
• Planificar marcos de gobernanza para una implementación segura, transparente y conforme a la normativa de IA.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos y análisis basado en escenarios.
• Exploración práctica de flujos de trabajo agentizados en un entorno guiado.

Opciones de Personalización del Curso

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El Bootcamp Práctico de Agente AI es un curso intensivo y basado en proyectos diseñado para ayudar a los participantes a ganar experiencia práctica en el diseño, construcción e implementación de agentes de inteligencia artificial autónomos usando Python. A través de cinco proyectos progresivamente complejos, los participantes explorarán patrones de diseño agente, flujos de trabajo con prompts, orquestación de API y escenarios de integración en el mundo real.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a profesionales de nivel intermedio que desean pasar rápidamente de la teoría a la implementación desarrollando prototipos funcionales de aplicaciones de agente AI.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender arquitecturas y principios clave de diseño de agentes AI.
• Desarrollar, probar e implementar múltiples aplicaciones basadas en agentes en Python.
• Integrar agentes con herramientas externas, APIs y bases de datos.
• Optimizar prompts y flujos de trabajo para mejorar el rendimiento y la confiabilidad.
• Aplicar mejores prácticas para monitorear, versionar y escalar sistemas de agentes.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y sesiones de codificación guiadas.
• Desarrollo práctico y depuración de proyectos.
• Demostración en vivo del despliegue completo de agentes.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, contáctenos para arreglarlo.

Agentes en el Borde y Ligeros es un curso práctico centrado en la implementación de cargas de trabajo AI agente en dispositivos con recursos limitados. Los participantes aprenderán a construir, optimizar y gestionar agentes ligeros capaces de realizar razonamiento e inferencia local, mejorando la velocidad, la privacidad y la fiabilidad en entornos distribuidos. El curso enfatiza el ajuste de rendimiento, el diseño de baja latencia y la integración hardware-software.

Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar y optimizar sistemas agente en dispositivo utilizando Python y marcos de AI en el borde.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y desafíos de ejecutar AI agente en dispositivos periféricos.
• Diseñar bucles de agentes ligeros adecuados para entornos restringidos.
• Implementar inferencia local utilizando TensorFlow Lite, PyTorch Mobile y ONNX.
• Integrar agentes con sensores, actuadores y plataformas IoT.
• Optimizar el rendimiento, el uso de energía y la latencia para operaciones en tiempo real.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostraciones prácticas.
• Desarrollo práctico en entornos locales o emulados.
• Aprendizaje basado en proyectos y ejercicios de implementación guiada.

Opciones de Personalización del Curso

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La IA Agente se refiere a sistemas que actúan de manera autónoma para alcanzar objetivos, integrando razonamiento, memoria y uso de herramientas. Este curso proporciona una introducción estructurada a los conceptos de la IA agente, con énfasis en la ingeniería de promoción, patrones de diseño arquitectónico y prácticas de uso responsable. Los participantes adquirirán conocimientos fundamentales para construir, guiar e implementar agentes de manera efectiva y segura.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen comprender cómo diseñar, promover y gestionar sistemas agentes responsables utilizando marcos prácticos y ejemplos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Explicar los principios básicos y el ciclo de vida de los sistemas de IA agente.
• Aplicar técnicas de ingeniería de promoción para completar tareas de manera efectiva.
• Diseñar flujos de trabajo simples de agentes utilizando acceso a herramientas y lógica de decisión.
• Implementar consideraciones de seguridad, gobernanza y uso responsable en los agentes de IA.
• Construir un prototipo de agente utilizando marcos abiertos y Python.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostración guiada.
• Ejercicios prácticos y práctica de codificación.
• Discusiones colaborativas y actividades basadas en casos.

