Capacitación en línea de Agentic AI en Guatemala

La IA generativa y la IA agéntica son dos paradigmas poderosos que impulsan la próxima ola de automatización e inteligencia: una centrada en la generación de contenido y la otra en el comportamiento autónomo orientado a objetivos.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel intermedio en IA y áreas técnicas que desean comprender cómo construir, evaluar e integrar IA generativa y agéntica en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de los sistemas de IA generativa.
• Explorar el auge de los agentes de IA autónomos y cómo extienden las capacidades de los modelos de lenguaje grandes (LLM).
• Utilizar ingeniería de prompts e integraciones de herramientas para implementaciones prácticas.
• Comparar modelos, herramientas y técnicas para un despliegue responsable.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión grupal.
• Uso práctico de herramientas de IA generativa y agéntica en escenarios del mundo real.
• Ejercicios guiados centrados en la generación de contenido y flujos de trabajo autónomos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

La IA agéntica es una clase emergente de sistemas capaces de tomar decisiones autónomas, ejecutar tareas y orquestar flujos de trabajo.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen comprender cómo la IA agéntica transformará los flujos de trabajo organizacionales, las estrategias de talento y el diseño de puestos.

Al completar el curso, los participantes serán capaces de:

• Evaluar las capacidades y limitaciones de la IA agéntica en entornos empresariales.
• Identificar oportunidades para la automatización, potenciación y rediseño de tareas.
• Evaluar las implicaciones para la fuerza laboral y desarrollar estrategias de adopción responsable.
• Planificar marcos de gobernanza para una implementación de IA segura, transparente y conforme a normativas.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Ejercicios prácticos y análisis basados en escenarios.
• Exploración práctica de flujos de trabajo agénticos en un entorno guiado.

Opciones de Personalización del Curso

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El Bootcamp Práctico de IA Agentiva es un curso intensivo y centrado en proyectos, diseñado para ayudar a los participantes a adquirir experiencia práctica en el diseño, desarrollo e implementación de agentes de IA autónomos utilizando Python. A través de cinco proyectos de complejidad progresiva, los participantes explorarán patrones de diseño agentivo, flujos de trabajo con prompts (indicaciones), orquestación de APIs y escenarios de integración del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean avanzar rápidamente desde la teoría hasta la implementación, desarrollando prototipos funcionales de aplicaciones de IA agentiva.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las arquitecturas de IA agentiva y sus principios de diseño clave.
• Desarrollar, probar e implementar múltiples aplicaciones basadas en agentes en Python.
• Integrar agentes con herramientas externas, APIs y bases de datos.
• Optimizar prompts y flujos de trabajo para mejorar el rendimiento y la confiabilidad.
• Aplicar las mejores prácticas para monitorear, versionar y escalar sistemas de agentes.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y sesiones guiadas de codificación.
• Desarrollo práctico de proyectos y depuración.
• Demonstración en vivo del despliegue completo de un agente.

Opciones de personalización del curso

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Agentes para el borde y ligeros es un curso práctico centrado en la implementación de cargas de trabajo de IA con agentes en dispositivos con recursos limitados. Los participantes aprenderán a crear, optimizar y gestionar agentes ligeros capaces de realizar razonamiento local e inferencia, mejorando la velocidad, privacidad y confiabilidad en entornos distribuidos. El curso hace énfasis en el ajuste del rendimiento, diseño de baja latencia e integración entre hardware y software.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar y optimizar sistemas con agentes en dispositivos usando Python y frameworks de IA para el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y los retos de ejecutar IA con agentes en dispositivos del borde.
• Diseñar bucles de agentes ligeros adecuados para entornos restringidos.
• Implementar inferencia local utilizando TensorFlow Lite, PyTorch Mobile y ONNX.
• Integrar agentes con sensores, actuadores y plataformas IoT.
• Optimizar el rendimiento, el uso de energía y la latencia para operar en tiempo real.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y demostraciones prácticas.
• Desarrollo práctico en entornos locales o emulados.
• Aprendizaje basado en proyectos y ejercicios de implementación guiada.

