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Temario del curso

Fundamentos de la IA Local Segura

  • Qué significan la IA local y on-prem en entornos reglamentados
  • IA en la nube versus implementación interna para cargas de trabajo sensibles
  • Casos de uso empresariales comunes para asistentes privados y soporte de flujos de trabajo
  • Componentes principales de una arquitectura de IA local segura

Conceptos Básicos de Ollama y Modelos Abiertos

  • Cómo encaja Ollama en una pila de desarrollo local
  • Descargar, ejecutar y gestionar modelos localmente
  • Selección de modelos basada en tamaño, calidad, hardware y licencia
  • Adaptación de opciones de modelos a tareas comerciales prácticas

Preparación del Entorno On-Prem

  • Preparación de host, estación de trabajo y servidor
  • Instalación y configuración de Ollama para inferencia local
  • Uso de contenedores y herramientas de desarrollo internas
  • Verificación del acceso a la API y preparación operativa básica

Trabajo Efectivo con Modelos Locales

  • Ejecución de prompts y configuración de salidas mediante instrucciones de sistema
  • Reutilización de plantillas para tareas empresariales consistentes
  • Gestión de versiones de modelos y artefactos internos
  • Ajuste básico de rendimiento para implementaciones de CPU y GPU

Construcción de Flujos de Trabajo Agentes Prácticos

  • Qué hace que un flujo de trabajo sea agente en un entorno controlado
  • Patrones simples para planificación, uso de herramientas y bucles de respuesta
  • Diseño de asistentes enfocados en tareas para operaciones internas
  • Incorporación de revisión humana, lógica de respaldo y manejo de errores

Flujos de Trabajo de Recuperación Privada

  • Conceptos básicos de generación aumentada por recuperación para acceso a conocimiento interno
  • Preparación de documentos para fragmentación, indexación y búsqueda
  • Conexión de un vector store local a una aplicación basada en Ollama
  • Mejora de la relevancia y calidad de las respuestas mediante mejores patrones de recuperación

Prácticas de Seguridad, Gobernanza y Cumplimiento

  • Límites de manejo de datos y consideraciones de privacidad
  • Control de acceso, registro (logging) y soporte para auditoría
  • Seguridad del prompt, controles de salida y barreras de protección (guardrails)
  • Puntos de control de gobernanza para despliegue y operación reglamentada

Patrones de Integración Empresarial

  • Exposición de capacidades de IA local a través de APIs internas
  • Integración de asistentes con aplicaciones y servicios internos
  • Soporte para casos de uso de automatización de asistentes, por lotes y flujos de trabajo
  • Mantenimiento de las soluciones dentro de los límites de red controlados

Evaluación de Soluciones de IA Local

  • Evaluación de calidad, fiabilidad y consistencia
  • Pruebas contra requisitos comerciales, de políticas y de seguridad
  • Comparación de opciones de modelos para tareas empresariales específicas
  • Establecimiento de un ciclo práctico de mejora para equipos internos

Laboratorio de Implementación Práctica

  • Construcción de un asistente privado con Ollama y un modelo abierto
  • Adición de recuperación sobre documentos internos aprobados
  • Introducción de acciones agentes simples y controles de seguridad
  • Revisión de puntos de control para despliegue, operaciones y gobernanza

Planificación de Adopción y Próximos Pasos

  • Revisión de decisiones clave de diseño y despliegue
  • Identificación de errores comunes en proyectos de IA reglamentada
  • Planificación de casos de uso piloto y alineación de interesados (stakeholders)
  • Definición de una hoja de ruta para la adopción segura de IA local

Requerimientos

  • Comprensión básica de los conceptos de IA y desarrollo de software
  • Familiaridad con herramientas de línea de comandos, contenedores o entornos de desarrollo local
  • Experiencia básica en scripting o programación

Audiencia

  • Desarrolladores y equipos técnicos que construyen soluciones de IA privadas en infraestructura interna
  • Profesionales de seguridad, cumplimiento y plataforma que apoyan la IA en entornos reglamentados
  • Líderes técnicos en finanzas, salud, gobierno y defensa que evalúan la adopción de IA on-prem
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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