El Bootcamp de Arquitectura de Soluciones IA es un programa online en vivo orientado al diseño e implementación de soluciones empresariales basadas en Inteligencia Artificial.

Durante el programa, los participantes aprenderán a estructurar arquitecturas que integren modelos LLM, Inteligencia Artificial Generativa, APIs, sistemas empresariales, bases de datos, RAG, memoria conversacional, bases vectoriales y agentes de IA.

También se abordarán aspectos fundamentales para llevar una solución a entornos productivos, como el despliegue en la nube, la seguridad, la protección de datos, la escalabilidad, el monitoreo, la gestión de costos y el gobierno responsable de la IA.

El bootcamp tiene una duración de 3 meses, con 96 horas académicas de clases online en vivo, y está diseñado para participantes con un nivel básico a intermedio.

Módulo 1: Fundamentos de Arquitectura para Soluciones IA

• Introducción a la arquitectura de soluciones IA.
• Diferencias entre IA tradicional, IA generativa, modelos LLM y agentes de IA.
• Componentes principales de una solución IA empresarial.
• Casos de uso de IA en diferentes áreas de negocio.
• Arquitecturas monolíticas, modulares y basadas en servicios.
• Criterios para seleccionar herramientas, modelos y plataformas.
• Flujo general de una solución IA: entrada, procesamiento, modelo, respuesta e integración.
• Riesgos comunes al diseñar soluciones con IA.
• Entregable: mapa de arquitectura inicial de una solución IA empresarial.

Módulo 2: Modelos LLM y Diseño de Soluciones con IA Generativa

• Qué son los modelos LLM y cómo funcionan a nivel conceptual.
• Modelos comerciales y open source: GPT, Claude, Gemini, Llama y Mistral.
• Criterios para elegir un modelo según el caso de uso.
• Prompt Engineering aplicado a soluciones empresariales.
• System prompts, instrucciones, contexto y restricciones.
• Diseño de asistentes inteligentes.
• Manejo de respuestas, temperatura, tokens y costos.
• Buenas prácticas para reducir errores y respuestas incorrectas.
• Evaluación básica de respuestas generadas por IA.
• Entregable: diseño de un asistente IA funcional para un caso de negocio.

Módulo 3: Integración con APIs, Herramientas y Procesos Empresariales

• Fundamentos de APIs REST para soluciones IA.
• Consumo de APIs de modelos LLM.
• Integración con sistemas internos y externos.
• Conexión con CRM, ERP, formularios, bases de datos y herramientas de comunicación.
• Automatización de procesos con IA.
• Diseño de flujos entre usuarios, aplicaciones y modelos de IA.
• Manejo de errores, validaciones y respuestas.
• Casos prácticos de atención al cliente, análisis documental y generación de reportes.
• Entregable: flujo integrado de IA conectado a una herramienta o proceso empresarial.

Módulo 4: Datos, Memoria, RAG y Bases Vectoriales

• Importancia de los datos en las soluciones de IA.
• Preparación y estructuración de información empresarial.
• Introducción a embeddings.
• Bases vectoriales y sus principales aplicaciones.
• Arquitectura RAG: Retrieval-Augmented Generation.
• Carga, división y recuperación de documentos.
• Diseño de memoria conversacional.
• Diferencias entre memoria corta, memoria larga y contexto.
• Herramientas y servicios para implementar RAG.
• Buenas prácticas para reducir respuestas inventadas.
• Seguridad y privacidad en el uso de documentos internos.
• Entregable: prototipo de asistente IA con consulta de documentos mediante RAG.

Módulo 5: Arquitectura de Agentes IA y Orquestación de Soluciones

• Qué es un agente de IA.
• Diferencias entre chatbot, asistente IA y agente IA.
• Componentes de un agente: objetivo, memoria, herramientas, planificación y ejecución.
• Arquitecturas de agentes simples y sistemas multiagente.
• Uso de herramientas externas por agentes de IA.
• Diseño de flujos de decisión.
• Orquestación de tareas con agentes.
• Casos de uso en soporte, análisis, ventas, operaciones y automatización.
• Limitaciones y riesgos de los agentes de IA.
• Supervisión humana y control de ejecución.
• Entregable: diseño funcional de un agente IA para resolver un proceso empresarial.

Módulo 6: Cloud, Seguridad, Escalabilidad y Proyecto Final

• Opciones de despliegue para soluciones IA.
• Servicios cloud aplicados a IA en AWS, Azure y Google Cloud.
• Arquitecturas serverless, contenedores y APIs.
• Escalabilidad y rendimiento en soluciones IA.
• Gestión de costos en el consumo de modelos.
• Seguridad en aplicaciones con IA.
• Protección de datos sensibles.
• Gobierno de IA y uso responsable.
• Monitoreo básico de soluciones IA.
• Documentación técnica de arquitectura.
• Presentación de soluciones ante stakeholders.
• Proyecto final: arquitectura completa de una solución IA empresarial.

Al finalizar el bootcamp, el participante estará en capacidad de:

• Comprender los fundamentos de la arquitectura de soluciones basadas en Inteligencia Artificial, identificando sus principales componentes, modelos, flujos de datos, integraciones y criterios de diseño para entornos empresariales.
• Diseñar soluciones con modelos LLM e IA Generativa, aplicando buenas prácticas de Prompt Engineering, selección de modelos, manejo de contexto y evaluación de respuestas para casos de uso reales.
• Integrar soluciones de IA con herramientas, APIs y procesos empresariales, conectándolas con sistemas internos, bases de datos, CRM, ERP, formularios, plataformas cloud y flujos de automatización.
• Implementar arquitecturas con RAG, memoria y bases vectoriales, permitiendo que las soluciones consulten información propia de la organización de manera contextual, segura y eficiente.
• Diseñar agentes de IA capaces de utilizar herramientas, procesar información, ejecutar tareas y participar en procesos empresariales bajo mecanismos de supervisión humana.
• Definir una arquitectura completa de solución IA empresarial, considerando seguridad, escalabilidad, despliegue cloud, costos, monitoreo y gobierno de IA.
• Desarrollar un proyecto final aplicado a un caso empresarial, documentando y presentando la arquitectura de la solución ante los stakeholders.

El bootcamp se desarrolla mediante clases online en vivo y una metodología progresiva, en la que los participantes avanzan desde los fundamentos de la arquitectura de soluciones IA hasta el diseño de una solución empresarial completa.

Cada módulo combina la explicación de conceptos con su aplicación en casos de uso empresariales, como asistentes inteligentes, análisis documental, automatización de procesos, agentes de soporte, soluciones comerciales y sistemas de consulta de información interna.

Durante el programa, los participantes desarrollarán entregables prácticos, entre ellos:

• Mapa inicial de arquitectura de una solución IA.
• Diseño de un asistente inteligente para un caso de negocio.
• Flujo de IA integrado con una herramienta o proceso empresarial.
• Prototipo de asistente documental utilizando RAG.
• Diseño funcional de un agente de IA.
• Arquitectura completa de una solución IA empresarial.

El aprendizaje culmina con un proyecto final en el que el participante deberá diseñar, documentar y presentar una arquitectura de solución IA, considerando modelos, datos, integraciones, seguridad, escalabilidad, despliegue cloud, costos, monitoreo y gobierno responsable.