Fundamentos para la Creación de Agentes IA

Perfil no técnico: gerentes, directores, consultores, profesionales de negocios, líderes de transformación digital, jefes de área, coordinadores de innovación y demás profesionales interesados en comprender qué puede hacer la IA agéntica por su organización y cómo evaluar soluciones con criterios fundamentados.

Perfil técnico: ingenieros de software, desarrolladores, científicos de datos, analistas de datos, ingenieros de sistemas, profesionales de TI y demás perfiles técnicos que deseen desarrollar competencias en inteligencia artificial aplicada y agentes autónomos desde sus fundamentos.

No se requiere experiencia previa en programación ni en inteligencia artificial.

Objetivo general
Brindar a profesionales de perfiles técnicos y no técnicos los fundamentos de programación en Python, la comprensión del ecosistema de la inteligencia artificial y las competencias prácticas necesarias para interactuar con modelos de lenguaje mediante API, con el fin de identificar oportunidades concretas de generación de valor en sus organizaciones.

Objetivos específicos

• Desarrollar competencias fundamentales de programación en Python orientadas al trabajo con inteligencia artificial: variables, funciones, estructuras de datos, manejo de archivos y control de flujo.
• Comprender el ecosistema de la inteligencia artificial, distinguiendo entre machine learning, deep learning, IA generativa y agentes autónomos, y reconociendo cuándo se aplica cada enfoque.
• Consumir API REST de modelos de lenguaje —OpenAI, Anthropic y Google— de manera autónoma, incluyendo autenticación, envío de prompts, lectura de respuestas en formato JSON y manejo básico de errores.
• Aplicar técnicas básicas de prompt engineering para obtener respuestas útiles, estructuradas y confiables de los modelos de lenguaje.
• Evaluar proveedores, plataformas y soluciones de IA con criterios informados, e identificar oportunidades concretas de generación de valor en el contexto empresarial del participante.
• Construir un primer prototipo funcional que utilice la API de un modelo de lenguaje para resolver un problema real de negocio y establecer la base del proyecto integrador del learning path.

• No requiere conocimientos previos en programación ni en Inteligencia Artificial. Está diseñado para que profesionales de cualquier disciplina puedan iniciar su formación en IA de manera práctica y accesible.
• Aprendizaje basado en proyectos reales. Durante el curso, cada participante identifica una oportunidad de negocio en su organización y desarrolla un primer prototipo funcional utilizando modelos de lenguaje (LLM).
• Metodología "Comprende + Construye". Combina fundamentos conceptuales con laboratorios prácticos, permitiendo aprender haciendo y aplicar los conocimientos desde la primera sesión.

• Integrar APIs de modelos de lenguaje (OpenAI, Claude y Gemini) para desarrollar aplicaciones basadas en IA.
• Diseñar y construir un primer prototipo funcional de un agente de Inteligencia Artificial para resolver un problema real de negocio.

Metodología "Comprende + Construye", que combina aprendizaje conceptual con laboratorios prácticos para garantizar una aplicación inmediata de los conocimientos adquiridos.

El curso se desarrolla mediante la metodología Comprende + Construye, que combina fundamentos conceptuales y aplicación práctica en cada sesión para responder a las necesidades de perfiles técnicos y no técnicos.

Capa Comprende: marco conceptual
Los participantes comprenden qué es cada concepto, para qué sirve y cómo se aplica en contextos empresariales. Los perfiles no técnicos también exploran estos fundamentos mediante herramientas no-code como n8n y Flowise.

Capa Construye: laboratorios de código
Los laboratorios se realizan en Google Colab, con notebooks e instrucciones paso a paso. Los ejercicios avanzan de forma progresiva y convergen en la construcción del prototipo final. El código estará disponible en el repositorio de GitHub del programa.

Proyecto integrador: identificación y prototipo
Cada participante identifica un problema real de negocio y desarrolla un primer prototipo funcional mediante la API de un modelo de lenguaje. Los perfiles técnicos lo construyen en Python, mientras que los perfiles no técnicos definen el caso de uso, el flujo y la propuesta de valor. Este prototipo evolucionará en los siguientes cursos hasta convertirse en una solución preparada para su adopción empresarial.

Dinámica de las sesiones
Cada sesión combina exposición conceptual, demostraciones en vivo, laboratorios guiados, ejercicios y espacios para preguntas, dentro del marco Comprende + Construye.

Entorno de desarrollo

• Google Colab (gratuito): será el entorno principal de desarrollo. No requiere instalación local y puede utilizarse desde cualquier navegador con una cuenta de Google.
• Repositorio de GitHub del programa: incluye notebooks con código listo para ejecutar, organizados por módulo y con instrucciones paso a paso.

Cuentas y licencias

• API de modelos de lenguaje: cada participante deberá contar con acceso a, por lo menos, una API de un modelo de lenguaje.