Opciones de personalización del curso

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La IA agentiva se refiere a sistemas que actúan de forma autónoma para alcanzar objetivos, integrando razonamiento, memoria y uso de herramientas. Este curso ofrece una introducción estructurada a los conceptos de la IA agentiva, centrándose en la ingeniería de prompts, patrones de diseño arquitectónico y prácticas de uso responsable. Los participantes adquirirán conocimientos fundamentales para construir, guiar y desplegar agentes de manera eficaz y segura.

Esta formación en vivo y dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante e intermedio que desean comprender cómo diseñar, crear prompts y gestionar sistemas agentivos responsables utilizando marcos de trabajo prácticos y ejemplos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar los principios fundamentales y el ciclo de vida de los sistemas de IA agentiva.
• Aplicar técnicas de ingeniería de prompts para la ejecución efectiva de tareas.
• Diseñar flujos de trabajo simples de agentes utilizando acceso a herramientas y lógica de decisión.
• Implementar consideraciones de seguridad, gobernanza y uso responsable en agentes de IA.
• Construir un prototipo de agente utilizando marcos de código abierto y Python.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostración guiada.
• Ejercicios prácticos y práctica de codificación.
• Discusiones colaborativas y actividades basadas en casos.

Opciones de Personalización del Curso

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La IA autónoma para la automatización empresarial es un curso práctico diseñado para enseñar a los participantes cómo diseñar, integrar y escalar agentes impulsados por IA para procesos empresariales reales. El curso se centra en mapear oportunidades de automatización, integrar herramientas y construir casos de uso prácticos en flujos de trabajo de atención al cliente, cadena de suministro y marketing.

Esta capacitación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean implementar automatización impulsada por IA utilizando enfoques sin código, de bajo código y basados en Python.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Identificar áreas clave donde la IA autónoma puede impulsar la eficiencia y la innovación del proceso.
• Mapear flujos de trabajo adecuados para la integración de agentes de IA.
• Implementar automatización a través de APIs y herramientas de orquestación.
• Integrar modelos de IA en escenarios empresariales reales con un impacto medible.
• Desarrollar estructuras de gobernanza y monitoreo para operaciones impulsadas por IA.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos y proyectos guiados.
• Implementación en vivo en un entorno de automatización sandbox.

Opciones de personalización del curso

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Este curso explora el diseño, la coordinación y la implementación de sistemas multiagente (MAS) utilizando Python. Los participantes aprenderán cómo construir agentes que se comunican, colaboran y se adaptan para alcanzar objetivos compartidos en entornos complejos y dinámicos.

Esta formación en vivo con instrucción directa (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar e implementar sistemas multiagente para aplicaciones de automatización inteligente, simulación y toma de decisiones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y los principios de los sistemas multiagente.
• Desarrollar agentes capaces de comunicarse, coordinarse y negociar.
• Implementar entornos distribuidos para la interacción entre agentes.
• Aplicar aprendizaje por refuerzo y planificación en contextos multiagente.
• Simular comportamientos cooperativos y competitivos de los agentes.
• Diseñar flujos de trabajo híbridos que combinen humanos e agentes inteligentes.

Formato del curso

• Conferencias impartidas por el instructor y demostraciones en vivo.
• Ejercicios prácticos utilizando marcos de trabajo de agentes de código abierto.
• Proyecto grupal aplicado que simula un escenario multiagente.