Opciones de Personalización del Curso

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Agentic AI para la Automatización de Negocios es un curso práctico diseñado para enseñar a los participantes cómo diseñar, integrar y escalar agentes impulsados por IA para procesos empresariales del mundo real. El curso se centra en mapear oportunidades de automatización, integrar herramientas y construir casos de uso prácticos en áreas como el servicio al cliente, la cadena de suministro y los flujos de trabajo de marketing.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está dirigido a profesionales intermedios que deseen implementar la automatización impulsada por IA utilizando enfoques sin código, con poco código y basados en Python.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Identificar las áreas clave donde la IA agente puede impulsar la eficiencia y la innovación en los procesos.
• Mapear flujos de trabajo adecuados para la integración de agentes de IA.
• Implementar automatización a través de APIs y herramientas de orquestación.
• Integrar modelos de IA en escenarios empresariales reales con un impacto medible.
• Desarrollar estructuras de gobernanza y monitoreo para operaciones impulsadas por IA.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos y proyectos guiados.
• Implementación en vivo en un entorno de automatización de sandbox.

Opciones de Personalización del Curso

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Este curso explora el diseño, coordinación e implementación de sistemas multi-agente (MAS) utilizando Python. Los participantes aprenderán a crear agentes que comuniquen, colaboren y se adapten para lograr objetivos compartidos en entornos complejos y dinámicos.

Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de alto nivel que deseen diseñar e implementar sistemas multi-agente para aplicaciones de automatización inteligente, simulación y toma de decisiones.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y principios de los sistemas multi-agente.
• Desarrollar agentes capaces de comunicarse, coordinarse y negociar.
• Implementar entornos distribuidos para las interacciones entre agentes.
• Aplicar aprendizaje por refuerzo y planificación en contextos multi-agente.
• Simular comportamientos cooperativos y competitivos de agentes.
• Diseñar flujos de trabajo híbridos que combinen humanos e inteligentes agentes.

Formato del Curso

• Conferencias guiadas por un instructor y demostraciones en vivo.
• Ejercicios prácticos utilizando marcos de agentes de código abierto.
• Proyecto grupal aplicado que simula un escenario multi-agente.

Opciones de Personalización del Curso

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Este curso explora los principios y la implementación del aprendizaje por refuerzo (RL) y la toma de decisiones secuenciales, tal como se aplican a sistemas de IA agente. Los participantes aprenderán cómo diseñar, entrenar y evaluar agentes que interactúan dinámicamente con sus entornos para alcanzar objetivos a largo plazo mediante el aprendizaje y la adaptación.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a ingenieros y investigadores de nivel avanzado que deseen integrar algoritmos de aprendizaje por refuerzo y planificación en sistemas agentes para la automatización, la robótica y el razonamiento adaptativo.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender las bases matemáticas del aprendizaje por refuerzo y la toma de decisiones.
• Implementar algoritmos clave de RL, como DQN, PPO y A3C, utilizando Python y PyTorch.
• Modelizar entornos usando OpenAI Gym y diseñar escenarios de simulación personalizados.
• Entrenar, evaluar y depurar agentes para tareas de control continuo y discreto.
• Aplicar técnicas de aprendizaje por refuerzo a casos de uso de IA agente en robótica y planificación.
• Equilibrar la exploración, la explotación y las restricciones de seguridad en el despliegue real.

Formato del Curso

• Conferencias dirigidas por un instructor y demostraciones de codificación en vivo.
• Ejercicios prácticos utilizando marcos de trabajo de código abierto y entornos de simulación.
• Proyecto aplicado que integra la toma de decisiones en un sistema de IA agente.

Opciones de Personalización del Curso

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Este curso se centra en la escalabilidad, operativización y gestión de sistemas AI agenciales en entornos de producción, con énfasis en fiabilidad, observabilidad y eficiencia de costos.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel avanzado que deseen construir pipelines resistentes, observables y optimizados en términos de costos para sistemas agenciales a gran escala.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Diseñar arquitecturas escalables para cargas de trabajo AI agenciales.
• Implementar marcos de observabilidad y monitoreo adaptados al comportamiento e interacciones de los agentes.
• Aplicar técnicas de optimización del rendimiento y los recursos para procesos de agentes a largo plazo.
• Controlar costos y prevenir la "proliferación de agentes" mediante políticas, orquestación y automatización.
• Integrar las mejores prácticas de MLOps para despliegues continuos, versionado y reversión de servicios agenciales.

