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Temario del curso
Fundamentos de IA Local Segura
- Qué significan la IA local y on-prem en entornos regulados
- IA en la nube versus implementación interna para cargas de trabajo sensibles
- Casos de uso empresarial comunes para asistentes privados y apoyo a flujos de trabajo
- Componentes centrales de una arquitectura de IA local segura
Fundamentos de Ollama y Modelos Abiertos
- Cómo se integra Ollama en una pila de desarrollo local
- Descarga, ejecución y gestión de modelos localmente
- Elegir modelos basándose en tamaño, calidad, hardware y licencia
- Alinear opciones de modelos con tareas comerciales prácticas
Preparación del Entorno On-Prem
- Preparación del 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 instrucciones (prompts) y ajuste de salidas mediante instrucciones del sistema
- Reutilización de plantillas para tareas empresariales consistentes
- Gestión de versiones de modelos y artefactos internos
- Ajuste básico de rendimiento para implementaciones en CPU y GPU
Construcción de Flujos de Trabajo Agentes Prácticos
- Qué hace que un flujo de trabajo sea agente en un entorno controlado
- Patrones sencillos 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
- Fundamentos de la generación aumentada por recuperación para acceso a conocimientos internos
- Preparación de documentos para fragmentación, indexación y búsqueda
- Conexión de un almacén de vectores local a una aplicación basada en Ollama
- Mejora de la relevancia y calidad de las respuestas con patrones de recuperación más efectivos
Prácticas de Seguridad, Gobernanza y Cumplimiento
- Límites de manejo de datos y consideraciones de privacidad
- Control de acceso, registro y apoyo a auditorías
- Seguridad de instrucciones (prompts), controles de salida y barreras de protección
- Puntos de control de gobernanza para implementación y operación regulada
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 asistentes, procesamiento por lotes y automatización de flujos de trabajo
- Mantenimiento de soluciones dentro de límites de red controlados
Evaluación de Soluciones de IA Local
- Evaluar calidad, confiabilidad y consistencia
- Pruebas contra requisitos comerciales, normativos 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
- Inclusión de recuperación sobre documentos internos aprobados
- Introducción de acciones agentes sencillas y controles de seguridad
- Revisión de puntos de control para implementación, operaciones y gobernanza
Planificación de Adopción y Próximos Pasos
- Revisión de decisiones clave de diseño e implementación
- Identificación de errores comunes en proyectos de IA regulados
- Planificación de casos de uso piloto y alineación de partes interesadas
- Definición de una hoja de ruta para la adopción de IA local segura
Requerimientos
- Conocimiento básico de 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
Público Objetivo
- Desarrolladores y equipos técnicos que construyen soluciones de IA privada en infraestructura interna
- Profesionales de seguridad, cumplimiento y plataformas que apoyan la IA en entornos regulados
- Líderes técnicos en finanzas, atención médica, gobierno y defensa que evalúan la adopción de IA on-prem
21 Horas