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Inteligencia artificial Deep learning

Curso de Diseño y gestión de agentes autónomos de IA para la optimización de procesos

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Los agentes autónomos de IA son sistemas inteligentes capaces de realizar tareas de manera independiente, basándose en objetivos y reglas programadas, sin necesidad de intervención humana constante. Están diseñados para interpretar información, tomar decisiones y ejecutar acciones en un entorno específico. Estos agentes pueden ser tan simples como un chatbot que responde consultas de clientes o tan complejos como un sistema de planificación que optimiza la logística de una empresa. En el contexto de una empresa o una administración pública, un agente autónomo puede encargarse de tareas repetitivas, gestionar grandes volúmenes de datos en tiempo real y adaptarse automáticamente a cambios en su entorno, proporcionando un nivel de eficiencia y precisión que sería difícil alcanzar con recursos humanos. Con el crecimiento de los datos y la necesidad de tomar decisiones rápidas y precisas, los agentes autónomos son aliados estratégicos en muchos sectores. Para las empresas y administraciones públicas, integrar agentes autónomos de IA significa poder responder mejor a los desafíos actuales en la automatización de procesos repetitivos y el análisis de datos, liberando a los equipos para centrarse en tareas más estratégicas.

Empresas líderes como Amazon, JP Morgan, Unilever y Siemens han implementado agentes autónomos de IA para optimizar operaciones clave: Amazon utiliza JP Morgan automatiza el análisis de contratos legales; Unilever mejora la selección de talento con análisis de video, etc.

Mediante la realización de este curso, serás capaz de diseñar e implementar agentes autónomos de IA que optimicen procesos empresariales o administrativos asegurando eficiencia y seguridad.

  • Dirigido a

    Ingenieros de software y desarrolladores de IA, Analistas de procesos y operaciones, profesionales de optimización y logística, especialistas en IA y Machine Learning, gerentes y consultores de innovación digital, estudiantes avanzados de ciencias computacionales, ingeniería y matemática, emprendedores tecnológicos

  • Competencias a adquirir

    Diseñar e implementar agentes autónomos de IA que optimicen procesos empresariales o administrativos asegurando eficiencia y seguridad.

  • Requisitos

    Conocimientos básicos en inteligencia artificial y machine learning,

    Competencias en programación: Se requiere experiencia previa en lenguajes de programación como Python, especialmente en el uso de frameworks y bibliotecas relevantes para IA.

    Comprensión de procesos empresariales o administrativos: Experiencia o conocimiento en flujos de trabajo corporativos o gubernamentales, lo cual facilitará la identificación de áreas donde la automatización y los agentes de IA pueden aportar valor.

    Familiaridad con herramientas de desarrollo de IA: Conocimiento básico de entornos de desarrollo como Jupyter Notebooks, y acceso a herramientas y recursos para implementar IA (por ejemplo, entornos en la nube, bibliotecas de bots y frameworks de agentes autónomos).

Descarga el temario completo en PDF
  1. Introducción a la IA agéntica

    • ¿Pero qué son estos agentes?
    • Agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje (LLM)
    • ¿Qué hace a un agente ser un agente?
    • Colaboración multiagente
    • Más conceptos fundamentales sobre agentes autónomos
    • Diferencias entre IA generativa y la IA agéntica
    • Aplicaciones de agentes autónomos en la industria y la administración pública
    • Resumen
  2. Diseño de agentes autónomos de IA

    • Evolución del diseño
    • Componentes de los agentes de IA
    • Enfoques en el diseño de los agentes
    • Principios clave en el diseño de agentes
    • Tipos de arquitectura
    • Diseño de agentes de IA en el mundo real
    • El proceso de diseño de agentes de IA
    • Reflexión sobre el diseño de un equipo de agentes
    • Más allá de las pruebas de concepto: implementación de agentes
    • Resumen
  3. Implementación de agentes autónomos

    • Algunas plataformas de agentes de IA populares
    • ¿Qué es CrewAI? Ejemplos prácticos
    • Integración de CrewAI con otras herramientas
    • Otra plataforma de agentes: Introduciendo Autogen
    • Resumen
  4. Gestión eficiente de agentes de IA

    • Supervisión y mantenimiento de agentes
    • Identificación de áreas susceptibles a la automatización
    • Estrategias para la mejora continua de procesos
    • Medición del impacto de la optimización
    • Resolución de problemas comunes
    • Flujo de tokens en diferentes patrones de conversación
    • Patrones de uso de tokens
    • Mejores prácticas para la gestión de tokens
    • Resumen
  5. Evaluación del ROI de agentes autónomos

    • Análisis integral del ROI
    • KPIs extendidos para evaluar el ROI
    • Herramientas avanzadas para medir el ROI
    • Estrategias avanzadas de ajuste
    • Iteración y mejora continua
    • Resumen
    • Resumen

Este curso cumple con los requisitos establecidos por FUNDAE para la bonificación de Formación Programada.

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