Curso de IA Aplicada

Desarrollar aplicaciones empresariales con LLM y APIs: arquitectura, herramientas, seguridad y operación

Partiendo del brief técnico y de los fundamentos de M02, este curso convierte decisiones de arquitectura en una aplicación LLM mantenible: contratos estables, integración server-side, salidas estructuradas, herramientas autorizadas, estado, recuperación, fiabilidad, seguridad, pruebas de aceptación y un piloto listo para pasar a la disciplina de operación de C06.

Para: Desarrolladores, arquitectos, consultores técnicos y responsables de producto que construyen aplicaciones empresariales con APIs de modelos de lenguaje y necesitan separar la lógica de negocio del proveedor, controlar efectos y operar el sistema con evidencia reproducible.

Índice del curso

Módulo 1

Del brief a una integración controlada

Convierte requisitos de producto en contratos verificables y encapsula al proveedor detrás de una frontera server-side estable.

  1. 1. Convertir el brief en contratos y casos verificables →

    Transformar un brief empresarial en interfaces, estados de error, permisos, efectos y casos de prueba independientes del proveedor.

  2. 2. Integrar la API desde servidor y centralizar la configuración →

    Diseñar un adaptador server-side que separe el dominio de la API del proveedor y concentre secretos, modelos, timeouts, límites, almacenamiento y errores.

Módulo 2

Salidas y herramientas

Convierte outputs y tool calling en interfaces que el servidor valida, autoriza, ejecuta y audita.

  1. 1. Implementar salidas estructuradas y validación →

    Usar Structured Outputs como contrato sintáctico y aplicar después validación semántica, de negocio, autorización y evidencia antes de aceptar el resultado.

  2. 2. Implementar herramientas y efectos seguros →

    Implementar herramientas pequeñas y autorizadas con validación de argumentos, idempotencia, aprobación proporcional al riesgo y trazabilidad de efectos.

Módulo 3

Contexto, estado y fiabilidad

Gestiona contexto, recuperación, estado y fallos distribuidos sin depender de memoria implícita ni duplicar efectos.

  1. 1. Gestionar contexto, recuperación y estado →

    Construir el contexto de cada llamada desde identidad, estado, historial relevante y evidencia sin usar la memoria implícita del modelo como fuente de verdad.

  2. 2. Diseñar timeouts, reintentos, idempotencia y asincronía →

    Diseñar reintentos limitados, identidad de intención, trabajos asíncronos y reconciliación para recuperarse sin duplicar efectos.

Módulo 4

Seguridad y evidencia

Aplica seguridad en capas y construye el quality gate de desarrollo necesario para permitir un piloto; la observabilidad y operación de producción se profundizan en C06.

  1. 1. Aplicar autenticación, privacidad y guardrails →

    Aplicar autenticación, autorización, minimización y defensa en profundidad para limitar qué datos y efectos puede alcanzar un flujo LLM.

  2. 2. Crear pruebas, evals de aceptación y trazabilidad mínima →

    Construir una puerta de calidad reproducible que pruebe contratos, seguridad y comportamiento LLM antes del piloto y deje artefactos preparados para la operación avanzada de C06.

Módulo 5

Entrega de producto

Optimiza con datos y entrega un piloto controlado que otro equipo pueda desplegar, observar, degradar y revertir.

  1. 1. Optimizar latencia, coste y experiencia →

    Mejorar latencia, coste y experiencia mediante medición y experimentos que mantengan las propiedades de calidad y seguridad requeridas.

  2. 2. Desplegar un piloto y operar la aplicación LLM →

    Entregar un piloto LLM reproducible y operable con alcance limitado, observabilidad, respuesta a incidentes y capacidad de reversión.