Automation & Agent Manager

Qué es la IA generativa y por qué es diferente

• Entiende qué hace que ChatGPT sea diferente a las IAs tradicionales

• Por qué la IA generativa está revolucionando la forma de trabajar

Cómo "piensa" realmente un modelo de IA

• Tokens: La "moneda" con la que la IA procesa información (y por qué importa para costes)

• Contexto: Por qué la IA "olvida" cosas y cómo trabajar con su memoria

• Temperatura: El "dial" que controla si la IA es más creativa o más precisa

• Embeddings: Cómo la IA entiende el significado (sin entrar en matemáticas complejas)

Introducción práctica a los principales modelos

• ChatGPT: Cuándo usarlo y cuándo no (casos reales)

• Gemini: Las ventajas de tener a Google detrás

• Claude: El mejor para análisis profundo y documentos largos

Laboratorio opcional de Python (1h)

• Para quienes quieran profundizar: lo básico que necesitas saber

• Sin experiencia previa: te enseñamos desde cero

• Cómo hablar con APIs de forma simple

Desafío 0: Crear un prompt que convierta texto desordenado en datos organizados →

Anatomía de un prompt profesional

• Rol: Cómo definir la personalidad y expertise del modelo

• Objetivo: Especificar qué debe lograr el prompt con precisión

• Restricciones: Límites de formato, longitud y estilo

• Formato de salida: JSON, tablas, listas, o texto estructurado

Evaluación automática de calidad

• Precisión: Métricas para medir exactitud de respuestas

• Consistencia: Evaluar si el prompt produce resultados predecibles

• Relevancia: Medir qué tan bien responde a la necesidad real

• Frameworks de testing y validación de prompts

Técnicas avanzadas (más simples de lo que suenan)

• Chain of Thought: Hacer que la IA "piense en voz alta" paso a paso (mejora resultados en un 30-40%)

• ReAct: Combinar razonamiento y acción (suena técnico, pero lo verás funcionando en minutos)

• Prompts multirol: Hacer que la IA debata consigo misma para mejores resultados

• Control de coste: Cómo pagar menos sin sacrificar calidad

• Few-shot learning: Darle ejemplos a la IA para que haga exactamente lo que quieres

Buenas prácticas para sistemas corporativos

• Documentación de prompts para equipos

• Versionado y control de cambios

• Gestión de prompts en ambientes de producción

• Seguridad y prevención de prompt injection

Espacio de creatividad (30 min)

• Actualización sobre nuevas herramientas IA del mercado

• Mini reto creativo: Diseñar un prompt para un caso inusual

Desafío 1: Desarrollar un playbook de 3 prompts profesionales aplicables a un proceso real →

Aquí dejas de copiar y pegar. La IA empieza a trabajar sola: lee emails, actualiza hojas de cálculo, notifica en Slack, todo sin tu intervención.

Fundamentos de la automatización inteligente

• Arquitectura básica: entrada → razonamiento → acción → validación

• Diferencia entre automatización tradicional y automatización con IA

• Cuándo usar automatización vs agentes autónomos

• Casos de uso reales en empresas

Creación de flujos con herramientas low-code

• n8n: Plataforma open-source para workflows complejos

• Make (Integromat): Automatizaciones visuales avanzadas

• OpenAI Builder Toolkit: Construcción de GPTs personalizados

• Comparativa: Cuándo usar cada herramienta

Integración con herramientas corporativas reales

• Google Sheets: Lectura/escritura de datos, actualización automática

• Gmail: Clasificación, respuesta automática, extracción de información

• Notion: Creación/actualización de bases de datos y páginas

• Slack: Bots, notificaciones inteligentes, respuestas contextuales

• WhatsApp: Automatización de conversaciones y respuestas

• Stripe: Procesamiento de pagos y notificaciones

• CRMs: Actualización de leads, scoring automático, seguimiento

Diseño de procesos resilientes

• Webhooks: Comunicación entre sistemas en tiempo real

• Routers: Lógica condicional y flujos de decisión

• Logs y debugging: Seguimiento de errores y monitoreo

• Alertas de error: Notificaciones cuando algo falla

• Manejo de fallos: Reintentos, rollbacks y recuperación

• Rate limiting: Control de costes y límites de API

Espacio de creatividad (30 min)

• Mini laboratorio: "Automatiza tu propio flujo de trabajo"

• Cada participante identifica una tarea repetitiva de su día a día

• Diseño colaborativo de soluciones de automatización

Desafío 2: Diseñar un flujo de automatización end-to-end que resuelva una tarea real →

Esta fase te da superpoderes: la IA escribe el código por ti, y tú te enfocas en resolver problemas reales.

