IA agentiva en el sector de la salud
La IA agentiva es un enfoque en el que los sistemas de IA planifican, razonan y ejecutan acciones mediante herramientas para alcanzar objetivos dentro de límites definidos.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos intermedios de salud y datos que deseen diseñar, evaluar y gobernar soluciones de IA agentiva para casos de uso clínicos y operativos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Explicar los conceptos y limitaciones de la IA agentiva en el contexto de la salud.
- Diseñar flujos de trabajo seguros para agentes con planificación, memoria y uso de herramientas.
- Construir agentes de recuperación aumentada sobre documentos clínicos y bases de conocimiento.
- Evaluar, monitorear y gobernar el comportamiento del agente con líneas de defensa (guardrails) y controles de intervención humana.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión guiada por el facilitador.
- Laboratorios dirigidos y explicaciones de código en un entorno de laboratorio seguro (sandbox).
- Ejercicios basados en escenarios sobre seguridad, evaluación y gobernanza.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Fundamentos de la IA agentiva para la salud
- IA agentiva frente a aplicaciones de LLM solo con herramientas.
- Límites de autonomía, políticas y supervisión humana.
- Panorama y limitaciones de los datos de salud (EHR, FHIR, PHI).
Diseño de flujos de trabajo para agentes
- Planificación, memoria, uso de herramientas y bucles de reflexión.
- Ingeniería de prompts, funciones/herramientas y selección de acciones.
- Patrones de gestión del estado y orquestación.
Agentes de recuperación aumentada
- Ingestión y fragmentación (chunking) de documentos médicos.
- Incorporaciones (embeddings), almacenes vectoriales y evaluación de relevancia.
- Anclaje de respuestas y estrategias de citación.
Integraciones e interoperabilidad en el sector de la salud
- Conceptos básicos de FHIR/SMART para la conectividad de agentes.
- Trabajo con datos clínicos estructurados y no estructurados.
- Eventos, API y registros de auditoría.
Seguridad, riesgos y gobernanza
- Líneas de defensa (guardrails), pruebas de intrusión (red-teaming) y diseño a prueba de fallos.
- Manejo de información de salud protegida (PHI), desidentificación y controles de acceso.
- Revisión con intervención humana y rutas de escalamiento.
Evaluación y monitoreo
- Evaluaciones fuera de línea, conjuntos de referencia (golden sets) y definición de KPI.
- Detección de alucinaciones y verificaciones de factualidad.
- Observabilidad, registro de eventos (logging) y gestión de costos/latencia.
Patrones de despliegue y laboratorio práctico
- Elección entre modelos basados en API e instalados localmente (on-prem).
- Construcción de un agente de recuperación aumentada con LangChain, FastAPI y ChromaDB.
- Respuesta simulada a incidentes y procedimientos de reversión (rollback).
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de la programación en Python.
- Experiencia con flujos de trabajo de análisis de datos o aprendizaje automático (ML).
- Familiaridad con los conceptos de datos de salud (por ejemplo, EHR, FHIR).
Público objetivo
- Científicos de datos y ingenieros de ML en el sector de la salud.
- Equipos de informática clínica y productos de salud digital.
- Líderes de TI y gestores de innovación en el ámbito sanitario.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Generar consultas SQL a partir de entradas en lenguaje natural.
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Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones.
- Ejercicios prácticos con llamadas a la API e integraciones.
- Proyectos prácticos que conectan aplicaciones, gráficos y flujos de datos.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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- Conectar WrenAI Cloud a múltiples fuentes de datos.
- Modelar datos y definir relaciones para el análisis.
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Formato del Curso
- Clases interactivas con discusiones grupales.
- Configuración práctica de la plataforma en la nube y modelado de datos.
- Ejercicios prácticos para la creación de tableros y visualización de datos.
Opciones de Personalización del Curso
- Si desea solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.
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Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales financieros de nivel intermedio a avanzado que deseen utilizar WrenAI para construir modelos de datos financieros conformes y paneles que apoyen la toma de decisiones y la gestión de riesgos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Modelar KPIs financieros y métricas en WrenAI.
- Construir paneles alineados con los requisitos regulatorios y de auditoría.
- Integrar WrenAI con fuentes de datos financieras para informes en tiempo real.
- Aplicar las mejores prácticas para el análisis financiero y la supervisión de riesgos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con modelos de datos financieros.
- Laboratorios prácticos sobre diseño de paneles e informes de cumplimiento.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
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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
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- Diseñar flujos de trabajo de analítica conversacional que muestren información confiable sobre el producto.
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Formato del Curso
- Lección interactiva y discusión.
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Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para coordinarla.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Integrar WrenAI utilizando la API integrada para aplicaciones orientadas al cliente.
- Implementar BI conversacional con marca blanca, incluyendo personalización y adaptaciones específicas.
- Diseñar implementaciones multiinquilino seguras y escalables.
- Monitorear el uso, optimizar el rendimiento y garantizar el cumplimiento normativo en entornos de SaaS.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión grupal.
- Talleres prácticos utilizando la API integrada de WrenAI.
- Taller: diseño e implementación de una característica analítica con marca blanca para un caso de uso de SaaS.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Análisis operativo con hojas de cálculo y biblioteca de métricas de WrenAI
14 HorasLas hojas de cálculo y la biblioteca de métricas de WrenAI permiten generar informes rápidos mediante flujos de trabajo de hojas de cálculo impulsados por inteligencia artificial y una biblioteca de indicadores empresariales predefinidos compatibles con múltiples plataformas.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de operaciones de nivel principiante a intermedio que deseen acelerar la generación de informes y el análisis utilizando las hojas de cálculo de WrenAI y la Biblioteca de Métricas.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Crear hojas de cálculo impulsadas por inteligencia artificial para el análisis y la generación de informes de datos.
- Aprovechar la Biblioteca de Métricas de WrenAI para estandarizar los KPIs (indicadores clave de rendimiento).
- Conectar las hojas de cálculo con múltiples fuentes de datos para obtener actualizaciones en tiempo real.
- Diseñar flujos de trabajo automatizados que agilicen la generación de informes operativos.
Formato del curso
- Clases interactivas y sesiones de debate.
- Ejercicios prácticos de construcción de hojas de cálculo con WrenAI.
- Talleres prácticos sobre métricas e informes de KPIs.
Opciones de personalización del curso
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