Formato del Curso

• Sesiones prácticas centradas en la ingeniería con ejemplos de infraestructura en vivo.
• Discusión interactiva sobre los compromisos arquitectónicos y desafíos de observabilidad.
• Ejercicio final: desplegar y monitorear un sistema agencial de producción con control de costos.

Opciones de Personalización del Curso

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WrenAI permite a las organizaciones superar los paneles estáticos hacia el análisis conversacional y la inteligencia empresarial generativa incorporada. Esta transición requiere un plan de adopción cuidadoso, migración de activos y prácticas efectivas de gestión del cambio.

Este entrenamiento presencial o en línea (dictado por un instructor) está dirigido a profesionales intermedios de BI y plataformas de datos que desean modernizar los sistemas heredados de BI con WrenAI.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Evaluar entornos de BI heredados e identificar oportunidades de modernización.
• Planear y ejecutar migraciones desde paneles estáticos a WrenAI.
• Adoptar análisis conversacionales y capacidades de GenBI incorporada.
• Liderar la gestión del cambio organizacional para la modernización de BI.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos con planificación de migración y adopción.
• Laboratorios prácticos sobre análisis conversacionales e inteligencia empresarial generativa incorporada.

Opciones de Personalización del Curso

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Este curso cubre la gobernanza, gestión de identidad y pruebas adversarias para sistemas de IA agente, con enfoque en patrones de implementación seguros para empresas y técnicas prácticas de equipo rojo.

Esta capacitación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar, asegurar y evaluar sistemas de IA basados en agentes en entornos de producción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Definir modelos y políticas de gobernanza para implementaciones seguras de IA agente.
• Diseñar flujos de identidad y autenticación no humanos para agentes con acceso de privilegios mínimos.
• Implementar controles de acceso, rastros de auditoría y observabilidad adaptados a agentes autónomos.
• Planificar y ejecutar ejercicios de equipo rojo para descubrir malos usos, caminos de escalada y riesgos de exfiltración de datos.
• Mitigar amenazas comunes a sistemas agente mediante políticas, controles de ingeniería y monitoreo.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y talleres de modelado de amenazas.
• Laboratorios prácticos: aprovisionamiento de identidad, aplicación de políticas y simulación de adversarios.
• Ejercicios de equipo rojo/equipo azul y evaluación final del curso.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para realizar los arreglos necesarios.

Python es el lenguaje principal que impulsa el desarrollo y la orquestación de agentes de IA autónomos. Este curso se centra en la implementación práctica utilizando modernos SDK y frameworks como LangChain y AutoGen para construir, conectar y gestionar flujos de trabajo de agentes.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinada a ingenieros backend, ingenieros de plataforma e ingenieros de ML de nivel intermedio que deseen implementar y orquestar agentes autónomos utilizando herramientas y APIs de Python.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar y configurar entornos basados en Python para sistemas agentes.
• Utilizar SDKs populares como LangChain y AutoGen para crear agentes funcionales.
• Integrar herramientas y APIs para ampliar las capacidades de los agentes.
• Orquestar flujos de trabajo y patrones de comunicación multi-agente.
• Aplicar mejores prácticas para la depuración, pruebas y mantenimiento de bases de código agentes.

Formato del Curso

• Lectura interactiva y discusión.
• Ejercicios de programación práctica y demostraciones en vivo.
• Proyectos prácticos para construir flujos de trabajo de agentes end-to-end.

Opciones de Personalización del Curso

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WrenAI proporciona a los equipos financieros la capacidad de modelar KPIs, integrar métricas estandarizadas y diseñar paneles que se alineen con las normativas regulatorias y los estándares de auditoría.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea u on-site) está destinado a profesionales financieros intermedios y avanzados que desean utilizar WrenAI para construir modelos de datos financieros y paneles de control conformes, que respalden la toma de decisiones y la gestión del riesgo.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Modelar KPIs y métricas financieras en WrenAI.
• Diseñar paneles alineados con las normativas y requerimientos de auditoría.
• Integrar WrenAI con fuentes de datos financieros para informes en tiempo real.
• Aplicar las mejores prácticas para el análisis financiero y la monitorización del riesgo.

