Curso de IA Aplicada

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.

Para: 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

Índice del curso

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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.