CURSO ESPECIALIZADO EN AGENTES IA

• ¿Qué es un Agente IA? (Percepción, Razonamiento, Acción Autónoma). Diferencias con IA tradicional. Capacidades fundamentales.  
• Tipos de agentes (reactivos a cognitivos). 
• El "Por Qué Ahora": Avances clave. Potencial transformador. Introducción a Sistemas Multi-Agente (MAS).

• Democratizando la creación de agentes: Exploración de plataformas No-Code/Low-Code para el diseño y configuración de Agentes IA (ej. Zapier/Make con IA, Voiceflow/Botpress, GPTs personalizados). 
• Enfoque en la interfaz visual, lógica de flujos, y cómo permiten a no técnicos prototipar.
• Presentación de la plataforma que se usará para el proyecto del curso.

• Agentes IA en la Nube: Introducción conceptual a servicios como Amazon Bedrock, Google Vertex AI (Agent Builder) y Azure AI Studio para la creación de agentes más robustos. 
• Nuevas APIs y Modelos Especializados: Cómo APIs de Google, OpenAI, etc., facilitan capacidades avanzadas para agentes.
• Agentes Verticales: Ejemplos de agentes especializados por industria o función (ej. finanzas, salud).

• Hiper-personalización autónoma, orquestación del customer journey, generación de contenido dinámico, análisis de sentimiento y respuesta autónoma.
• Casos de éxito y oportunidades.

• Agentes como "comerciales aumentados" (cualificación de leads, asistencia).
• Automatización de tareas comerciales. Potencial en negociación y pricing dinámico. Integración con CRM.
• Casos de éxito.

• Optimización autónoma (inventarios, rutas).  
• Mantenimiento predictivo conceptual. 
• Detección de fraude y anomalías.
• Asistentes IA para análisis financiero. Casos de éxito.

• Agentes en reclutamiento y onboarding.
• "Asistentes personales IA" para empleados.
• Análisis de clima laboral y formación (conceptual).
• Casos de éxito.

• Metodologías para descubrir casos de uso para el proyecto. Criterios de evaluación.
• Enfoque práctico en la plataforma No-Code seleccionada: Mapeo de un proceso simple, diseño del flujo lógico/conversacional inicial.
• Presentación detallada del Proyecto Final: "Diseña y Configura tu Primer Agente IA".

• Hands-on en la plataforma No-Code: Configuración de triggers, acciones básicas, y lógica condicional simple.
• Integración de conocimiento básico (ej. FAQs, prompts para LLM si aplica). 
• Trabajo en los proyectos individuales/grupales con apoyo del instructor.

• Hands-on en la plataforma No-Code: Pruebas del agente, identificación de mejoras.
• Principios de IA Responsable aplicados al agente construido. Discusión de limitaciones y escalabilidad conceptual.
• Breve presentación de los prototipos de agentes.
• Conclusiones y próximos pasos.

En cada módulo, pondrás en práctica los conocimientos adquiridos a través de diversos casos prácticos que reflejan situaciones reales del mundo laboral. Aprenderás a aplicar Agentes IA en diferentes contextos y a resolver desafíos concretos, lo que te permitirá desarrollar habilidades prácticas y relevantes para tu carrera. 

• Objetivo: Identificar un problema simple o una tarea repetitiva en su entorno (laboral o personal) y diseñe y configure un prototipo de Agente IA para abordarlo utilizando una plataforma No-Code/Low-Code seleccionada.

• Alcance: El agente debe ser simple pero funcional, demostrando la aplicación de los conceptos aprendidos. No se espera un agente de nivel empresarial, sino un ejercicio de aprendizaje práctico. 

• Ejemplos de Proyectos Simples:

  • Un agente que recibe emails con ciertas palabras clave y crea una tarea en Trello/Asana.

  • Un agente conversacional básico (chatbot) que responde preguntas frecuentes sobre un producto/servicio, basándose en un documento de FAQs. 

  • Un agente que monitorea un feed RSS y envía un resumen diario por email utilizando un LLM para resumir. 

  • Un agente que toma datos de un formulario de Google Forms y los clasifica/enruta a diferentes hojas de Google Sheets. 

  • Un "GPT Personalizado" que ayuda a redactar emails para un propósito específico o a resumir documentos que se le proporcionen. 

• Amazon Bedrock, Google Vertex AI (Agent Builder), Azure AI Studio: Comprenderás conceptualmente cómo estas plataformas de nube ofrecen servicios robustos para construir, desplegar y gestionar Agentes IA a escala empresarial. Se analizarán sus capacidades principales y casos de uso, sin requerir acceso directo o configuración técnica.

• LangChain y Similares: Entenderás para qué sirven estos frameworks en el desarrollo de aplicaciones impulsadas por LLMs, incluyendo la creación de agentes con capacidades de razonamiento y uso de herramientas. El objetivo es que entiendas su rol en el ecosistema.

• Vector Stores y RAG (Retrieval-Augmented Generation): Aprenderás conceptualmente cómo estas tecnologías permiten a los Agentes IA acceder a información específica y actualizada, superando las limitaciones de conocimiento de los LLMs pre-entrenados. 

• Se discutirá cómo las APIs de empresas como OpenAI, Google, Anthropic, etc., proporcionan acceso a modelos de lenguaje y otras capacidades de IA que son fundamentales para potenciar a los agentes.