Temario del curso
Módulo 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 dejar de usarla.
• Estructura de acuerdo del equipo (desencadenante / acción / evidencia / propietario).
• Rol de Curador de Prompts: validación, decisión, aprobación. Plan de respuesta a incidentes de IA.
Día 1 — Tarde: Restricciones, Riesgos y Cumplimiento
• Capacidades reales de LLM — vectores de riesgo de prompts: inyección, fuga de datos, alucinaciones.
• Marco legal: RGPD, Ley de IA de la UE — estándares sectoriales (DICOM, HL7, HIPAA).
• Ejercicio práctico: traducir un estándar de dominio en una directriz de prompt.
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 de dominio, multi-agente y encadenamiento de prompts.
Día 2 — Tarde: Anatomía del Prompt Empresarial
• Las 6 capas: Rol / Contexto / Restricciones / Estándares de Dominio / Formato / Ejemplos.
• Jerarquía de prompts: Sistema (empresa) — Dominio (equipo) — Tarea (individual).
• Demo: descomponer un prompt ingenuo, reconstruirlo. Breve para los Días 3–5.
Módulo 2 — Talleres de Co-construcción (Días 3–4–5)
Día 3 — Descubrimiento y Auditoría de Estándares
- Talleres paralelos de equipos: Arquitectos, Desarrolladores Específicos de Dominio, Back-End, QA.
- Mapeo de estándares y restricciones empresariales — identificando conflictos inter-equipos.
- Entregable del Día 3: Mapa de Estándares + Matriz de prioridad de impacto/esfuerzo.
Día 4 — Diseño de Convenciones y Construcción de Plantillas
- Convenciones de nomenclatura, versionado, sistema de etiquetas (equipo, dominio, herramienta objetivo).
- Construcción de primeras plantillas validadas: DICOM TypeScript, revisión de código, pruebas QA, documentación de API.
- Entregable del Día 4: +4 plantillas operativas + Guía de convenciones.
Día 5 — Ensamblaje de Biblioteca, Gobernanza y Entrega Oficial
- Organización de la biblioteca, integración con GitHub Copilot / Cursor / API de LLM interno.
- Rol de Curador de Prompts, métricas de calidad, rituales de 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 una capacitación de IA (introductoria o avanzada).
- Perfiles técnicos: experiencia en desarrollo con la pila tecnológica de la empresa.
- Perfiles de gestión: familiaridad básica con herramientas de IA (ChatGPT, Copilot, etc.).
- Compromiso de la empresa: participación activa de los líderes de equipo en los Días 3–5.
- Documentación previa: existencia de documentación de estándares (README, guías de codificación).
Audiencia objetivo
- Arquitectos de software
- Desarrolladores (específicos del dominio, 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