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 utilizarla.
• Estructura de acuerdos del equipo (disparador / acción / evidencia / responsable).
• Rol del Curador de Prompts: validación, toma de decisiones y aprobación. Plan de respuesta a incidentes de IA.
Día 1 — Tarde: Restricciones, Riesgos y Cumplimiento
• Capacidades reales de los LLM — vectores de riesgo en prompts: inyección, fuga de datos, alucinaciones.
• Marco legal: GDPR/LOPDGDD, Ley de IA de la UE — estándares sectoriales (DICOM, HL7, HIPAA).
• Ejercicio práctico: traducir un estándar del dominio en una barrera de protección para prompts.
Día 2 — Mañana: Arquitectura técnica de los prompts
• Arquitectura de agentes: memoria, contexto y objetivos desde una perspectiva de diseño de prompts.
• Integración de API y fuentes de datos del dominio, encadenamiento de múltiples agentes y prompts.
Día 2 — Tarde: Anatomía del prompt empresarial
• Las 6 capas: Rol / Contexto / Restricciones / Estándares de Dominio / Formato / Ejemplos.
• Jerarquía de prompts: Sistema (organización completa) — Dominio (equipo) — Tarea (individuo).
• Demostración: descomponer un prompt ingenuo y reconstruirlo. Instrucciones para los días 3–5.
Módulo 2 — Talleres de Co-construcción (Días 3–4–5)
Día 3 — Descubrimiento y Auditoría de Estándares
- Talleres paralelos por equipos: Arquitectos, Desarrolladores específicos del dominio, Backend, QA.
- Mapeo de estándares empresariales y restricciones — 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, versionado y sistema de etiquetas (equipo, dominio, herramienta objetivo).
- Construcción de primeras plantillas validadas: TypeScript DICOM, revisión de código, pruebas QA, documentación de API.
- Entregable del Día 4: Plantillas operativas (4+) + guía de convenciones.
Día 5 — Montaje de la Biblioteca, Gobernanza y Entrega Oficial
- Organización de la biblioteca, integración con GitHub Copilot / Cursor / API de LLM interno.
- Rol del Curador de Prompts, indicadores de calidad, rituales de equipo y plan de implementación de 30 días.
- Entregable final del Día 5: Biblioteca v1.0 documentada + Carta de Gobernanza + Plan de 30 días.
Requerimientos
- Haber completado al menos un curso de IA (introductorio o avanzado).
- 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 del equipo durante los días 3 a 5.
- Documentación previa: documentación de estándares existentes (README, guías de codificación).
Público objetivo
- Arquitectos de software.
- Desarrolladores (específicos del dominio, backend, frontend).
- Ingenieros de QA / Técnicos de código.
- Líderes de equipo y mandos medios.
- Gestores de TI, decisores y responsables 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