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La IA está transformando cómo operan las empresas, desde automatización hasta productos inteligentes en producción. Sin embargo, el talento especializado no está creciendo al mismo ritmo. Según McKinsey, el 87% de las empresas no encuentra ingenieros de IA preparados para liderar estos cambios. Esa brecha no es un riesgo. Es tu oportunidad si decides formarte hoy.
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Tú decides si es lo correcto para ti. Sin presiones ni compromisos.
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AI Engineering — Módulos del programa
Construye sistemas reales con IA desde el primer día. Este currículo se organiza en dos tracks — IA Central y Agentes, e Infraestructura para IA — más un capstone que integra todo en una empresa completamente transformada y desplegada. Apoyado por fundamentos complementarios en herramientas y prácticas de desarrollo moderno a lo largo del programa.
IA Central y Agentes
Asistentes Personales con OpenClaw
- Configurar un agente de IA de código abierto como asistente personal
- Asignar tareas e integrar aplicaciones externas con el agente
Projects:
Despliega y configura un asistente de IA autoalojado — tuyo, bajo tu control, sin depender de proveedores externos.
IA Central y Agentes
Asistentes Personales Avanzados con OpenClaw
- Identificar escenarios donde un agente resuelve problemas reales de negocio
- Desarrollar habilidades personalizadas para OpenClaw
- Implementar memoria contextual (episódica, semántica, procedimental)
- Configuración y extensión avanzada del agente
Projects:
Convierte tu asistente básico en una herramienta productiva con autonomía real en contextos de negocio.
IA Central y Agentes
Trabajar con Agentes de Código IA
- Construir bancos de memoria y reglas de contexto desde una base de código existente
- Escribir especificaciones ejecutables para agentes (agent specs)
- Sintetizar habilidades reutilizables para que los agentes actúen con precisión
Projects:
Construye bancos de memoria y reglas de contexto que conviertan un agente de código en un colaborador que entiende tu base de código.
IA Central y Agentes
LLMs, Entrenamiento y RAG
- Preparar datos y seleccionar modelos para entrenamiento
- Implementar técnicas RAG en bases de conocimiento propietarias
- Trabajar con bases de datos vectoriales
- Evaluar, depurar e integrar modelos en producción
Projects:
Implementa RAG para que tu agente responda con conocimiento propietario y actualizado.
IA Central y Agentes
Ingeniería Agéntica
- Construir agentes con llamadas a herramientas (function calls reales)
- Implementar guardrails como mecanismo de seguridad y control
- Proveer herramientas al agente mediante CLIs optimizadas para IA
- Extender las capacidades del agente con el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)
Projects:
Construye agentes que llaman herramientas, acceden a sistemas externos vía MCPs y CLIs, y operan con memoria persistente.
IA Central y Agentes
Flujos de Trabajo Agénticos
- Diseñar sistemas multi-agente con enrutamiento y arbitraje
- Implementar memoria compartida entre agentes
- Desplegar flujos de trabajo agénticos con funciones serverless y durables
Projects:
Diseña sistemas donde múltiples agentes colaboran, distribuyen tareas y funcionan de forma autónoma a escala.
Infraestructura para IA
Desarrollo Backend con Agentes de Código
- Diseñar arquitecturas backend para soluciones potenciadas por IA
- Crear bucles de agente integrando LLMs con APIs
- Implementar almacenamiento ligero y procesamiento de datos CSV
- Construir y exponer APIs REST para frontends y agentes
Projects:
Construye APIs robustas con FastAPI, implementa bucles de agente en Python y diseña arquitecturas backend orientadas a casos de uso de IA.
Infraestructura para IA
Automatizaciones de Flujos de Trabajo
- Modelar lógica de negocio con diagramas de flujo
- Implementar flujos básicos y avanzados en n8n
- Integrar LLMs y aplicaciones externas en automatizaciones
- Desplegar flujos mantenibles con manejo de errores
Projects:
Construye automatizaciones de negocio con IA en n8n que se ejecutan de forma autónoma sin intervención manual.
Infraestructura para IA
Pipelines de Datos
- Manipular y preparar conjuntos de datos con Python
- Construir pipelines de datos desde la aplicación hasta sistemas de análisis
Projects:
Construye pipelines que toman datos crudos, los transforman y los dejan listos para alimentar modelos, reportes o agentes.
Infraestructura para IA
Telemetría
- Optimizar el almacenamiento para reportes e integridad de datos
- Identificar oportunidades de recolección de datos en escenarios reales
- Recopilar telemetría y contexto del usuario desde la aplicación
- Construir reportes a partir de datos de telemetría
Projects:
Instrumenta aplicaciones para recopilar datos de comportamiento y tomar decisiones basadas en evidencia real.
Infraestructura para IA
Procesamiento Asíncrono y Offloading
- Implementar procesamiento en segundo plano para tareas costosas
- Gestionar colas de procesos con workers
- Usar colas para delegar trabajo entre agentes y servicios
Projects:
Implementa sistemas de procesamiento en segundo plano y colas que permiten a los agentes delegar trabajo pesado sin bloquear a los usuarios.
Infraestructura para IA
Tiempo Real
- Construir chats de soporte con LLMs en tiempo real
- Implementar streaming de respuestas con generadores (yield)
- Integrar webhooks y pub/sub en aplicaciones de IA
Projects:
Implementa comunicación en tiempo real entre usuarios y modelos de lenguaje usando streaming, WebSockets y arquitecturas orientadas a eventos.
Infraestructura para IA
Autenticación de Aplicaciones Web
- Implementar autenticación y restricciones de rutas en FastAPI
- Construir flujos de autenticación completos (login, tokens, sesiones)
Projects:
Implementa autenticación segura en FastAPI y construye flujos de login completos que definen lo que cada usuario — y agente — puede hacer.
Infraestructura para IA
Manejo de Errores, Depuración y Testing
- Entender y gestionar errores en tiempo de ejecución con control de flujo
- Desarrollar suites de pruebas para aplicaciones robustas
Projects:
Verifica el código generado por IA con manejo controlado de errores y suites de pruebas que validan el comportamiento esperado.
Infraestructura para IA
Ciberseguridad en Aplicaciones de IA
- Identificar y corregir las vulnerabilidades OWASP Top 10 en aplicaciones web
- Implementar prácticas de seguridad específicas para integraciones de IA
- Usar LLMs como herramienta de auditoría de ciberseguridad
Projects:
Identifica vulnerabilidades críticas en aplicaciones de IA e implementa prácticas seguras en la integración de modelos.
Capstone
Empresa Transformada por IA
- Frontend generado por IA
- API con autenticación completa
- Pipeline de telemetría y reportes
- Flujos de trabajo automatizados generados por agentes
- Capa de conocimiento RAG
- Agentes con llamadas a herramientas
- Comunicación en tiempo real
Projects:
Integra todo lo aprendido en un sistema funcional y desplegado — la transformación completa de una empresa a través de la IA.
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Esto es como cuando vas al océano: la parte más importante es mojarte los pies. Yo lo recomendaría: lánzate, ve por ello, y después de este bootcamp me siento listo para saltar al medio del océano.