Opciones de personalización del curso

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Este curso explora los principios e implementación del aprendizaje por refuerzo (RL) y la toma de decisiones secuenciales aplicados a sistemas de IA agéntica. Los participantes aprenderán cómo diseñar, entrenar y evaluar agentes que interactúan dinámicamente con su entorno para alcanzar objetivos a largo plazo mediante el aprendizaje y la adaptación.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros e investigadores de nivel avanzado desean integrar algoritmos de aprendizaje por refuerzo y planificación en sistemas agénticos para automatización, robótica y razonamiento adaptativo.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las bases matemáticas del aprendizaje por refuerzo y la toma de decisiones.
• Implementar algoritmos clave de RL como DQN, PPO y A3C utilizando Python y PyTorch.
• Modelar entornos usando OpenAI Gym y diseñar escenarios de simulación personalizados.
• Entrenar, evaluar y depurar agentes para tareas de control continuo y discreto.
• Aplicar técnicas de aprendizaje por refuerzo a casos de uso de IA agéntica en robótica y planificación.
• Equilibrar la exploración, la explotación y las restricciones de seguridad en el despliegue del mundo real.

Formato del Curso

• Lecciones impartidas por un instructor y demostraciones de codificación en vivo.
• Ejercicios prácticos utilizando frameworks de código abierto y entornos de simulación.
• Proyecto aplicado que integra la toma de decisiones en un sistema de IA agéntica.

Opciones de Personalización del Curso

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Este curso se centra en la escalabilidad, implementación operativa y gestión de sistemas de IA agéntica en entornos de producción, haciendo hincapié en la confiabilidad, la observabilidad y la eficiencia de costos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean construir pipelines resilientes, observables y optimizados en cuanto a costos para sistemas agénticos a gran escala.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar arquitecturas escalables para cargas de trabajo de IA agéntica.
• Implementar marcos de observabilidad y monitoreo adaptados al comportamiento e interacciones de los agentes.
• Aplicar técnicas de optimización del rendimiento y recursos para procesos prolongados de agentes.
• Controlar los costos y prevenir la "dispersión de agentes" mediante políticas, orquestación y automatización.
• Integrar las mejores prácticas de MLOps para el despliegue continuo, el control de versiones y la reversión de servicios agénticos.

Formato del Curso

• Sesiones prácticas centradas en la ingeniería con ejemplos de infraestructura en vivo.
• Discusión interactiva sobre las compensaciones arquitectónicas y los desafíos de observabilidad.
• Ejercicio final: implementar y monitorear un sistema agéntico de calidad de producción con control de costos.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarlo.

WrenAI permite a las organizaciones superar los cuadros de mando estáticos y avanzar hacia la analítica conversacional y la inteligencia empresarial generativa integrada. Esta transición requiere una planificación cuidadosa de la adopción, la migración de activos y prácticas eficaces de gestión del cambio.

Esta formación en vivo y dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio en inteligencia empresarial y plataformas de datos que deseen modernizar sus sistemas de BI heredados utilizando WrenAI.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Evaluar entornos de BI heredado e identificar oportunidades de modernización.
• Planificar y ejecutar migraciones desde cuadros de mando estáticos hacia WrenAI.
• Adoptar la analítica conversacional y las capacidades de GenBI integrado.
• Liderar la gestión del cambio organizativo para la modernización del BI.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debates.
• Ejercicios prácticos sobre planificación de migración y adopción.
• Laboratorios prácticos sobre analítica conversacional y GenBI integrado.

Opciones de personalización del curso

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Este curso cubre la gobernanza, la gestión de identidades y las pruebas adversarias para sistemas de IA agéntica, centrándose en patrones de implementación seguros para empresas y técnicas prácticas de pruebas de penetración (red-teaming).

