Temario del curso
Módulo 1 — Fundamentos Compartidos (Días 1–2)
Día 1 — Mañana: El Factor Humano en la Adopción de IA
• Calibración de confianza y dependencia: cuándo usar IA y cuándo detenerse.
• Estructura de acuerdos del equipo (disparador / acción / evidencia / responsable).
• Rol del Curador de 'Prompts': validación, toma de decisiones, aprobación. Plan de respuesta ante incidentes de IA.
Día 1 — Tarde: Restricciones, Riesgos y Cumplimiento
• Capacidades reales de los LLM: vectores de riesgo en 'prompts' (inyección, filtración de datos, alucinaciones).
• Marco legal: RGPD, Ley de IA de la UE — estándares del sector (DICOM, HL7, HIPAA).
• Ejercicio práctico: traducir un estándar del dominio a una barrera de seguridad para 'prompts'.
Día 2 — Mañana: Arquitectura Técnica de los 'Prompts'
• Arquitectura de agentes: memoria, contexto, objetivos — desde la perspectiva del diseño de 'prompts'.
• Integración de API y fuentes de datos del dominio, encadenamiento multiagente y de 'prompts'.
Día 2 — Tarde: Anatomía de los 'Prompts' Empresariales
• Las 6 capas: Rol / Contexto / Restricciones / Estándares del Dominio / Formato / Ejemplos.
• Jerarquía de 'prompts': Sistema (organización) — Dominio (equipo) — Tarea (individual).
• Demostración: descomponer un 'prompt' básico y reconstruirlo. Resumen del equipo para los días 3–5.
Módulo 2 — Talleres de Co-construcción (Días 3–4–5)
Día 3 — Descubrimiento y Auditoría de Estándares
- Talleres paralelos por equipos: Arquitectos, Desarrolladores de Dominio Específico, Back-End, QA.
- Mapa 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: TypeScript DICOM, revisión de código, pruebas QA,
documentación de API. - Entregable del Día 4: Plantillas operativas 4+ y guía de convenciones.
Día 5 — Ensamblaje de la Biblioteca, Gobernanza y Entrega Oficial
- Organización de la biblioteca, integración con GitHub Copilot / Cursor / API de LLM interna.
- Rol del Curador de 'Prompts', métricas de calidad, rituales del equipo, plan de implementación de 30 días.
- Entregable final del Día 5: Biblioteca documentada v1.0 + Carta de Gobernanza + Plan de 30 Días.
Requerimientos
- Haber completado al menos un curso de IA (introductorio o avanzado).
- Perfiles técnicos: experiencia en desarrollo utilizando la tecnología de la empresa.
- Perfiles de gestión: conocimiento básico de herramientas de IA (ChatGPT, Copilot, etc.).
- Compromiso de la empresa: participación activa de los líderes del equipo durante los días 3 a 5.
- Entregables previos: documentación de estándares existentes (README, guías de codificación).
Público objetivo
- Arquitectos de software
- Desarrolladores (de dominio específico, back-end, front-end)
- Ingenieros de QA / Técnicos de código
- Líderes de equipo y mandos medios
- Gerentes de TI, tomadores de decisiones y líderes de proyectos de IA
Testimonios (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