Ruta progresiva
Cada nivel prepara al participante para asumir responsabilidades profesionales de mayor complejidad.
Academia profesional
Academia de inteligencia artificial
Desarrolla las competencias necesarias para comprender, construir, integrar, operar y gobernar soluciones de inteligencia artificial en entornos empresariales.
Propuesta académica
Una formación diseñada para demostrar capacidades reales
La academia integra fundamentos, especialización, ingeniería, arquitectura, laboratorios y evaluación basada en competencias.
Aprendizaje aplicado
Los contenidos se desarrollan mediante casos empresariales, prácticas guiadas y proyectos.
Certificación por competencias
El participante debe demostrar conocimiento, ejecución práctica y capacidad de aplicación.
Enfoque independiente
Los principios son transferibles entre herramientas, proveedores de infraestructura y plataformas de IA.
Ruta profesional
Construye tu perfil desde practitioner hasta architect
La progresión permite iniciar por fundamentos, especializarse en un dominio y avanzar hacia responsabilidades de ingeniería y arquitectura.
Las especializaciones predictiva, generativa y agéntica pueden cursarse de manera independiente antes de ingresar a la certificación de ingeniería.
Profesional inicial en IA
Fundamentos, casos de uso, riesgos, ética y adopción responsable.
Especialista en IA predictiva
Modelos predictivos, preparación de datos y evaluación.
Especialista en IA generativa
Prompts, RAG, modelos fundacionales y aplicaciones generativas.
Especialista en IA agéntica
Agentes, herramientas, memoria, flujos y orquestación.
Ingeniero de IA
Integración, despliegue, observabilidad, seguridad y MLOps.
Arquitecto de IA
Arquitectura empresarial, gobierno, resiliencia y escalabilidad.
Plan de formación
Seis cursos para recorrer toda la ruta de inteligencia artificial
Cada curso puede tomarse de manera independiente o como parte de una certificación acumulativa.
Curso 1
Fundamentos de inteligencia artificial
Introducción integral a los conceptos, aplicaciones, limitaciones y riesgos de la inteligencia artificial.
- Fundamentos de IA y aprendizaje automático
- Casos de uso empresariales
- Ética, privacidad y uso responsable
- Proyecto de adopción inicial
Curso 2
Aprendizaje automático y analítica predictiva
Diseño, entrenamiento y evaluación de modelos predictivos aplicados a problemas de negocio.
- Preparación y calidad de datos
- Modelos supervisados y no supervisados
- Métricas y validación
- Proyecto predictivo aplicado
Curso 3
Ingeniería de inteligencia artificial generativa
Construcción de aplicaciones generativas con modelos fundacionales, RAG, herramientas y evaluación.
- Diseño de instrucciones
- Embeddings y búsqueda semántica
- RAG y bases vectoriales
- Evaluación y seguridad de respuestas
Curso 4
Agentes inteligentes y automatización cognitiva
Diseño de agentes capaces de planificar, utilizar herramientas, mantener contexto y ejecutar tareas.
- Arquitectura de agentes
- Memoria y contexto
- Herramientas y funciones
- Orquestación multiagente
Curso 5
Ingeniería de IA y MLOps
Integración, despliegue, operación, monitoreo y mejora continua de soluciones de inteligencia artificial.
- API y arquitectura de integración
- Contenedores y despliegue
- Monitoreo y observabilidad
- Seguridad y gestión del ciclo de vida
Curso 6
Arquitectura empresarial y gobierno de IA
Diseño de plataformas empresariales escalables, seguras, gobernadas y alineadas con la estrategia.
- Patrones de arquitectura
- Gobierno, riesgo y cumplimiento
- Seguridad de IA
- Proyecto de arquitectura empresarial
Credenciales profesionales
Seis certificaciones alineadas con funciones laborales
Las credenciales de especialista pueden obtenerse de manera independiente. Las de ingeniería y arquitectura son acumulativas.
Profesional inicial en IA
Valida conocimientos fundamentales, criterios de adopción y uso responsable de inteligencia artificial.
