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 IA y cuándo dejar de hacerlo.
Estructura del acuerdo del equipo (desencadenante / acción / evidencia / propietario).
• Rol del Curador de *Prompts*: validación, toma de decisiones, aprobación. Plan de respuesta a incidentes de IA.
Día 1 — Tarde: Restricciones, Riesgos y Cumplimiento
• Capacidades reales de los LLM — vectores de riesgo de *prompts*: inyección, fuga de datos, alucinaciones.
• Marco legal: RGPD, Ley de IA de la UE — estándares del sector (DICOM, HL7, HIPAA).
• Ejercicio práctico: traducir un estándar de dominio en una barrera de protección para *prompts*.
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, multi-agente y encadenamiento de *prompts*.
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 org.) — Dominio (equipo) — Tarea (individual).
• Demo: descomponer un *prompt* básico, reconstruirlo. Resumen del equipo para los días 3–5.
Módulo 2 — Talleres de Coconstrucción (Días 3–4–5)
Día 3 — Descubrimiento y Auditoría de Estándares
- Tallquetes de equipo paralelos: Arquitectos, Desarrolladores del Dominio Específico, Back-End, QA.
- Mapeo de estándares y restricciones empresariales — 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, control de versiones, sistema de etiquetas (equipo, dominio, herramienta objetivo).
- Construcción de primeras plantillas validadas: TypeScript DICOM, revisión de código, pruebas de QA, documentación de 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 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 una capacitación en IA (introductoria o avanzada).
- Perfiles técnicos: experiencia en desarrollo con el conjunto de herramientas (*stack*) de la empresa.
- Perfiles de gestión: familiaridad básica con herramientas de IA (ChatGPT, Copilot, etc.).
- Compromiso de la empresa: participación activa de los líderes del equipo durante los días 3–5.
- Previsión previa: documentación de estándares existentes (README, guías de código).
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
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