Formato del Curso

• Charlas interactivas y discusiones.
• Ejercicios prácticos con modelos de datos financieros.
• Laboratorios prácticos sobre el diseño de paneles y reportes de conformidad.

Opciones para la Personalización del Curso

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Este curso enseña técnicas prácticas de ingeniería para diseñar, construir, probar y desplegar sistemas agentes (autónomos) utilizando Python. Cubre el bucle del agente, las integraciones con herramientas, la gestión de memoria y estado, patrones de orquestación, controles de seguridad y consideraciones para producción.

Esta capacitación dirigida por un instructor (en línea o en sitio) está destinada a ingenieros ML, desarrolladores AI y ingenieros de software de nivel intermedio a avanzado que deseen construir agentes autónomos robustos y listos para producción utilizando Python.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar el bucle del agente y flujos de trabajo de toma de decisiones.
• Integrar herramientas y APIs externas para extender las capacidades del agente.
• Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para agentes.
• Coordinar orquestaciones multi-paso y composabilidad de agentes.
• Aplicar mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.

Formato del Curso

• Lectura interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos construyendo agentes con Python y SDKs populares.
• Ejercicios basados en proyectos que producen prototipos desplegables.

Opciones de Personalización del Curso

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WrenAI permite la generación de SQL a partir del lenguaje natural y el análisis impulsado por IA, lo que hace que el acceso a datos sea más rápido e intuitivo. Para su uso en empresas de alto nivel, las prácticas de aseguramiento de calidad y observabilidad son esenciales para garantizar precisión, fiabilidad y cumplimiento.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales avanzados de datos y análisis que deseen evaluar la precisión de las consultas, aplicar técnicas de ajuste de prompts y implementar prácticas de observabilidad para monitorear WrenAI en producción.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Evaluar la precisión y fiabilidad de las salidas NL a SQL.
• Aplicar técnicas de ajuste de prompts para mejorar el rendimiento.
• Monitorear la deriva y el comportamiento de las consultas a lo largo del tiempo.
• Instrumentar WrenAI con marcos de registro y observabilidad.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos con técnicas de evaluación y ajuste.
• Laboratorios prácticos sobre integraciones de observabilidad y monitoreo.

Opciones de Personalización del Curso

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La IA agente es un enfoque donde los sistemas de IA planifican, razonan y toman acciones utilizando herramientas para lograr objetivos dentro de límites definidos.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a equipos intermedios de atención sanitaria y datos que deseen diseñar, evaluar y gobernar soluciones de IA agente para casos de uso clínicos y operativos.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos y las restricciones de la IA agente en contextos sanitarios.
• Diseñar flujos de trabajo seguros de agentes con planificación, memoria y uso de herramientas.
• Construir agentes mejorados por recuperación sobre documentos clínicos y bases de conocimiento.
• Evaluar, monitorear y gobernar el comportamiento del agente con barreras de seguridad y controles humanos en lazo cerrado.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y recorridos de código en un entorno de arena.
• Ejercicios basados en escenarios sobre seguridad, evaluación y gobernanza.

Opciones de Personalización del Curso

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WrenAI es una plataforma de análisis impulsada por IA diseñada para conectar datos, modelar insights y generar dashboards. En entornos empresariales, una gobernanza y seguridad sólidas son cruciales para garantizar una adopción segura y conforme.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales avanzados de la empresa que desean implementar patrones de gobernanza, conformidad y seguridad para WrenAI a gran escala.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar modelos de permisos en WrenAI.
• Aplicar prácticas de auditoría y monitoreo para la conformidad.
• Configurar entornos seguros con controles a nivel empresarial.
• Implementar WrenAI de manera segura en organizaciones grandes.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos con configuraciones de gobernanza y seguridad.
• Ejercicios prácticos simulando escenarios de implementación empresarial.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en persona) está destinado a desarrolladores de IA intermedios y especialistas en automatización que deseen integrar capacidades agentes en aplicaciones impulsadas por IA.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA agente y la toma de decisiones autónoma.
• Implementar agentes de IA orientados a objetivos con técnicas de autooptimización.
• Integrar colaboración multi-agente para la resolución de problemas complejos.
• Mejorar la interacción IA-humano mediante experiencias de usuario adaptativas.
• Desplegar modelos de IA agente en aplicaciones del mundo real.

