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Curso Avanzado de Prompt Engineering: Agentes, Flujos y Automatización con IA

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Sobre el curso

Aprendé a diseñar flujos que combinan instrucciones, datos, recuperación de información y herramientas con controles explícitos. Vas a evaluar tanto la respuesta final como los pasos que la produjeron, prestando atención a dependencias, permisos y estados de error.

Mesa Delta es el caso de trabajo: leer un pedido y una política, preparar un borrador y conservar pendientes sin ejecutar acciones externas. A partir de trazas sintéticas vas a comparar arquitecturas y construir criterios para decidir cuánto control y autonomía necesita una tarea.

Para quién

Para quienes ya saben especificar y evaluar prompts y quieren avanzar hacia el diseño de sistemas de varios pasos.

Qué vas a aprender

  • Elegir entre una instrucción simple, un flujo de pasos y una propuesta con mayor autonomía.
  • Descomponer tareas mediante contratos y comprobaciones entre etapas.
  • Diseñar recuperación de información y uso de herramientas con límites de autoridad.
  • Representar estados de error, pendientes, aprobación y alternativa manual.
  • Comparar calidad, trayectoria y costo por tarea exitosa.
  • Preparar una evaluación con casos normales, límites y situaciones adversariales.

Requisitos

Necesitás comprender especificación y evaluación de prompts, y leer estructuras de datos sencillas. Podés llegar desde el curso inicial o con conocimientos equivalentes. Las prácticas usan trazas sintéticas y no requieren APIs, claves ni servicios pagos.

Cómo vas a trabajar

Vas a analizar recorridos, completar contratos y revisar permisos y decisiones de Mesa Delta. El proyecto reúne una arquitectura, casos de prueba y criterios para justificar su comportamiento y sus límites.

Alcance

El curso trabaja diseño y evaluación mediante casos y simulaciones. No entrega una integración operativa con proveedores ni acredita el despliegue de agentes. Cualquier implementación real necesita comprobar sus herramientas, accesos y efectos en el entorno correspondiente.

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¿Qué aprenderás?

  • Elegir entre una instrucción simple, un flujo de pasos y una propuesta con mayor autonomía.
  • Descomponer tareas mediante contratos y comprobaciones entre etapas.
  • Diseñar recuperación de información y uso de herramientas con límites de autoridad.
  • Representar estados de error, pendientes, aprobación y alternativa manual.
  • Comparar calidad, trayectoria y costo por tarea exitosa.
  • Preparar una evaluación con casos normales, límites y situaciones adversariales.

Contenido del curso

Módulo 1 — De prompts a sistemas
Pasar de “escribir una buena instrucción” a diseñar una solución con límites, estados y resultados comprobables.

  • 1.1. Arquitectura de una solución con IA
  • 1.2. Tareas, contexto, estado y contratos
  • 1.3. Autonomía, límites y criterios de finalización
  • Quiz 1 — De prompts a sistemas

Módulo 2 — Descomposición, planificación y verificación
Dividir problemas complejos sin perder trazabilidad, control ni criterios de revisión.

Módulo 3 — Herramientas, datos y recuperación
Conectar modelos con capacidades externas mediante interfaces controladas, datos estructurados y fuentes verificables.

Módulo 4 — Flujos y agentes
Seleccionar y combinar patrones de orquestación según la estructura del problema, sus dependencias, riesgos y puntos de control.

Módulo 5 — Evaluación, seguridad y operación
Evaluar sistemas de IA por su resultado y trayectoria, reducir riesgos frente a entradas hostiles y operar agentes con métricas de calidad, costo, latencia y trazabilidad.

Módulo 6 — Proyecto integrador
Construir y defender un prototipo supervisado de sistema con IA para una tarea real, con alcance, arquitectura, controles, evaluación, documentación y mantenimiento.

Valoraciones y críticas de los estudiantes

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