Claude para Desarrollo Conversacional

• Claude como asistente de código: Explicación de código complejo, refactorización y optimización

• Debugging con IA: Cómo usar Claude para encontrar y corregir errores rápidamente

• Generación de código: Scripts para automatizaciones, APIs y procesamiento de datos

• Documentación automática: Generar docstrings, comentarios y README con IA

Cursor: Tu IDE Inteligente

• Autocompletado con IA: Código que se escribe casi solo

• Chat integrado: Pregunta sobre tu código en contexto

• Refactorización instantánea: Mejora tu código con un comando

• Multi-archivo: Cambios coordinados en varios archivos a la vez

Lovable: De Idea a App Completa

• Desarrollo sin código: Describe tu app y la IA la construye

• Interfaces visuales: Diseño responsive automático

• Backend integrado: Base de datos y APIs generadas

• Deploy instantáneo: De idea a producción en minutos

Genspark: Búsqueda Inteligente para Desarrollo

• Búsqueda semántica: Encuentra código y soluciones por concepto

• Ejemplos contextuales: Código relevante para tu problema específico

• Documentación activa: Respuestas directas, no solo links

Flujo de Trabajo Integrado

• Workflow completo: Idea → Lovable → Cursor → Claude → Deploy

• Prototipado rápido: De concepto a MVP en horas

• Iteración ágil: Cambios y mejoras en tiempo real

Desafío 3: Crear una aplicación funcional usando vibe coding tools →

Aquí es donde la magia sucede: tus agentes razonan por sí mismos, toman decisiones y ejecutan tareas complejas. Es como tener un asistente trabajando 24/7.

1. Fundamentos de agentes IA (1.5h)

• Diferencia crítica: Agente vs flujo automatizado

• Los 4 pilares de un agente: Razonamiento, Memoria, Herramientas, Bucles de acción

• Casos de uso reales: Asistentes inteligentes, análisis autónomo, orquestación de tareas

• Cuándo usar agentes vs automatización simple

2. Arquitectura de agentes (1.5h)

• Ciclo ReAct (Reasoning + Acting):

1. Observar la situación actual

2. Razonar sobre qué hacer

3. Actuar ejecutando una herramienta

4. Observar el resultado

5. Repetir hasta completar el objetivo

• Memoria de corto plazo: Contexto de la conversación actual

• Memoria de largo plazo: Información persistente entre sesiones

• Herramientas (funciones/APIs): Capacidades que el agente puede usar

• Bucles iterativos: Decidir → ejecutar → validar → iterar

3. Frameworks actuales (0.5h)

• LangGraph: Ideal para razonamiento complejo y grafos de estado

• LlamaIndex: Mejor para RAG avanzado y consulta de documentos

• OpenAI Assistants: Solución managed para casos simples

• Criterios de selección: Cuándo elegir cada framework

4. Creación de agentes con LangGraph (2.0h)

• Grafos de estado: Razonamiento no lineal con múltiples caminos

• Nodos: Puntos de decisión y acción en el flujo

• Transiciones: Lógica para moverse entre estados

• Lógica condicional: If/else inteligente basado en resultados

• Tools (funciones/APIs): Conectar el agente con capacidades externas

• Memory (contexto histórico): Mantener información relevante

• Checkpoints: Persistencia y recuperación de estado para continuar después

• Mini-demo guiada + plantilla editable para tu caso de uso

5. RAG avanzado con LlamaIndex (2.0h)

• Indexado inteligente:

• Embeddings: Representación vectorial de documentos

• Vector stores: Bases de datos para búsqueda semántica

• Grafos de conocimiento: Relaciones entre conceptos

• Query engines personalizados: Búsqueda adaptada a tu dominio

• Retrievers avanzados: Estrategias de recuperación (semantic, keyword, hybrid)

• Citación con confianza: Score de relevancia y trazabilidad de fuentes

• Agentes que combinan razonamiento + recuperación: Decidir cuándo buscar información

• Multi-documento: Orquestación de consultas en varias fuentes simultáneamente

• Construcción de índice operativo con tus propios documentos

6. Integración con herramientas low-code (1.0h)

• Conectar agentes con n8n / Make / Zapier

• Webhooks: Activar agentes desde eventos externos

• API calls: Hacer que el agente ejecute acciones en otras plataformas

• Triggers automáticos: Iniciar agentes basado en condiciones

• Orquestación híbrida: Combinar agente IA + escenarios visuales

• Manejo de alertas, errores y monitoreo de costes

7. Espacio de creatividad (0.5h)

• "Agentes creativos": Diseñar un microagente inusual

• Ejemplos: Guionista autónomo, entrenador personal IA, analista financiero, detective de datos

• Boceto del grafo de razonamiento para tu agente

Entregables de esta fase:

• Plantilla LangGraph ajustada al caso de cada alumno

• Índice LlamaIndex operativo con citación y scores de confianza

• Flujo híbrido (agente + n8n/Make) listo para presentación final

Desafío 4: Construir un agente funcional con retrieval avanzado, razonamiento y trazabilidad →

Objetivo: Crear un sistema completo que integre:

• Prompting profesional: Prompts estructurados y optimizados

• Reasoning (razonamiento): Lógica de decisión del agente

• Retrieval (recuperación): Consulta inteligente de información

• Automatización: Integración con herramientas reales

• Vibe Coding: Desarrollo asistido por IA

Proceso:

• Desarrollo de un caso integrador personalizado a tu contexto laboral

• Trabajo práctico guiado por el instructor paso a paso

• Troubleshooting en tiempo real de problemas comunes

• Optimización de costes, latencia y precisión

• Documentación profesional con README y comentarios

• Deployment en producción (opcional)

• Entrega individual de proyecto funcional

Ejemplos de proyectos que puedes construir:

• Agente de atención al cliente que consulta documentación y responde tickets

• Sistema de análisis de contratos con extracción de cláusulas clave

• Asistente de ventas que califica leads y actualiza CRM automáticamente

• Automatización de reportes que extrae datos, analiza y envía insights

• Agente de investigación que busca información y genera resúmenes citados

Criterios de evaluación:

• Funcionalidad completa del sistema

• Calidad del razonamiento y decisiones del agente

• Precisión y citación correcta de fuentes

• Manejo apropiado de errores y casos límite

• Optimización de costes y latencia

• Calidad del código y documentación

• Aplicabilidad inmediata en entorno real

Tu proyecto quedará listo para implementar en producción →

No es imprescindible. El programa incluye herramientas de vibe coding que te permiten crear aplicaciones sin ser programador. Sin embargo, nociones básicas de programación son un plus. Incluimos un laboratorio opcional de Python de 1 hora para quienes quieran profundizar.

Todas las clases son 100% en vivo por Microsoft Teams, con interacción directa con los instructores. Además, todas las sesiones quedan grabadas y disponibles con acceso de por vida para que puedas repasarlas cuando quieras.

El programa comienza el sábado 21 de febrero de 2026 y se imparte todos los sábados durante 4 meses (13-14 sesiones de 3 horas cada una). Horario: 4:00 PM hora de España.

No hay problema. Todas las sesiones quedan grabadas y las tendrás disponibles en menos de 24 horas. Podrás verlas a tu ritmo y hacer las prácticas cuando te venga mejor. Además, tendrás acceso a la comunidad privada para resolver dudas.

Sí, recibirás un certificado digital oficial de CERTIFIER si cumples con el examen final del programa.

¿Qué es CERTIFIER? Es una plataforma de certificación profesional reconocida internacionalmente que valida tus habilidades de forma verificable y trazable. Los certificados CERTIFIER incluyen:

• Badge digital para tu perfil de LinkedIn

• Código único de verificación que cualquier empresa puede validar

• Reconocimiento profesional en automatización e inteligencia artificial

• URL pública para compartir en tu CV y redes sociales

Requisito: Debes aprobar el examen final del programa para recibir tu certificado oficial.

Este certificado diferencia tu perfil profesional y demuestra a empleadores que has completado un programa riguroso y verificable.

Sí, ofrecemos una opción exclusiva de pago en 7 cuotas mensuales de $136 sin intereses, disponible por tiempo limitado. Esta opción es ideal si prefieres distribuir el pago.

⚠️ Requisito obligatorio: Pagas cómodamente durante el programa. Las cuotas son mensuales y automáticas.

Política de compromiso: Una vez realizada la primera cuota, NO se permiten devoluciones de ninguna cuota pagada. El compromiso es total desde el primer pago.

Necesitas un ordenador (PC o Mac) con conexión a internet estable, navegador web actualizado y cuenta de Microsoft Teams. Para las prácticas, usarás herramientas en la nube (n8n, Make, LangGraph, etc.), por lo que no necesitas instalaciones complejas. Todo se ejecuta en navegador o mediante APIs.

El programa requiere un mínimo de 15 personas inscritas para abrirse. Si no se alcanza ese mínimo, se reembolsará el 100% de tu inversión o podrás trasladar tu plaza a la siguiente convocatoria. Te notificaremos con al menos 2 semanas de antelación.

El programa está diseñado para profesionales de todos los niveles. Empezamos desde cero con la Fase 0 de nivelación, y avanzamos progresivamente hasta agentes autónomos avanzados. Si ya usas IA en tu día a día, aprovecharás más rápido. Si es tu primer contacto, tendrás todo el soporte para ponerte al día. Lo importante es la motivación por aprender.