Las hojas de cálculo y la biblioteca de métricas de WrenAI permiten informes rápidos a través de flujos de trabajo de hojas de cálculo impulsados por IA y una biblioteca de métricas empresariales preconstruidas, multiplataforma.

Esta formación dirigida por un instructor (online o presencial) está destinada a profesionales operativos de nivel principiante a intermedio que desean acelerar la generación de informes y análisis utilizando las hojas de cálculo WrenAI y la biblioteca de métricas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Construir hojas de cálculo impulsadas por IA para el análisis y el informe de datos.
• Utilizar la Biblioteca de Métricas WrenAI para KPIs estandarizados.
• Conectar las hojas de cálculo a múltiples fuentes de datos para actualizaciones en tiempo real.
• Crear flujos de trabajo automatizados para optimizar los informes operacionales.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Creación práctica de hojas de cálculo con WrenAI.
• Ejercicios prácticos con métricas e informes KPI.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Puebla está destinado a profesionales de nivel avanzado que deseen desarrollar y optimizar sistemas multi-agente utilizando marcos de Agente de IA.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la Agente de IA en entornos multi-agente.
• Desarrollar agentes impulsados por IA que interactúen de manera autónoma.
• Implementar el aprendizaje por refuerzo para un comportamiento de IA adaptativo.
• Optimizar la colaboración y competencia multi-agente.
• Aplicar Agente de IA en robótica, juegos y automatización empresarial.

La API de WrenAI es una interfaz poderosa para generar consultas SQL a partir del lenguaje natural, crear aplicaciones personalizadas e integrar gráficos en plataformas internas.

Este curso dirigido por un instructor (en línea u onsite) está destinado a ingenieros de nivel intermedio que desean utilizar la API de WrenAI para aplicaciones prácticas, incluyendo generación SQL, visualización e integración de aplicaciones.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Autenticar y conectar aplicaciones a la API de WrenAI.
• Generar consultas SQL desde entradas en lenguaje natural.
• Crear e incrustar gráficos utilizando puntos finales de la API.
• Integrar WrenAI en sistemas backend y herramientas internas.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos con llamadas a la API e integraciones.
• Proyectos prácticos conectando aplicaciones, gráficos y pipelines de datos.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Puebla está destinado a profesionales de nivel avanzado que deseen aprovechar la Agentic AI para la automatización a escala empresarial y la adopción estratégica de IA.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la Agentic AI en las aplicaciones empresariales.
• Integrar agentes autónomos de IA con sistemas empresariales.
• Optimizar flujos de trabajo impulsados por IA para escalabilidad y eficiencia.
• Garantizar el cumplimiento, la seguridad y la gobernanza en la automatización de IA.
• Desarrollar estrategias empresariales impulsadas por IA para la transformación digital.

WrenAI Cloud es una plataforma moderna para conectar fuentes de datos, modelar datos y crear paneles interactivos.

Esta formación guiada por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de datos de nivel principiante a intermedio que desean aprender a configurar WrenAI Cloud, modelar datos y visualizar insights en paneles.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar y preparar entornos de WrenAI Cloud.
• Conectar WrenAI Cloud a múltiples fuentes de datos.
• Modelar datos y definir relaciones para análisis.
• Crear paneles interactivos para insights empresariales.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos de configuración de la plataforma en la nube y modelado de datos.
• Ejercicios prácticos de creación de paneles y visualización.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

Este entrenamiento dirigido por un instructor en vivo (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel avanzado que desean aprovechar la IA Agente para la toma de decisiones en escenarios empresariales y técnicos complejos.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la toma de decisiones autónoma en IA.
• Diseñar e implementar agentes de IA que operen con mínima intervención humana.
• Integrar la IA Agente en flujos de trabajo y sistemas empresariales automatizados.
• Optimizar los procesos de toma de decisiones impulsados por IA para mayor eficiencia y escalabilidad.
• Garantizar el cumplimiento, la seguridad y las consideraciones éticas en la autonomía de la IA.

