Your Personal AI Assistant for Email, Calendar and Research

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia guía a profesionales de nivel intermedio en el diseño y escalamiento de IA agéntica para la automatización empresarial. Aprenderá a mapear flujos de trabajo, integrar herramientas y construir casos de uso prácticos en atención al cliente, cadena de suministro y marketing, asegurando un impacto medible.

Esta formación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante / intermedio / avanzado que desean utilizar la Inteligencia Artificial en la Gestión de Proyectos y Metodologías Ágiles para pasar de la coordinación manual a la orquestación basada en datos. Esta categoría se centra en aprovechar el Aprendizaje Automático y los Modelos de Lenguaje Grandes para resolver los «cuellos de botella» tradicionales en el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC). Al aplicar IA en áreas como GitOps, planificación de capacidad e ingeniería de requisitos, las organizaciones pueden lograr una mayor precisión en la previsión y reducir significativamente el tiempo dedicado a cargas administrativas. Esta metodología ayuda a los equipos a centrarse en trabajos creativos de alto valor mientras la IA maneja la complejidad del procesamiento de datos y la planificación de escenarios.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos técnicos de Transformers, LLMs y SLMs.
• Evaluar críticamente las herramientas de IA basándose en el costo, la latencia, la privacidad de los datos y el bloqueo del proveedor.
• Dominar técnicas avanzadas de ingeniería de prompts y RAG para uso profesional.
• Integrar la IA en todo el ciclo de vida ágil, desde la ideación y el refinamiento del backlog hasta la gestión de riesgos.
• Identificar y mitigar riesgos relacionados con la ética de la IA, los sesgos, las alucinaciones y el «colapso del modelo».
• Aplicar la «resolución de problemas basada en modelos» a tareas complejas de ingeniería y gestión.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a profesionales principiantes, intermedios y avanzados que deseen transformar sus flujos de trabajo arquitectónicos tradicionales en procesos nativos de inteligencia artificial. En lugar de reemplazar la creatividad del arquitecto, nos enfocamos en potenciarla: utilizando la inteligencia artificial para manejar tareas repetitivas, acelerar la conceptualización y automatizar las cargas administrativas. El taller cierra la brecha entre los bocetos crudos y presentaciones profesionales de alta gama.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Generar de 3 a 5 variantes conceptuales en el tiempo que anteriormente tomaba crear una sola.
• Ejecutar un postproducción de alto nivel de manera independiente sobre los renders, eliminando la necesidad de externalizar correcciones menores.
• Utilizar IA Multimodal (Gemini/GPT) para analizar códigos de construcción legales complejos y documentación técnica.
• Implementar flujos de trabajo administrativos automatizados para recuperar unas cuantas horas de trabajo manual por semana.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de nivel básico a intermedio de diversas áreas que desean aprender a utilizar herramientas de IA de manera eficiente para tareas diarias, ahorrando tiempo y mejorando la productividad.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Identificar herramientas impulsadas por IA adecuadas para distintas tareas.
• Automatizar procesos repetitivos para mejorar la eficiencia del flujo de trabajo.
• Aprovechar la IA para una mejor comunicación, informes y toma de decisiones.
• Garantizar un uso responsable y ético de la IA en el lugar de trabajo.

This instructor-led, live training in Bolivia is aimed at: Mixed teams from business and IT.

By the end of this training, participants will be able to:

• Find and prioritise AI use cases
• Build working prototypes in small teams
• Present results and next steps
• Take prototypes into the AI roadmap