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Curso de Agentes autónomos de IA: automatización (Programa detallado)

Objetivo:

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

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).

PROGRAMA DEL CURSO

1.- Introducción a la IA agéntica

Objetivo

Identificar los conceptos básicos de la IA Agéntica. Describir los conceptos básicos de la inteligencia artificial agéntica.

Contenido

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

Objetivo

  • Diseñar agentes autónomos de IA que optimicen procesos empresariales o administrativos.
  • Identificar los componentes principales del diseño de agentes autónomos.

Contenido

  1. Diseño de agentes autónomos de IA
    1. Evolución del diseño
    2. Componentes de los agentes de IA
    3. Enfoques en el diseño de los agentes
    4. Principios clave en el diseño de agentes
    5. Tipos de arquitectura
    6. Diseño de agentes de IA en el mundo real
    7. El proceso de diseño de agentes de IA
    8. Reflexión sobre el diseño de un equipo de agentes
    9. Más allá de las pruebas de concepto: implementación de agentes
    10. Resumen
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3.- Implementación de agentes autónomos

Objetivo

  • Implementar un agente autónomo de IA capaz de optimizar un proceso empresarial específico.
  • Desplegar un agente autónomo de IA capaz de optimizar un proceso empresarial específico

Contenido

  1. Implementación de agentes autónomos
    1. Algunas plataformas de agentes de IA populares
    2. ¿Qué es CrewAI? Ejemplos prácticos
    3. Integración de CrewAI con otras herramientas
    4. Otra plataforma de agentes: Introduciendo Autogen
    5. Resumen
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4.- Gestión eficiente de agentes de IA

Objetivo

  • Analizar técnicas para la gestión eficiente de agentes de IA.
  • Entender las métricas que guían la optimización de agentes autónomos

Contenido

  1. Gestión eficiente de agentes de IA
    1. Supervisión y mantenimiento de agentes
    2. Identificación de áreas susceptibles a la automatización
    3. Estrategias para la mejora continua de procesos
    4. Medición del impacto de la optimización
    5. Resolución de problemas comunes
    6. Flujo de tokens en diferentes patrones de conversación
    7. Patrones de uso de tokens
    8. Mejores prácticas para la gestión de tokens
    9. Resumen
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5.- Evaluación del ROI de agentes autónomos

Objetivo

  • Evaluar el retorno de inversión de agentes autónomos en procesos empresariales.

Contenido

  1. Evaluación del ROI de agentes autónomos
    1. Análisis integral del ROI
    2. KPIs extendidos para evaluar el ROI
    3. Herramientas avanzadas para medir el ROI
    4. Estrategias avanzadas de ajuste
    5. Iteración y mejora continua
    6. Resumen
    7. Resumen
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