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar, asegurar y evaluar sistemas de IA basados en agentes en entornos de producción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Definir modelos de gobernanza y políticas para implementaciones seguras de IA agéntica.
• Diseñar flujos de identidad y autenticación para entidades no humanas, aplicando el principio de acceso mínimo a los agentes.
• Implementar controles de acceso, registros de auditoría y capacidad de observabilidad adaptados a agentes autónomos.
• Planificar y ejecutar ejercicios de pruebas de penetración para detectar usos indebidos, rutas de escalada de privilegios y riesgos de exfiltración de datos.
• Mitigar amenazas comunes a los sistemas agénticos mediante políticas, controles de ingeniería y monitoreo.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y talleres de modelado de amenazas.
• Laboratorios prácticos: aprovisionamiento de identidades, cumplimiento de políticas y simulación de adversarios.
• Ejercicios de equipo rojo (red-team) y equipo azul (blue-team), y evaluación final del curso.

Opciones de Personalización del Curso

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Python es el lenguaje fundamental que impulsa el desarrollo y la orquestación de agentes de IA autónomos. Este curso se centra en la implementación práctica utilizando SDK y marcos de trabajo modernos como LangChain y AutoGen para crear, conectar y gestionar flujos de trabajo de agentes.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros backend, ingenieros de plataforma e ingenieros de ML de nivel intermedio que deseen implementar y orquestar agentes autónomos utilizando herramientas y APIs de Python.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y establecer entornos basados en Python para sistemas agentivos.
• Utilizar SDK populares de agentes como LangChain y AutoGen para crear agentes funcionales.
• Integrar herramientas y APIs para ampliar las capacidades de los agentes.
• Orquestar flujos de trabajo multi-agente y patrones de comunicación.
• Aplicar las mejores prácticas para la depuración, prueba y mantenimiento de bases de código agentivas.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusión.
• Ejercicios prácticos de programación y demostraciones en vivo.
• Proyectos prácticos que construyen flujos de trabajo de agentes de extremo a extremo.

Opciones de personalización del curso

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WrenAI proporciona a los equipos financieros la capacidad de modelar KPI, integrar métricas estandarizadas y diseñar tableros que se alineen con los requisitos regulatorios y las normas de auditoría.

Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado en finanzas que deseen utilizar WrenAI para construir modelos financieros compatibles y tableros que respalden la toma de decisiones y la gestión de riesgos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Modelar KPI y métricas financieras en WrenAI.
• Construir tableros alineados con requisitos regulatorios y de auditoría.
• Integrar WrenAI con fuentes de datos financieros para informes en tiempo real.
• Aplicar mejores prácticas para análisis financiero y monitoreo de riesgos.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos con modelos de datos financieros.
• Laboratorios prácticos sobre diseño de tableros e informes de cumplimiento.

Opciones de personalización del curso

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Este curso enseña técnicas prácticas de ingeniería para diseñar, construir, probar e implementar sistemas agénticos (autónomos) utilizando Python. Cubre el ciclo del agente, la integración de herramientas, la gestión de memoria y estado, patrones de orquestación, controles de seguridad y consideraciones para producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA e ingenieros de software que desean construir agentes autónomos robustos y listos para producción utilizando Python.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar el ciclo del agente y los flujos de trabajo de toma de decisiones.
• Integrar herramientas externas y API para ampliar las capacidades del agente.
• Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para los agentes.
• Coordinar orquestaciones multietapa y la composableidad entre agentes.
• Aplicar las mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos donde se construirán agentes con Python y SDKs populares.
• Ejercicios basados en proyectos que producen prototipos implementables.

Opciones de personalización del curso

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WrenAI permite la generación de SQL a partir de lenguaje natural y analítica impulsada por inteligencia artificial, haciendo que el acceso a los datos sea más rápido e intuitivo. Para un uso empresarial, las prácticas de garantía de calidad y observabilidad son esenciales para asegurar precisión, confiabilidad y cumplimiento.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados de datos y analítica que deseen evaluar la precisión de las consultas, aplicar ajustes de prompts e implementar prácticas de observabilidad para monitorear WrenAI en producción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Evaluar la precisión y confiabilidad de las salidas de NL a SQL.
• Aplicar técnicas de ajuste de prompts para mejorar el rendimiento.
• Monitorear la deriva y el comportamiento de las consultas a lo largo del tiempo.
• Instrumentar WrenAI con registros y marcos de observabilidad.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos con técnicas de evaluación y ajuste.
• Laboratorios prácticos sobre integraciones de observabilidad y monitoreo.

