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Temario del curso

Fundamentos de la IA Local Segura

  • Lo que significan la IA local y en las instalaciones propias en entornos regulados
  • IA en la nube frente al despliegue interno para cargas de trabajo sensibles
  • Casos de uso empresarial 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 se integra Ollama en un entorno de desarrollo local
  • Descargar, ejecutar y gestionar modelos localmente
  • Elegir modelos basándose en tamaño, calidad, hardware y licencia
  • Relacionar las opciones de modelos con tareas comerciales prácticas

Preparación del Entorno en las Instalaciones Propias

  • Preparación de hosts, estaciones de trabajo y servidores
  • Instalación y configuración de Ollama para inferencia local
  • Uso de contenedores y herramientas de desarrollo internas
  • Verificación del acceso a la API y preparación operacional básica

Trabajando Efectivamente con Modelos Locales

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

Construcción de Flujos de Trabajo Agénicos Prácticos

  • Qué convierte a un flujo de trabajo en agénico dentro de un entorno controlado
  • Patrones simples para planificación, uso de herramientas y bucles de respuesta
  • Diseño de asistentes enfocados en tareas para operaciones internas
  • Añadir revisión humana, lógica de respaldo y manejo de errores

Flujos de Trabajo de Recuperación Privada

  • Conceptos básicos de generación aumentada por recuperación para acceso al conocimiento interno
  • Preparación de documentos para segmentación, indexación y búsqueda
  • Conexión de una base de datos vectorial local a una aplicación basada en Ollama
  • Mejora de la relevancia y calidad de las respuestas con patrones de recuperación mejorados

Prácticas de Seguridad, Gobernanza y Cumplimiento

  • Límites de manejo de datos y consideraciones de privacidad
  • Control de acceso, registro de eventos (logging) y soporte para auditoría
  • Seguridad de los prompts, controles de salida y barreras de protección (guardrails)
  • Puntos de control de gobernanza para el despliegue 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, procesos por lotes y automatización de flujos de trabajo
  • Mantenimiento de las soluciones dentro de los límites de la red controlada

Evaluación de Soluciones de IA Local

  • Evaluación de la calidad, confiabilidad y consistencia
  • Pruebas contra requisitos comerciales, políticos 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
  • Añadir recuperación sobre documentos internos aprobados
  • Introducción de acciones agénicas simples y controles de seguridad
  • Revisión de puntos de control para despliegue, operaciones y gobernanza

Planificación de la Adopción y Próximos Pasos

  • Revisión de decisiones clave de diseño y despliegue
  • Identificación de errores comunes en proyectos de IA regulada
  • Planificación de casos de uso piloto y alineación con las partes interesadas
  • 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

Público Objetivo

  • Desarrolladores y equipos técnicos que construyen soluciones de IA privadas en infraestructura interna
  • Profesionales de seguridad, cumplimiento y plataformas que apoyan la IA en entornos regulados
  • Líderes técnicos en finanzas, salud, gobierno y defensa que evalúan la adopción de IA en las instalaciones propias
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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