Requiere: Curso 1 + examen situacional.
Especialista en IA predictiva
Demuestra capacidad para preparar datos, seleccionar modelos y evaluar soluciones predictivas.
Requiere: Curso 2 + laboratorio práctico.
Especialista en IA generativa
Valida el diseño de aplicaciones generativas con RAG, evaluación, seguridad y recuperación de información.
Requiere: Curso 3 + laboratorio práctico.
Especialista en IA agéntica
Demuestra capacidad para construir agentes, herramientas, memoria y flujos inteligentes.
Requiere: Curso 4 + proyecto aplicado.
Ingeniero de IA
Valida integración, despliegue, operación, observabilidad, seguridad y mantenimiento de soluciones de IA.
Requiere: Cursos 2, 3, 4 y 5 + proyecto.
Arquitecto de IA
Certifica la capacidad para diseñar arquitecturas empresariales escalables, seguras y gobernadas.
Requiere: Ruta completa + defensa de proyecto final.
Ecosistema tecnológico
Herramientas y plataformas utilizadas durante la formación
La academia mantiene un enfoque independiente, pero utiliza tecnologías actuales para desarrollar competencias prácticas.
Python
OpenAI
Microsoft Azure
Google infraestructura
AWS
Hugging Face
LangChain
LlamaIndex
MLflow
Docker
GitHub
Bases vectoriales
Aprendizaje práctico
Laboratorios y proyectos que producen evidencia de competencia
Las actividades pueden adaptarse al contexto de cada organización o cohorte.
Predicción de demanda
Preparación de datos, entrenamiento, evaluación y explicación de un modelo predictivo.
Asistente empresarial con RAG
Construcción de una solución que consulte documentos, recupere contexto y genere respuestas verificables.
Agente para operaciones
Creación de un agente que utilice herramientas, ejecute acciones y registre resultados.
API de inteligencia artificial
Exposición de un modelo o servicio de IA mediante una API segura y documentada.
Monitoreo de una solución de IA
Configuración de métricas, trazabilidad, evaluación y alertas operativas.
Arquitectura empresarial
Diseño de una solución integral con componentes, seguridad, gobierno y estimación de costos.
Proyecto integrador
Diseña una solución completa de inteligencia artificial empresarial
El proyecto final reúne estrategia, arquitectura, datos, construcción, evaluación, seguridad, operación y gobierno.
Solicitar información del proyecto1. Diagnóstico y definición del caso de uso
2. Diseño funcional y arquitectura
3. Desarrollo del prototipo
4. Evaluación técnica y de negocio
5. Presentación y defensa profesional
Perfil de ingreso
- Profesionales de tecnología, datos, automatización, innovación o transformación digital.
- Analistas, desarrolladores, consultores, docentes y responsables de procesos.
- Conocimientos básicos de lógica, datos y herramientas digitales.
- Para cursos de ingeniería se recomienda experiencia técnica previa.
Perfil de salida
- Profesional inicial en IA, Especialista en IA, Ingeniero de IA o Arquitecto de IA.
- Desarrollador de soluciones generativas y agénticas.
- Consultor de adopción y transformación con inteligencia artificial.
- Responsable de arquitectura, operación, riesgo o gobierno de IA.
Preguntas frecuentes
Información clave antes de iniciar
No. Cada curso puede tomarse de manera independiente. La ruta completa es necesaria únicamente para quienes desean alcanzar la certificación de Arquitecto de IA.
La participación en el curso y el proceso de certificación se gestionan como componentes diferenciados. Esto permite cursar la formación sin presentar el examen o solicitar posteriormente la certificación.
Los cursos iniciales no requieren programación avanzada. Las rutas predictiva, de ingeniería y MLOps sí incluyen actividades técnicas y se benefician de conocimientos básicos de Python.
El enfoque es independiente de fabricante. Los laboratorios pueden utilizar diferentes herramientas para que las competencias sean transferibles entre ecosistemas tecnológicos.
Sí. La academia puede adaptarse a roles, casos de uso, políticas, tecnologías y proyectos reales de una organización.
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