Fundamentos de LLM para aplicaciones empresariales: contexto, salidas, herramientas y arquitectura
Fundamentos técnicos para comprender cómo funciona un modelo de lenguaje dentro de una aplicación empresarial, cómo se construye su contexto, cómo se controlan salidas variables, cuándo usar recuperación o herramientas y cómo evaluar latencia, coste, privacidad, portabilidad y riesgo antes de desarrollar.
Recorrido: Construir sistemas de IA
Para quién
Product managers, consultores técnicos, arquitectos, responsables de producto y perfiles de negocio con base tecnológica que necesitan diseñar o evaluar aplicaciones con modelos de lenguaje sin entrenar modelos desde cero
Antes de empezar
- Poder describir una tarea empresarial concreta, su entrada, su resultado esperado y el coste de un error
- Comprender de forma básica APIs, datos y lógica de aplicaciones
- No se requieren conocimientos de entrenamiento de modelos ni matemáticas avanzadas de deep learning
Resultado de aprendizaje
Qué deberías poder hacer al terminar.
Distinguir el modelo de lenguaje, el proveedor, la API y la aplicación que controla datos, permisos, reglas y efectos
Comprender tokens, contexto, instrucciones, historial y memoria persistente sin confundirlos entre sí
Diseñar contratos de salida que separen estructura válida, significado correcto, evidencia y reglas de negocio
Elegir entre contexto directo, recuperación, herramientas, estado persistente, workflow y agente según la necesidad
Comparar alternativas por calidad, latencia, coste total, privacidad, disponibilidad y dependencia de proveedor
Redactar un brief técnico evaluable que convierta un caso empresarial en una arquitectura y un prototipo acotado
Índice del curso
Sigue los módulos en orden si quieres hacer el recorrido completo. Si ya dominas una parte, puedes entrar directamente en la lección que necesites.
Módulo 1
El modelo dentro del sistema
Construye un modelo mental del LLM como componente probabilístico dentro de una aplicación que conserva autoridad y control fuera del modelo.
- 1. Distinguir el LLM, el modelo y la aplicación →
Asignar responsabilidades entre LLM, aplicación, datos, reglas, herramientas y personas sin delegar autoridad empresarial al modelo.
- 2. Comprender tokens, contexto e instrucciones →
Diseñar una política de contexto que priorice instrucciones, evidencia y estado sin confundir ventana de contexto con memoria persistente.
Módulo 2
Salidas y capacidades ampliadas
Convierte generación flexible en salidas utilizables y distingue con precisión contexto, recuperación, herramientas y estado.
- 1. Controlar salidas probabilísticas y estructuradas →
Diseñar una salida estructurada que pueda validarse por forma, significado, evidencia, negocio y riesgo antes de producir efectos.
- 2. Diferenciar recuperación, herramientas y estado →
Elegir entre contexto directo, RAG, consulta, herramienta, estado, workflow o agente según el tipo de necesidad, permiso y efecto.
Módulo 3
Decisiones de arquitectura
Evalúa compromisos operativos y documenta una arquitectura que pueda probarse antes de invertir en una implementación completa.
- 1. Evaluar latencia, coste, privacidad y dependencia →
Comparar modelos y arquitecturas con un benchmark común y requisitos de latencia, coste, privacidad y dependencia que puedan reevaluarse.
- 2. Redactar el brief técnico de una aplicación LLM →
Entregar un brief técnico que permita revisar responsabilidades, datos, controles, evaluación y la incertidumbre principal antes de desarrollar.
Aplicación a un caso real
¿Estás definiendo una aplicación con modelos de lenguaje?
Podemos contrastar el caso, los datos, los efectos permitidos y qué arquitectura mínima necesita.
Revisar la arquitectura →