Cursos
Curso de Capacitación en Automatización de Procesos con Agentes de Inteligencia Artificial
Dirigido a
- Profesionales y estudiantes de ingeniería, sistemas, ciencia de la computación o carreras afines que deseen introducirse en el diseño y despliegue de agentes de inteligencia artificial.
- Emprendedores y equipos de transformación digital interesados en automatizar procesos de atención, ventas, operaciones o analítica mediante agentes integrados con herramientas y APIs.
- Público con conocimientos básicos de programación y uso de servicios web, que busque una aproximación práctica orientada a casos reales.
Certificación Digital
A nombre de FABRICUM y del Departamento de Ingeniería de la PUCP.
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¿Por qué llevar el curso?
Este curso te permitirá aprender a identificar, diseñar y automatizar procesos reales utilizando agentes de inteligencia artificial, incluso si no tienes experiencia previa en programación. A través de una metodología práctica, conocerás los fundamentos de los modelos de lenguaje, el funcionamiento de los agentes de IA, el diseño de automatizaciones, la conexión con herramientas, datos y APIs, así como criterios básicos de seguridad, pruebas y despliegue. Durante el curso utilizarás herramientas modernas de desarrollo asistido por IA, como Codex y Claude Code, como apoyo para construir una demo funcional aplicada a un proceso real, fortaleciendo tus habilidades para aplicar inteligencia artificial en entornos académicos, profesionales o empresariales.
Plana docentePlana docente de primer nivel profesional y académico.
Malla curricularMalla curricular especializada y actualizada.
Clases en vivoClases en vivo con interacción continua entre docente y alumno.
Sesiones GrabadasGrabación de las clases (no descargables) para que puedas revisarlas.
Temario
- Conceptos básicos de inteligencia artificial generativa.
- Qué son los modelos de lenguaje grandes o LLMs.
- Diferencias entre chatbot, asistente virtual, workflow y agente de inteligencia artificial.
- Qué es un agente de inteligencia artificial y cómo utiliza herramientas para ejecutar
tareas. - Aplicaciones actuales de los agentes de IA en empresas, emprendimientos y procesos
profesionales. - Identificación de procesos automatizables y no automatizables.
- Criterios para evaluar frecuencia, repetición, riesgo, datos disponibles e impacto
del proceso. - Capacidades y límites de los agentes de código como Codex y Claude Code.
- Evolución del desarrollo de software y aparición de los agentes de código.
- Qué es Vibe Coding y cómo aplicarlo de manera profesional.
- Conceptos esenciales de programación para personas no programadoras.
- Archivos, carpetas, funciones, datos, JSON, APIs, errores y logs.
- Uso de herramientas de desarrollo asistido por IA, como Codex y Claude Code,
para leer, modificar, explicar y construir código de manera guiada. - Buenas prácticas para solicitar cambios, revisar resultados y trabajar por iteraciones.
- Uso de Git y GitHub para control de versiones del proyecto.
- Estructura base de un proyecto de automatización con inteligencia artificial.
- Uso de archivos AGENTS.md para guiar el comportamiento de agentes de código.
- Identificación del problema y definición del proceso a automatizar.
- Levantamiento de entradas, salidas, reglas de negocio y decisiones del proceso.
- Definición de requisitos funcionales y no funcionales del proyecto.
- Identificación de usuarios, datos necesarios, restricciones y riesgos.
- Diseño de flujos de automatización con agentes de IA.
- Arquitectura básica: agente orquestador, agentes especialistas, herramientas y datos.
- Diferencias entre un flujo determinista, un agente simple y un sistema multiagente.
- Elaboración del blueprint o mapa técnico del proyecto del alumno.
- Definición del rol, instrucciones y límites de un agente de IA.
- Construcción de un agente clasificador de solicitudes o tareas.
- Diseño de entradas y salidas estructuradas para el agente.
- Validación básica de respuestas generadas por el agente.
- Pruebas con casos normales, incompletos y riesgosos.
- Uso de asistentes de código con IA para implementar mejoras paso a paso.
- Documentación inicial del agente y registro de funcionamiento.
- Revisión de errores comunes en la construcción de agentes.
- Concepto de herramientas en agentes de inteligencia artificial.
- Diferencia entre generar una respuesta y ejecutar una acción.
- Creación de herramientas simples para consultar, registrar o procesar información.
- Lectura y uso de archivos, datos estructurados y fuentes internas simuladas.
- Introducción práctica a APIs para automatización de procesos.
- Manejo de variables de entorno, credenciales y datos sensibles.
- Uso de Supabase como base de datos para el proyecto.
- Registro de logs, trazabilidad y resultados de ejecución.
- Integración del agente con herramientas del flujo de trabajo.
- Qué es un sistema multiagente y cuándo conviene utilizarlo.
- Diseño de agentes especialistas según funciones del proceso.
- Agente orquestador, agente clasificador, agente de políticas, agente redactor y agente verificador.
- Coordinación, transferencia de tareas y comunicación entre agentes.
- Introducción a frameworks multiagente como LangChain y LangGraph.
- Conexión de agentes con herramientas, APIs y aplicaciones externas.
- Optimización del contexto, uso de tokens y control de instrucciones.
- Construcción de un flujo multiagente aplicado al proyecto del alumno.
- Principales riesgos en aplicaciones con agentes de inteligencia artificial.
- Prompt injection, manipulación de instrucciones y uso indebido de herramientas.
- Principio de mínimo privilegio y control de permisos del agente.
- Protección de credenciales, datos sensibles e información confidencial.
- Diseño de guardrails, validaciones y restricciones de seguridad.
- Aprobación humana para acciones críticas dentro del flujo automatizado.
- Manejo de errores, respuestas fallidas y recuperación del flujo.
- Testing básico de agentes: casos correctos, casos límite y casos riesgosos.
- Registro de logs y checklist de seguridad antes del despliegue.
- Conceptos básicos de despliegue de aplicaciones y automatizaciones.
- Diferencias entre entorno local, entorno de prueba y entorno de producción.
- Despliegue básico del proyecto utilizando Vercel.
- Integración con GitHub para control y actualización del proyecto.
- Conexión del proyecto con Supabase y variables de entorno.
- Monitoreo básico, revisión de logs, costos y límites de uso.
- Documentación final del proyecto y recomendaciones de mantenimiento.
- Presentación de la demo funcional de automatización con agentes de IA.
- Recomendaciones para escalar el prototipo hacia un entorno real.
Requisitos
- No se requiere contar con conocimientos previos de programación ni experiencia técnica especializada.
- El curso está diseñado para participantes que deseen aprender desde los fundamentos cómo automatizar procesos con agentes de inteligencia artificial.
- Solo se recomienda contar con manejo básico de computadora, navegación por internet y disposición para trabajar con herramientas digitales durante las sesiones prácticas.
Docentes
Inversión
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Público General S/.1,000.00
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Comunidad PUCP* S/.900.00
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Comunidad CIP** S/.800.00
Descuentos
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Pronto pago público en general S/.950.00El descuento de pronto pago aplica hasta el 20/07/2026
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Pronto pago comunidad PUCP* S/.850.00El descuento de pronto pago aplica hasta el 20/07/2026