Construcción de Software Basado en Inteligencia Artificial

• La IA ya es parte estructural del software actual, no una moda pasajera
• Sin entender su sustancia técnica no se pueden evaluar capacidades, riesgos ni sesgos
• Formar profesionales que creen tecnología, no que solo la usen acríticamente
• Múltiples disciplinas estudian la IA; la informática aporta la comprensión técnica necesaria para articular miradas sociales con rigor
• No es distinto de cuando decidimos que había que enseñar a programar

Diseño de prompts efectivos, integración de modelos de lenguaje con bases de conocimiento externas, y construcción de pipelines de recuperación-generación para aplicaciones del mundo real.

Arquitectura de agentes inteligentes que utilizan modelos de lenguaje para planificar, ejecutar herramientas y tomar decisiones de forma autónoma, incluyendo patrones como ReAct y multi-agente.

Metodologías para evaluar calidad, sesgos y robustez de sistemas basados en IA generativa, incluyendo oráculos automatizados, generación de casos de prueba y aseguramiento de consistencia.

• Interfaces conversacionales: Usan el lenguaje natural como interfaz principal para interactuar con el sistema.
• Copilots: Asisten al usuario dentro de una herramienta existente, aumentando su productividad sin reemplazar su control.
• Sistemas embebidos: Integran el LLM como un componente interno que toma decisiones o enriquece datos sin exposición directa al usuario.
• Automatización de workflows: Ejecutan tareas completas de negocio de forma automática dentro de procesos definidos.
• Agentes autónomos: Planifican, ejecutan y ajustan acciones de forma iterativa para alcanzar objetivos complejos con mínima intervención humana.