01
RAG con conocimiento empresarial
Responder sobre documentos y datos internos mostrando fuentes, versiones y evidencia que respalden el resultado.
Información disponibleCurso individualAI Engineering aplicadoOnline en vivo
AI Engineering: Sistemas RAG, Herramientas y Evaluación
De Data Scientist a AI Engineer
Construye un sistema RAG con fuentes citadas, una herramienta controlada y pruebas reproducibles de calidad, seguridad, costo y latencia.
El programa está disponible para revisión, pero no tiene inscripciones ni fechas abiertas. Puedes solicitar información sin pago ni compromiso.
Transición a AI Engineer
01
Diseñar
LLMs, embeddings, arquitectura y RAG.
02
Integrar
Tool calling, MCP, permisos y confirmación humana.
03
Operar
Evaluación, APIs, despliegue y monitoreo.
No es un curso para aprender a usar un chatbot: construirás un sistema de IA guiado con componentes, evidencia, límites y resultados medibles.
Modalidad
Online en vivo
Duración
20 horas totales
Carga académica real
Las competencias requieren práctica entre clases.
20 horas totales: 6 clases · 8 horas online en vivo y 12 horas de laboratorio guiado.
Conocimientos de entrada
Necesitas Python intermedio y familiaridad con APIs, Git y modelación de datos. No exige experiencia previa construyendo agentes ni administrando infraestructura.
Entregable aplicado
Un sistema RAG sobre documentos, conectado a una herramienta controlada y evaluado con un conjunto de pruebas reproducible.
Respaldo académico
Programa diseñado y operado por Academia Bayes. Operación comercial: NEXO LABS SPA · RUT 78.197.007-7.
Modalidad
Formato online en vivo. Las fechas y el horario se informarán al confirmar una nueva edición.
Aula y materiales
Acceso privado a enlaces, materiales y grabaciones cuando la edición las incluya.
Certificación
Certificado según las condiciones de participación de la edición.
AI Engineering
Del modelo aislado a un sistema evaluable e integrable.
El curso conecta experiencia en datos con arquitectura, recuperación, una herramienta controlada, evaluación y una ruta realista hacia operación.
02
Herramienta controlada mediante MCP
Exponer herramientas y fuentes mediante contratos explícitos para consultar, validar o ejecutar acciones con permisos controlados.
03
Flujo controlado con revisión humana
Combinar recuperación y herramientas dentro de límites explícitos, con permisos mínimos y confirmación antes de acciones sensibles.
04
Sistema evaluado antes de producción
Medir calidad, seguridad, costo y latencia mediante casos de prueba antes de definir una ruta de despliegue.
Contenido previsto
De Data Scientist a AI Engineer
Un proyecto guiado para diseñar, construir y evaluar un sistema RAG con una integración vía MCP y criterios de producción.
Pensado para
Data Scientists que quieren avanzar desde notebooks y modelos predictivos hacia sistemas de IA aplicados.
Profesionales de ML, datos o software que necesitan construir soluciones con LLMs, RAG, MCP y herramientas controladas.
Equipos técnicos que buscan integrar conocimiento empresarial y servicios de IA bajo controles reales.
Caso, arquitectura y restricciones
Usuario, tarea, fuentes, límites, costo, riesgo y arquitectura del sistema que se construirá durante el curso.
Embeddings, base vectorial e ingesta
Preparación de documentos, chunking inicial, embeddings, similitud, una base vectorial, versiones y costos de ingesta.
RAG, citas y evaluación base
Recuperación, contexto, respuestas con citas y un dataset inicial de pruebas; búsqueda híbrida y reranking quedan como extensiones.
Tool calling, MCP y control humano
Contrato de una herramienta, MCP, permisos mínimos y confirmación humana; estado y orquestación se introducen como evolución.
Evaluación, seguridad, costo y latencia
Groundedness, recuperación, uso de herramientas, inyección de instrucciones, trazas, costos y tiempos de respuesta.
Integración, ruta de despliegue y defensa
Integración del sistema, pruebas reproducibles, arquitectura de despliegue y defensa. Integrar ML predictivo se muestra como extensión opcional.
Enfoque profesional
Una demostración no es un sistema en producción
Calidad, seguridad, costo y operación deben medirse con casos representativos antes de ampliar permisos, datos o usuarios.
Casos de prueba definidos antes del despliegue.
Fuentes citadas, actualizadas y versionadas.
Herramientas con permisos mínimos y confirmación humana.
Calidad, seguridad, latencia y costos observables.
Resultado esperado
Diseñar una arquitectura RAG coherente con la tarea y sus restricciones.
Construir un sistema RAG con respuestas sustentadas y una herramienta controlada vía MCP.
Evaluar calidad, seguridad, costo y latencia con pruebas reproducibles.
Integrar el sistema y defender una ruta de despliegue y monitoreo con trazabilidad.
Información del programa
¿Quieres conocer una próxima edición?
Déjanos tus datos y te contactaremos con información del programa o cuando exista una nueva apertura.
Preguntas frecuentes
Preguntas sobre el programa
Puedes revisar el programa y solicitar información. No hay fechas ni inscripciones abiertas en este momento.
¿Cuándo se abrirá una nueva edición?
La próxima edición aún no tiene fecha confirmada y no está disponible para pago. Puedes solicitar información y te contactaremos cuando exista una nueva apertura.
¿Solicitar información implica pagar?
No. Dejar tus datos solo nos permite responder tu consulta o avisarte sobre una nueva edición; no genera un cobro ni reserva un cupo.
¿Qué conocimientos previos necesito?
Necesitas Python intermedio y familiaridad con APIs, Git y modelación de datos. No exige experiencia previa construyendo agentes ni administrando infraestructura.
¿Cuánto tiempo debo dedicar además de las clases?
20 horas totales: 6 clases · 8 horas online en vivo y 12 horas de laboratorio guiado. La competencia esperada supone completar los laboratorios y el entregable aplicado entre clases.
¿Puedo cursarlo sin completar la especialización?
Sí. El curso se mantiene como programa individual, aunque actualmente no tiene inscripciones abiertas. Una nueva edición podrá tomarse sin matricular la especialización completa.
¿Debo seguir el orden de la especialización?
Solo cuando la especialización completa vuelva a abrir. Si en el futuro tomas este curso de forma individual, podrás comenzar directamente aquí si cumples sus requisitos de entrada.