Opciones de Personalización del Curso

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La IA agéntica es un enfoque en el que los sistemas de inteligencia artificial planifican, razonan y realizan acciones mediante el uso de herramientas para alcanzar objetivos dentro de límites definidos.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a equipos intermedios del sector salud y de datos que deseen diseñar, evaluar y gobernar soluciones de IA agéntica para casos de uso clínicos y operativos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos y restricciones de la IA agéntica en contextos del sector salud.
• Diseñar flujos de trabajo seguros para agentes que incluyan planificación, memoria y uso de herramientas.
• Construir agentes con recuperación aumentada sobre documentos clínicos y bases de conocimiento.
• Evaluar, monitorear y gobernar el comportamiento de los agentes mediante controles de seguridad y procesos con intervención humana.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y recorridos por el código en un entorno de pruebas (sandbox).
• Ejercicios basados en escenarios sobre seguridad, evaluación y gobernanza.

Opciones de Personalización del Curso

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WrenAI es una plataforma de análisis impulsada por inteligencia artificial diseñada para conectar datos, modelar conocimientos y generar paneles de control. En entornos empresariales, una gobernanza robusta y la seguridad son esenciales para garantizar una adopción segura y conforme a la normativa.

Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a profesionales empresariales de nivel avanzado que desean implementar patrones de gobernanza, cumplimiento normativo y seguridad para WrenAI a gran escala.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar modelos de permisos en WrenAI.
• Aplicar prácticas de auditable y monitoreo para cumplir con la normativa.
• Configurar entornos seguros con controles a nivel empresarial.
• Desplegar WrenAI de forma segura en grandes organizaciones.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Prácticas de laboratorio con configuraciones de gobernanza y seguridad.
• Ejercicios prácticos que simulan escenarios de despliegue empresarial.

Opciones de Personalización del Curso

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Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA y especialistas en automatización de nivel intermedio que deseen integrar capacidades agénicas en aplicaciones basadas en IA.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA agénica y la toma de decisiones autónoma.
• Implementar agentes IA impulsados por objetivos con técnicas de auto-optimización.
• Integrar la colaboración entre múltiples agentes para la resolución compleja de problemas.
• Mejorar la interacción humano-AIA mediante experiencias de usuario adaptativas.
• Desplegar modelos de IA agénica en aplicaciones del mundo real.

Las hojas de cálculo y la biblioteca de métricas de WrenAI permiten un informe rápido mediante flujos de trabajo de hojas de cálculo potenciados por IA y una biblioteca de métricas comerciales preconstruidas y multiplataforma.

Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales operativos de nivel principiante a intermedio que deseen acelerar los informes y el análisis utilizando las hojas de cálculo de WrenAI y la biblioteca de métricas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Crear hojas de cálculo potenciadas por IA para el análisis de datos y los informes.
• Aprovechar la biblioteca de métricas de WrenAI para indicadores clave de rendimiento (KPI) estandarizados.
• Conectar las hojas de cálculo con múltiples fuentes de datos para obtener actualizaciones en tiempo real.
• Crear flujos de trabajo automatizados para agilizar los informes operativos.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Práctica en la construcción de hojas de cálculo con WrenAI.
• Ejercicios prácticos con informes de métricas y KPI.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarla.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen desarrollar y optimizar sistemas multiagente utilizando marcos de IA agente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA agente en entornos multiagente.
• Desarrollar agentes impulsados por IA que interactúen de manera autónoma.
• Implementar aprendizaje por refuerzo para un comportamiento adaptativo de la IA.
• Optimizar la colaboración y la competencia entre múltiples agentes.
• Aplicar la IA agente en robótica, desarrollo de videojuegos y automatización empresarial.

