Temario del curso
Bloque 1 — Fundamentos Compartidos (Días 1–2)
Día 1 — Mañana: El factor humano en la adopción de IA
• Calibración de confianza / dependencia: cuándo usar la IA y cuándo detenerse.
• Estructura de acuerdo del equipo (desencadenante / acción / evidencia / responsable).
• Rol del Curador de *Prompts*: validación, decisión, aprobación final. Plan de respuesta ante incidentes de IA.
Día 1 — Tarde: Restricciones, riesgos y cumplimiento
• Capacidades reales de LLMs — vectores de riesgo en los *prompts*: inyección, fugas de datos, alucinaciones.
• Marco legal: RGPD, Ley de IA de la UE — estándares sectoriales (DICOM, HL7, HIPAA).
• Ejercicio práctico: traducir un estándar del dominio en una valla protectora de *prompt*.
Día 2 — Mañana: Arquitectura técnica de los *prompts*
• Arquitectura de agentes: memoria, contexto, objetivos — desde una perspectiva de diseño de *prompts*.
• Integración de API y fuentes de datos del dominio, cadenas de *prompts* multi-agente.
Día 2 — Tarde: Anatomía del *Prompt* Empresarial
• Las 6 capas: Rol / Contexto / Restricciones / Estándares del Dominio / Formato / Ejemplos.
• Jerarquía de *prompts*: Sistema (a nivel de la organización) — Dominio (equipo) — Tarea (individual).
• Demostración: descomponer un *prompt* ingenuo, reconstruirlo. Breve información del equipo para los Días 3–5.
Bloque 2 — Talleres de Cocreación (Días 3–4–5)
Día 3 — Descubrimiento y auditoría de estándares
- Talleres paralelos por equipos: Arquitectos, Desarrolladores específicos del dominio, Back-End, QA.
- Mapeo de estándares empresariales y restricciones — 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, versionado, sistema de etiquetas (equipo, dominio, herramienta objetivo).
- Construcción de las primeras plantillas validadas: DICOM TypeScript, revisión de código, pruebas QA, documentación API.
. - Entregable del Día 4: +4 plantillas operativas + guía de convenciones.
Día 5 — Ensamblaje 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 del equipo, plan de implementación de 30 días.
- Entregable final del Día 5: Biblioteca v1.0 documentada + Carta de Gobernanza + Plan de 30 días.
Requerimientos
- Haber completado al menos una formación en IA (introductoria o avanzada).
- Perfiles técnicos: experiencia en desarrollo en la pila tecnológica de la empresa.
- Perfiles de gestión: conocimiento básico de herramientas de IA (ChatGPT, Copilot, etc.).
- Compromiso empresarial: participación activa de los líderes del equipo en los Días 3–5.
- Provisión previa: documentación de estándares existentes (README, guías de codificación).
Público objetivo
- Arquitectos de software
- Desarrolladores (del dominio específico, back-end, front-end)
- Ingenieros de QA / Técnicos de código
- Líderes de equipo y mandos intermedios
- Gerentes de TI, tomadores de decisiones y líderes de proyectos de IA
Reseñas (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