WrenAI es una herramienta de BI generativa de código abierto que permite la conversión de lenguaje natural a SQL y el modelado semántico de datos.

Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros avanzados de datos, ingenieros analíticos y ingenieros de ML que deseen construir capas semánticas robustas, ajustar prompts y garantizar una generación confiable de SQL.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos semánticos para definiciones consistentes de métricas entre equipos.
• Optimizar el rendimiento de texto a SQL para precisión y escalabilidad.
• Configurar y hacer cumplir barreras de seguridad para evitar consultas inválidas o riesgosas.
• Integrar WrenAI OSS en tuberías de datos y flujos de trabajo analíticos.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para arreglarlo.

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) en Puebla está orientado a ingenieros de IA intermedios, investigadores de ML y desarrolladores que deseen construir e implementar sistemas de IA agente en aplicaciones del mundo real.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Entender los principios fundamentales de los sistemas de IA agente.
• Implementar agentes de IA capaces de razonamiento y acción autónomos.
• Integrar la IA agente con APIs y servicios de terceros.
• Optimizar las interacciones multiagente para tareas complejas.
• Abordar los desafíos éticos, de seguridad y escalabilidad en la IA agente.

WrenAI permite a los proveedores de SaaS integrar la inteligencia empresarial generativa (GenBI) directamente en productos orientados a clientes. Este curso capacita a los equipos de SaaS con las habilidades necesarias para integrar Wren AI a través de su API Embebida, configurar análisis de marca blanca y gestionar despliegues multi-inquilino.

Esta capacitación dirigida por un instructor (en línea o en sitio) está destinada a líderes de productos SaaS intermedios y avanzados, ingenieros de datos y desarrolladores full-stack que deseen implementar WrenAI como una solución de análisis embebido en entornos SaaS.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Integrar WrenAI utilizando la API Embebida para aplicaciones orientadas a clientes.
• Implementar BI conversacional de marca blanca con branding y personalización.
• Diseñar despliegues multi-inquilino seguros y escalables.
• Monitorear el uso, optimizar el rendimiento y asegurar la conformidad en entornos SaaS.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos utilizando la API Embebida de WrenAI.
• Taller: diseñar e implementar una característica de análisis de marca blanca para un caso de uso SaaS.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones) está destinado a profesionales de nivel principiante que desean comprender los principios fundamentales de la IA Agente, sus capacidades y su posible impacto en las industrias.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios básicos de la IA Agente.
• Distinguir entre la IA tradicional y los agentes autónomos de IA.
• Explorar aplicaciones del mundo real de la IA Agente en diversas industrias.
• Evaluar los beneficios y desafíos de implementar sistemas de IA autónomos.
• Analizar las consideraciones éticas y de seguridad de la IA Agente.

WrenAI es una plataforma de análisis conversacional que traduce consultas en lenguaje natural a análisis confiable, permitiendo que equipos no técnicos generen insights de manera rápida y consistente.

Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a gerentes de producto intermedios, analistas y defensores de datos que deseen adoptar el análisis conversacional y construir capacidades de BI autogestionado con WrenAI.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de análisis conversacional que revelen insights confiables del producto.
• Crear y mantener una capa de métricas estandarizada para informes consistentes.
• Usar eficazmente las características de lenguaje natural a SQL para responder preguntas sobre el producto.
• Integrar tableros y barreras autogestionados impulsados por WrenAI en los flujos de trabajo del producto.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos con Wren AI y conjuntos de datos de muestra.
• Taller: construir un tablero autogestionado y un conjunto de consultas conversacionales.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.