La API de WrenAI es una potente interfaz para generar consultas SQL a partir de lenguaje natural, desarrollar aplicaciones personalizadas e integrar gráficos en plataformas internas.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de nivel intermedio que deseen utilizar la API de WrenAI para aplicaciones prácticas, incluyendo generación de SQL, visualización e integración con aplicaciones.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Autenticarse y conectar aplicaciones a la API de WrenAI.
• Generar consultas SQL a partir de entradas en lenguaje natural.
• Crear e incrustar gráficos mediante puntos de conexión (endpoints) de la API.
• Integrar WrenAI en sistemas de backend y herramientas internas.

Formato del curso

• Ponencias interactivas y discusión en grupo.
• Ejercicios prácticos con llamadas a la API e integraciones.
• Proyectos prácticos que conectan aplicaciones, gráficos y tuberías de datos (data pipelines).

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizar los detalles.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean aprovechar la IA agéntica para la automatización a escala empresarial y la adopción estratégica de inteligencia artificial.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la IA agéntica en las aplicaciones empresariales.
• Integrar agentes de IA autónomos con sistemas empresariales.
• Optimizar flujos de trabajo impulsados por IA para garantizar escalabilidad y eficiencia.
• Garantizar el cumplimiento normativo, la seguridad y la gobernanza en la automatización con IA.
• Desarrollar estrategias comerciales basadas en IA para la transformación digital.

WrenAI Cloud es una plataforma moderna para conectar fuentes de datos, modelar información y construir tableros interactivos.

Esta formación presencial en vivo (en línea o en sitio) está dirigida a profesionales de datos de nivel principiante e intermedio que desean aprender cómo configurar WrenAI Cloud, modelar datos y visualizar perspectivas en tableros.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y ajustar entornos de WrenAI Cloud.
• Conectar WrenAI Cloud a múltiples fuentes de datos.
• Modelar datos y definir relaciones para análisis.
• Crear tableros interactivos para obtener perspectivas empresariales.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Configuración práctica de la plataforma en la nube y modelado de datos.
• Ejercicios prácticos sobre la construcción y visualización de tableros.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen aprovechar la IA agentiva para la toma de decisiones en escenarios empresariales y técnicos complejos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la toma de decisiones autónomas en IA.
• Diseñar e implementar agentes de IA que operen con mínima intervención humana.
• Integrar la IA agentiva en flujos de trabajo automatizados y sistemas empresariales.
• Optimizar los procesos de decisión impulsados por IA para mejorar la eficiencia y la escalabilidad.
• Garantizar el cumplimiento normativo, la seguridad y las consideraciones éticas en la autonomía de la IA.

WrenAI es una herramienta de BI generativo de código abierto que permite la conversión de lenguaje natural a SQL y el modelado de datos semánticos.

Esta capacitación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos, analíticos e ingenieros de ML de nivel avanzado que deseen construir capas semánticas robustas, ajustar prompts y garantizar la generación confiable de SQL.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Implementar modelos semánticos para definiciones de métricas coherentes entre equipos.
• Optimizar el rendimiento del proceso de texto a SQL en términos de precisión y escalabilidad.
• Configurar y aplicar guardias de seguridad para evitar consultas inválidas o riesgosas.
• Integrar WrenAI OSS en canalizaciones de datos y flujos de trabajo analíticos.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA, investigadores de aprendizaje automático y desarrolladores de nivel intermedio que desean construir e implementar sistemas de IA agentiva en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios fundamentales de los sistemas de IA agentiva.
• Implementar agentes de IA capaces de razonar y actuar de forma autónoma.
• Integrar la IA agentiva con API y servicios de terceros.
• Optimizar las interacciones entre múltiples agentes para tareas complejas.
• Abordar los desafíos éticos, de seguridad y escalabilidad en la IA agentiva.

