El Bootcamp de Creación de Agentes con IA Agentica e IA Generativa es un programa intensivo orientado a la formación de profesionales capaces de diseñar, construir, orquestar y desplegar agentes inteligentes empresariales.

A lo largo del programa, los participantes aprenderán a utilizar tecnologías modernas como IA Generativa, Large Language Models — LLMs, Prompt Engineering, RAG, APIs, automatización inteligente, cloud, MLOps y LLMOps, aplicándolas en casos reales de negocio.

El bootcamp está diseñado para brindar una formación práctica y actualizada, enfocada en la creación de soluciones con IA para atención al cliente, análisis documental, automatización de procesos, integración con sistemas empresariales y toma de decisiones basada en información contextual.

Objetivo general

Formar profesionales capaces de crear soluciones empresariales basadas en agentes inteligentes, aplicando IA Generativa, IA Agentica, LLMs, RAG, automatización, integración con sistemas externos y despliegue cloud.

Objetivos específicos

Al finalizar el bootcamp, el participante será capaz de:

• Comprender los fundamentos de los modelos LLMs y su aplicación en soluciones empresariales.
• Diseñar prompts avanzados para automatización, asistencia inteligente y toma de decisiones.
• Diferenciar un chatbot tradicional, un asistente con IA generativa y un agente inteligente empresarial.
• Diseñar arquitecturas de agentes IA orientadas a casos reales de negocio.
• Implementar soluciones con memoria conversacional, contexto y arquitecturas RAG.
• Integrar agentes IA con documentos, PDFs, bases de conocimiento, APIs, CRMs, ERPs y plataformas externas.
• Diseñar flujos de automatización inteligente y orquestación de agentes.
• Aplicar herramientas como LangChain, CrewAI, n8n, Pinecone, ChromaDB y FAISS.
• Comprender buenas prácticas de seguridad, gobierno y despliegue empresarial de soluciones IA.
• Desplegar agentes inteligentes en entornos cloud como AWS, Azure o Google Cloud.

Módulo 1: ML / LLMs, Prompt Engineering y Razonamiento Avanzado

• Introducción a los Large Language Models — LLMs.
• Comparativa entre modelos modernos: GPT, Claude, Gemini, Llama y Mistral.
• Fundamentos de Prompt Engineering.
• Técnicas avanzadas de prompting empresarial.
• Chain of Thought, ReAct y razonamiento guiado.
• Diseño de prompts para automatización y toma de decisiones.
• Construcción de asistentes inteligentes empresariales.
• Control de comportamiento, tono y contexto.
• Evaluación y optimización de prompts.
• Seguridad y prevención de prompt injection.
• Taller: Construcción de un asistente empresarial inteligente.

Módulo 2: Fundamentos de IA Agentica y Arquitectura de Agentes Inteligentes

• Evolución de chatbots hacia agentes autónomos inteligentes.
• Diferencias entre IA Generativa, IA Agentica y automatización tradicional.
• Tipos de agentes: reactivos, autónomos, multiagente y copilotos empresariales.
• Arquitectura moderna de soluciones basadas en agentes IA.
• Ciclo de vida de un agente inteligente.
• Diseño de sistemas orientados a agentes.
• Patrones de arquitectura empresarial con IA.
• Introducción a Agentic AI para empresas.
• Casos de uso reales en banca, retail, salud y operaciones.
• Taller: Diseño de una arquitectura de agente empresarial.

Módulo 3: Desarrollo Moderno con Speckit, OpenSpec y Spec Driven Development — SDD

• Introducción a OpenSpec y Spec Driven Development.
• Fundamentos de Speckit.
• Construcción de aplicaciones impulsadas por IA desde especificaciones.
• Buenas prácticas para el desarrollo moderno asistido por IA.
• Aplicación de especificaciones para soluciones inteligentes.

Módulo 4: Memoria, Contexto y Arquitecturas RAG

• Fundamentos de memoria conversacional.
• Manejo de contexto en agentes inteligentes.
• Introducción a RAG — Retrieval-Augmented Generation.
• Bases vectoriales y embeddings.
• Uso de Pinecone, ChromaDB y FAISS.
• Estrategias de recuperación inteligente de información.
• Integración con documentos, PDFs y conocimiento empresarial.
• Integración con APIs y sistemas externos.
• Conexión con CRMs, ERPs y plataformas corporativas.
• Integración con herramientas low-code y no-code.
• Taller: Construcción de un agente con memoria y RAG.

Módulo 5: Automatización Inteligente y Orquestación de Agentes

• Automatización de procesos empresariales con IA.
• Diseño de workflows inteligentes.
• Orquestación de agentes y herramientas.
• Integración con plataformas como n8n, LangChain y CrewAI.
• Automatización de soporte y atención al cliente.
• Automatización de procesos administrativos y operativos.
• Creación de asistentes corporativos inteligentes.
• Agentes para análisis documental y toma de decisiones.
• Multi-agent systems y coordinación de agentes.
• Monitoreo y trazabilidad de procesos automatizados.
• Taller: Creación de un flujo automatizado empresarial con agentes IA.

Módulo 6: Cloud, Seguridad y Despliegue Empresarial

• Arquitecturas IA en Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud.
• Servicios gestionados para IA y agentes inteligentes.
• Despliegue de aplicaciones IA en contenedores y Kubernetes.
• Escalabilidad y resiliencia de soluciones IA.
• Observabilidad y monitoreo de agentes.
• Seguridad, gobierno y cumplimiento en IA.
• Gestión de costos y optimización cloud.
• CI/CD para aplicaciones IA.
• Despliegue productivo de agentes empresariales.
• MLOps y LLMOps para soluciones empresariales.
• Taller: Despliegue completo de un agente IA en cloud.

El bootcamp se desarrolla bajo una metodología práctica, aplicada y orientada a proyectos, combinando fundamentos técnicos con casos de uso empresariales.

Las clases se realizan en modalidad online en vivo, permitiendo la interacción directa con los docentes, resolución de consultas y acompañamiento durante el proceso de aprendizaje.

La metodología incluye:

• Clases en vivo con explicación paso a paso.
• Desarrollo de talleres prácticos por módulo.
• Análisis de casos reales aplicados a empresas.
• Uso de herramientas actuales de IA, automatización y cloud.
• Ejercicios guiados para construir asistentes y agentes inteligentes.
• Aplicación de RAG para trabajar con documentos y bases de conocimiento.
• Diseño de flujos de automatización y orquestación de agentes.
• Integración con APIs, sistemas externos y plataformas empresariales.
• Proyecto aplicado para consolidar los conocimientos adquiridos.