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Temario del curso
Fundamentos de la IA Local Segura
- Qué significan la IA local y en infraestructura privada en entornos regulados.
- IA en la nube versus implementación interna para cargas de trabajo sensibles.
- Casos de uso empresariales comunes para asistentes privados y apoyo a flujos de trabajo.
- Componentes centrales de una arquitectura de IA local segura.
Fundamentos de Ollama y Modelos Abiertos
- Cómo se integra Ollama en una pila de desarrollo local.
- Descarga, ejecución y gestión de modelos localmente.
- Elegir modelos basándose en tamaño, calidad, hardware y licencia.
- Alinear opciones de modelos con tareas empresariales prácticas.
Preparación del Entorno Privado (On-Prem)
- Preparación de hosts, estaciones de trabajo y servidores.
- Instalación y configuración de Ollama para inferencia local.
- Uso de contenedores y herramientas internas de desarrollo.
- Verificación del acceso a la API y preparación operativa básica.
Trabajo Efectivo con Modelos Locales
- Ejecución de instrucciones (prompts) y configuración de salidas con instrucciones del sistema.
- Reutilización de plantillas para tareas empresariales consistentes.
- Gestión de versiones de modelos y artefactos internos.
- Ajuste básico del rendimiento para implementaciones en CPU y GPU.
Construcción de Flujos de Trabajo Agénticos Prácticos
- Qué convierte a un flujo de trabajo en agéntico 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 contingencia y manejo de errores.
Flujos de Trabajo de Recuperación Privada
- Fundamentos de la generación aumentada por recuperación para acceso interno a conocimientos.
- Preparación de documentos para segmentación, indexación y búsqueda.
- Conexión de un repositorio vectorial local a una aplicación basada en Ollama.
- Mejora de la relevancia y calidad de las respuestas con mejores patrones de recuperación.
Prácticas de Seguridad, Gobernanza y Cumplimiento
- Límites de manejo de datos y consideraciones de privacidad.
- Control de acceso, registro de eventos (logging) y soporte para auditoría.
- Seguridad en instrucciones (prompts), controles de salida y barreras de seguridad.
- 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 (batch) 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 frente a requisitos empresariales, de política y de seguridad.
- Comparación de opciones de modelos 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.
- Agregación de recuperación sobre documentos internos aprobados.
- Inclusión de acciones agénticas 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 obstáculos comunes en proyectos de IA regulados.
- Planificación de casos de uso piloto y alineación de partes interesadas.
- Definición de una hoja de ruta para la adopción segura de IA local.
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre 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 y plataformas que apoyan la IA en entornos regulados.
- Líderes técnicos en finanzas, salud, gobierno y defensa que evalúan la adopción de IA en infraestructura privada.
21 Horas