WrenAI permite a los proveedores de SaaS integrar inteligencia empresarial generativa (GenBI) directamente en sus productos dirigidos al cliente. Este curso capacita a los equipos de SaaS con las habilidades necesarias para integrar Wren AI a través de su API integrada, configurar analíticas con marca blanca y gestionar despliegues multiinquilino.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a líderes de productos de nivel intermedio a avanzado, ingenieros de datos y desarrolladores full-stack que deseen implementar WrenAI como una solución de analítica integrada en entornos SaaS.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Integrar WrenAI utilizando la API integrada para aplicaciones dirigidas al cliente.
• Implementar BI conversacional con marca blanca, incluyendo personalización y ajuste de imagen.
• Diseñar despliegues multiinquilino seguros y escalables.
• Monitorizar el uso, optimizar el rendimiento y garantizar el cumplimiento normativo en entornos SaaS.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión grupal.
• Laboratorios prácticos utilizando la API integrada de WrenAI.
• Taller: diseño e implementación de una función de analítica con marca blanca para un caso de uso SaaS.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Este entrenamiento en vivo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de nivel principiante que desean comprender los principios fundamentales de la IA agéntica, sus capacidades y su posible impacto en las industrias.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios fundamentales de la IA agéntica.
• Diferenciar entre la IA tradicional y los agentes de IA autónomos.
• Explorar aplicaciones reales de la IA agéntica en diversas industrias.
• Evaluar los beneficios y desafíos de implementar sistemas de IA autónomos.
• Analizar las consideraciones éticas y de seguridad de la IA agéntica.

WrenAI es una plataforma de análisis conversacional que traduce consultas en lenguaje natural a resultados analíticos confiables, permitiendo a los equipos no técnicos generar información valiosa de manera rápida y consistente.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto, analistas y líderes de datos de nivel intermedio que desean adoptar el análisis conversacional y desarrollar capacidades de BI autoatendido con WrenAI.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo de análisis conversacional que destaquen información confiable del producto.
• Crear y mantener una capa de métricas estandarizada para informes coherentes.
• Utilizar eficazmente la función de texto a SQL mediante lenguaje natural para responder preguntas sobre el producto.
• Integrar cuadros de mando autoatendidos impulsados por WrenAI y establecer salvaguardas dentro de los flujos de trabajo del producto.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión grupal.
• Prácticas con WrenAI y conjuntos de datos de muestra.
• Taller: construcción de un cuadro de mando autoatendido y un conjunto de consultas conversacionales.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Los agentes de IA están migrando de demostraciones de investigación a sistemas en producción que operan de manera autónoma en flujos de trabajo basados en texto, imagen, voz y herramientas, lo que eleva los estándares de rigor ingenieril, resistencia ante ataques adversarios y responsabilidad regulatoria. Esta capacitación con instructor acompaña a profesionales avanzados a lo largo del ciclo de vida completo del agente, desde la arquitectura de sistemas con un solo agente y multiagente hasta la integración de percepción multimodal y la coordinación de comportamientos entre agentes mediante marcos de trabajo modernos. Los laboratorios prácticos en Python desarrollan progresivamente un sistema multiagente listo para producción, que los participantes luego someten a pruebas de estrés utilizando técnicas adversarias y la caja de herramientas de resistencia adversaria (Adversarial Robustness Toolbox). El curso finaliza con la alineación a los marcos NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, Ley de IA de la UE y RGPD; despliegue seguro, monitoreo y respuesta ante incidentes, para que los participantes puedan entregar agentes capaces, defendibles y conformes.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y profesionales de la nube de nivel básico e intermedio que deseen utilizar Alibaba Cloud para crear agentes de IA capaces de automatizar tareas, responder preguntas y conectarse con sistemas empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de: comprender la arquitectura de un agente de IA en Alibaba Cloud, construir un flujo de trabajo simple del agente, conectar un agente al conocimiento y herramientas empresariales, así como desplegar y supervisar un agente en un entorno en la nube.