Construcción de sistemas de trabajo potenciados con IA

A26030373

Ficha
Impartición:
-
Horas teóricas online:
20
Horas prácticas online:
10
Horas lectivas:
30
Horas trabajo autónomo del alumnado:
45
ECTS:
3
Plazas disponibles:
37
Aula:
Campus virtual de la Universidad de La Laguna
Categoría:
Cursos/Seminarios
Modalidad:
Microcredencial Universitaria
Modalidad:
En línea
Descripción
Objetivos
- Comprender los fundamentos técnicos de los modelos de lenguaje y sus límites estructurales para aprovecharlos con criterio profesional.
- Diseñar y construir un sistema personal de trabajo con IA adaptado al contexto profesional propio del alumno.
- Integrar agentes especializados y conexiones con herramientas externas para automatizar tareas de conocimiento de alto valor.
Resultados de aprendizaje
- Diseñar un sistema de trabajo con IA adaptado al contexto profesional propio, identificando los componentes necesarios y su articulación.
- Construir agentes especializados que automaticen tareas de conocimiento y que integren contexto documentado por el propio alumno.
- Conectar el sistema con herramientas externas (calendarios, correo, fuentes de datos) para ampliar su capacidad de acción más allá de la conversación.
Profesorado:
  • Fabio Hallwyler
  • Roberto Claudio Sandulli Saldaña
Metodología docente
- Lecciones magistrales
- Clases prácticas
-Trabajo individual
- Estudio personal
- Evaluación
- Tutoría
- Metodologías activas
Programa
  • Módulo 1. Introducción al sistema y fundamentos

    ● Panorama de la IA aplicada al trabajo profesional.
    ● Diferencia entre usar IA y construir un sistema con IA.
    ● Conceptos clave: modelos de lenguaje, ventana de contexto, multimodalidad.
    ● Presentación de la arquitectura del sistema que el alumno construirá a lo largo del curso.

  • Módulo 2. Conocimiento profesional como materia prima

    ● Articulación de la propuesta de valor con diferenciación real y descripción profunda del cliente.
    ● Desarrollo de estrategias competitivas y ventajas competitivas sostenibles.
    ● Toma de decisiones en entornos de incertidumbre.
    ● Documentación estructurada del conocimiento profesional como base para alimentar el sistema.

  • Módulo 3. Entorno de trabajo y primeros pasos

    ● Instalación y configuración del entorno de desarrollo.
    ● Conceptos prácticos: tokens, APIs, agentes frente a chat conversacional.
    ● Archivos de documentación en formato estándar.
    ● Traslación del conocimiento profesional documentado en el Módulo 2 a la estructura del sistema.

  • Módulo 4. Configuración del sistema base y pensamiento crítico

    ● Archivo central de configuración del sistema: personalidad, reglas y criterio.
    ● Pensamiento crítico aplicado a la IA: detección de adulación, alucinaciones y sesgos en los
    resultados.
    ● Configuración del sistema para comportarse como socio crítico y no como validador automático.
    ● Primera tarea automatizada funcional.

  • Módulo 5. Agentes y especialización

    ● Separación de roles: agentes que planifican y agentes que ejecutan.
    ● Creación de agentes especializados por función, perfil o sector.
    ● Trabajo en paralelo y coordinación entre agentes.
    ● Memoria y estructura del sistema: dónde se almacena cada tipo de información y por qué.

  • Módulo 6. Conexión con herramientas externas

    ● Protocolos de conexión con servicios externos.
    ● Integración con calendarios, correo electrónico, fuentes de datos y herramientas de productividad.
    ● Acceso a información actualizada desde el sistema.
    ● Consideraciones sobre datos sensibles y uso de modelos locales.
    ● Automatizaciones deterministas para tareas críticas.

  • Módulo 7. Producción y casos de uso reales

    ● De datos en bruto a entregable profesional.
    ● Casos de uso aplicados: producción de contenido, análisis, planificación, simulación de cliente.
    ● Flujos completos de principio a fin.
    ● Criterios de calidad.

  • Módulo 8. Sostener, evaluar y escalar el sistema

    ● Auto-mejora del sistema con el uso.
    ● Evaluadores automáticos de calidad.
    ● Buenas prácticas de mantenimiento y versionado.
    ● Evolución del sistema a largo plazo.

Criterios de evaluación
- Resolución de casos, ejercicios y problemas. Se valorará la realización de los entregables asociados a cada módulo, en los que el alumno aplica los contenidos al caso profesional propio.
Ponderación: 40% de la calificación final.
- Trabajos, memorias, informes y proyectos escritos. El alumno entregará al finalizar el curso una memoria estructurada (entre 10 y 15 páginas) en la que documentará el sistema construido durante la formación, los casos de uso reales implementados y una reflexión sobre el plan de evolución del sistema. Ponderación: 60% de la calificación final.
Observaciones
  • Formación online 100% asíncrona 

Formación subvencionada por el “Plan para el desarrollo de microcredenciales universitarias”, inversión 6 del componente 21 de la Adenda del “Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia - financiado por la Unión Europea - Next Generation EU", para el ejercicio 2025.

Tipos de Inscripción
No existen tipos de inscripción vigentes. Para cualquier duda contacte con la Secretaría de la Fundación.