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Temario del curso

Fundamentos de la IA Local Segura

  • Qué significan la IA local e on-premise en entornos regulados
  • IA en la nube frente a despliegue interno para cargas de trabajo sensibles
  • Casos de uso empresarial comunes para asistentes privados y soporte de flujos de trabajo
  • Componentes centrales de una arquitectura de IA local segura

Conceptos básicos de Ollama y modelos abiertos

  • Cómo encaja Ollama en una pila de desarrollo local
  • Descarga, ejecución y gestión de modelos localmente
  • Elección de modelos basándose en tamaño, calidad, hardware y licencia
  • Compatibilidad de opciones de modelos con tareas comerciales prácticas

Preparación del entorno on-premise

  • Preparación de hosts, estaciones de trabajo y servidores
  • Instalación y configuración de Ollama para inferencia local
  • Uso de contenedores y herramientas de desarrollo internas
  • Verificación del acceso a la API y preparación operativa básica

Trabajo efectivo con modelos locales

  • Ejecución de prompts y moldeado de salidas con instrucciones del sistema
  • Reutilización de plantillas para tareas empresariales consistentes
  • Gestión de versiones de modelos y artefactos internos
  • Ajuste básico de rendimiento para despliegues en CPU y GPU

Construcción de flujos de trabajo agentes prácticos

  • Qué hace que un flujo de trabajo sea agente en un entorno controlado
  • Patrones simples para planificación, uso de herramientas y bucles de respuesta
  • Diseño de asistentes enfocados en tareas para operaciones internas
  • Adición de revisión humana, lógica de respaldo y manejo de errores

Flujos de trabajo de recuperación privada

  • Conceptos básicos de generación aumentada por recuperación para acceso a conocimiento interno
  • Preparación de documentos para segmentación, indexación y búsqueda
  • Conexión de una base de vectores local a una aplicación basada en Ollama
  • Mejora de la relevancia y calidad de 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 actividad (logging) y soporte para auditoría
  • Seguridad de prompts, controles de salida y barreras de protección (guardrails)
  • Puntos de control de gobernanza para despliegue y operación en entornos 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 asistencia, procesamiento por lotes 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 contra requisitos comerciales, políticos y de seguridad
  • Comparación de opciones de modelos para tareas empresariales específicas
  • Establecimiento de un ciclo de mejora práctico para equipos internos

Laboratorio de implementación práctica

  • Construcción de un asistente privado con Ollama y un modelo abierto
  • Adición de recuperación sobre documentos internos aprobados
  • Introducción a acciones agentes 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 errores 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

  • Comprensión básica de conceptos de IA y desarrollo de software
  • Familiaridad con herramientas de línea de comandos, contenedores o entornos de desarrollo locales
  • 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 on-premise
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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