Creación de Agentes Inteligentes con IA
La evolución de la Inteligencia Artificial Generativa ha dado paso a una nueva generación de soluciones: los Agentes Inteligentes, capaces de razonar, tomar decisiones, ejecutar tareas, interactuar con personas y colaborar con otros agentes de forma autónoma.
Este curso entrega una visión clara y aplicada sobre cómo diseñar, crear e implementar agentes inteligentes basados en IA generativa, combinando modelos de lenguaje (LLM), prompts avanzados, flujos de decisión, memoria, herramientas y gobierno.
ObjetivosEste curso entrega una visión clara y aplicada sobre cómo diseñar, crear e implementar agentes inteligentes basados en IA generativa, combinando modelos de lenguaje (LLM), prompts avanzados, flujos de decisión, memoria, herramientas y gobierno.
Al finalizar el curso, el participante será capaz de:
- Comprender qué es un agente inteligente y cómo se diferencia de un chatbot.
- Diseñar agentes basados en LLMs con objetivos claros.
- Crear flujos de razonamiento, decisión y acción.
- Incorporar memoria, herramientas y contexto a los agentes.
- Identificar casos de uso reales en negocio, operaciones y soporte.
- Evaluar riesgos, sesgos y buenas prácticas de gobierno de agentes.
Este curso está dirigido a:
- Líderes de innovación y transformación digital
- Product Managers y Product Owners
- Consultores y arquitectos de soluciones
- Profesionales de negocio y tecnología
- Equipos de automatización, datos o IA
- Académicos y formadores en IA
No se requiere saber programar, aunque se valoran nociones básicas de lógica de procesos.
Introducción a los agentes inteligentes
- Evolución: de chatbots a agentes inteligentes
- Qué es un agente inteligente con IA generativa
- Diferencias entre:
– Chatbot
– Asistente
– Copiloto
– Agente autónomo - Componentes básicos de un agente:
– Objetivo
– Contexto
– Razonamiento
– Acción - Casos reales de agentes en empresas
Fundamentos de IA Generativa para agentes
- Qué es un LLM y cómo “razona”
- Capacidades y límites de los modelos generativos
- Prompting como lenguaje de diseño
- Tipos de prompts:
– Instruccionales
– Contextuales
– De razonamiento - Errores comunes al diseñar agentes
Diseño de agentes inteligentes
- Definición del objetivo del agente
- Roles, personalidad y alcance del agente
- Diseño de flujos de decisión
- Pensamiento paso a paso (chain-ofthought conceptual)
- Límites, reglas y controles
- Decisiones clave:
– ¿Qué decide el agente?
– ¿Qué valida un humano?
Memoria, contexto y herramientas
- Tipos de memoria en agentes:
– Memoria corta
– Memoria larga - Uso de contexto dinámico
- Integración de herramientas:
– IDocumentos
– APIs
– Bases de conocimiento - Agentes que ejecutan acciones
- Buenas prácticas para evitar errores y alucinaciones
Agentes colaborativos y multiagente
- Qué es una arquitectura multiagente
- Agentes especialistas vs agente coordinador
- Delegación de tareas entre agentes
- Casos de uso:
– Ventas
– RRHH
– Soporte
– Análisis - Beneficios y riesgos del enfoque multiagente
Casos de uso empresariales y estrategia
- Identificación de procesos automatizables con agentes
- Agentes para:
– Atención al cliente
– Ventas y CRM
– Análisis y reporting
– Operaciones internas - Medición de valor:
– Productividad
– Calidad
– Ahorro de costos - Estrategia de adopción organizacional
Gobierno, riesgos y ética en agentes inteligentes
- Riesgos de agentes autónomos
- Sesgos, errores y decisiones no deseadas
- Control humano (Human-in-the-loop)
- Seguridad, privacidad y cumplimiento
- Buenas prácticas de gobierno de IA
Taller práctico: creación de un agente inteligente
- Diseño guiado de un agente
- Definición de objetivo, contexto y reglas
- Simulación de flujos de decisión
- Presentación del agente diseñado
- Feedback y mejora