El programa, módulo a módulo

Clases del módulo · 7

• 01La ilusión del oráculo
• 02Motor de probabilidad, no de verdad
• 03La moneda de la IA: tokens y costo
• 04Habilidades emergentes: cuando la escala crea "magia"
• 05Las grietas en el espejo: dónde falla la lógica
• 06Alucinaciones: cuando la probabilidad vence a la realidad
• 07Checklist del Espejo Estocástico

Clases del módulo · 8

• 01La falacia del entrenamiento: $50.000 vs $0,05
• 02El triángulo: Prompting, RAG, Fine-Tuning
• 03Nivel 0: Prompt Engineering — el 80% de los casos
• 04Nivel 1: RAG — el motor del conocimiento corporativo
• 05Nivel 2: Fine-Tuning — forma, no conocimiento
• 06Framework de decisión en 60 segundos
• 07Ingeniería de Promptware: del .txt al sistema
• 08IA de Conjunto y orquestación de agentes

Clases del módulo · 9

• 01El cementerio de las buenas intenciones
• 02Garbage In, Garbage Out: la ley física
• 03Las 4 dimensiones del arquitecto
• 04Auditoría de datos: accesibilidad, limpieza, volumen
• 05De datos brutos a datos listos (5 pasos)
• 06Tecnología: realidad de hoy o ciencia ficción
• 07AEPD / GDPR: cumplimiento y sesgos
• 08El Semáforo de Viabilidad Nexus
• 09¿En rojo? El pivote inteligente

Clases del módulo · 4

• 01Idea abstracta → análisis de requisitos
• 02Especificación técnica para PM
• 03Blueprint de ingeniería
• 04Resultado predecible vs. promesa vacía

Clases del módulo · 8

• 01De la magia a la ingeniería: 80% no llega a producción
• 02Principio 1: Enamórate del problema, no de la IA
• 03Principio 2: Habla en sistemas — Input → Output
• 04El estándar de oro: JSON estructurado vs. texto libre
• 05Principio 3: MVP, no Estrella de la Muerte
• 06Principio 4: KPIs como GPS empresarial
• 07Los 3 niveles de KPIs: descriptivos, predictivos, prescriptivos
• 08El AI Product Canvas en una página

Clases del módulo · 9

• 01El dilema central: la falla persuasiva
• 02Riesgo 1: Alucinaciones — la verdad fabricada
• 03El costo real: financiero, legal, reputacional
• 04Riesgo 2: Sesgo — el espejo sucio
• 05Riesgo 3: Hackeo semántico — prompt injection y jailbreaking
• 06La caja negra y el problema de la explicabilidad
• 07Matriz de riesgo de alucinación (verde / amarilla / roja)
• 08Tácticas: Grounding + RAG y Human-in-the-Loop
• 09Guardrails y red teaming continuo

Clases del módulo · 18

• 01El dilema: ¿Construir, Comprar o Aliarse?
• 02La vanidad del constructor
• 03El error del Ferrari para repartir pizza
• 04De consumidor pasivo a sommelier de silicio
• 05Scope creep: el asesino silencioso
• 06El poder de decidir NO construir
• 07El triángulo de trade-offs: Inteligencia · Velocidad · Costo
• 08La peligrosa ilusión de competencia de los benchmarks
• 09Latencia: el umbral de paciencia humana
• 10El cuadrante mágico: $15.000 vs $150 al mes
• 11La scorecard del sommelier: Frontier vs Small
• 12El mito de la ventana de contexto infinita
• 13El ejército de SLMs con decodificación guiada
• 14Arquitectura SLM-First: enrutador inteligente
• 15Cómo reducir costos 43% con cascada, batch y caching
• 16La brújula estratégica: control vs importancia
• 174 zonas: Core Business, Diferenciador, Utility, Zona Muerta
• 18Glosario del estratega: TCO, Vendor Lock-in, Wrapper, CPS

Clases del módulo · 13

• 01El iceberg: el equipo pesa más que la tecnología
• 02La falacia del doctorado: contratar científicos para fontanería
• 0390% es integración de software, 10% es investigación
• 04El equipo nuclear: el Constructor y el Traductor
• 05El Constructor: AI/ML Engineer
• 06El Traductor: AI Product Manager (tú)
• 07El equipo extendido: el Estadístico y la Fuente de Verdad
• 08El Data Scientist: cuándo es necesario y cuándo no
• 09El SME (Experto de dominio): el rol más olvidado
• 10Guía de contratación: superpoder, kryptonita y pregunta clave
• 11Cómo opera el escuadrón de la idea al valor
• 12El retorno de un equipo bien armado
• 13Tus primeros pasos como líder de IA