01
Asistente con conocimiento
Responder sobre documentos internos mostrando fuentes, secciones y versiones que respaldan la respuesta.
Inscripciones abiertasEdición individualIA generativa aplicadaOnline en vivo
Desarrollo de Agentes de IA
Construye agentes que consulten conocimiento, utilicen herramientas y ejecuten flujos bajo evaluación, seguridad y trazabilidad.
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Precio primera edición
$89.990 CLP
US$100 para pagos internacionales
Primero completas los datos del estudiante y después eliges Mercado Pago, PayPal cuando esté disponible o transferencia.
Sistema agéntico
01
Recuperar
Fuentes, embeddings, búsqueda y citas.
02
Actuar
Herramientas, estados, memoria y permisos.
03
Evaluar
Calidad, seguridad, costo y trazabilidad.
Un agente de IA no se define por conversar bien, sino por ejecutar una tarea con evidencia, límites y resultados medibles.
Esta página · Edición individual
6, 8, 13, 15, 20 y 22 de octubre de 2026
Puedes comprarla por separado. No exige seguir los cursos anteriores de la especialización.
Matrícula de especialización · Ruta completa
1–17 feb 2027
Esta segunda fecha corresponde únicamente a quienes compran Especialización en Datos, Analítica e Inteligencia Artificial.
Ver ruta y calendario completoFechas edición individual
6, 8, 13, 15, 20 y 22 de octubre de 2026
Horario
Martes y jueves, 20:00 a 21:20 hora de Chile
Duración
6 clases de 80 minutos
Inversión
$89.990 CLP · US$100
Respaldo académico
Programa diseñado y operado por Academia Bayes.
Modalidad
Clases online en vivo con fechas y horario informados.
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.
IA aplicada
Agentes que pueden demostrar cómo llegaron al resultado.
El curso prioriza arquitectura, herramientas, evaluación y operación sobre demostraciones de prompting aislado.
02
Agente con herramientas
Consultar bases, ejecutar validaciones o actualizar sistemas dentro de permisos y contratos definidos.
03
Flujo multi-etapa
Planificar, recuperar, analizar y revisar resultados mediante estados, memoria y decisiones controladas.
04
Operación evaluada
Medir calidad, seguridad, costo y latencia antes y después del despliegue mediante casos de prueba.
Contenido previsto
De documentos y APIs a un agente controlado
Una ruta práctica para diseñar, construir, evaluar y desplegar sistemas RAG y agentes con herramientas.
Pensado para
Profesionales de datos, software, automatización o producto que quieren construir soluciones GenAI.
Data Scientists y desarrolladores que necesitan agentes evaluables y no solo demostraciones.
Equipos de negocio y tecnología que trabajan con documentos, conocimiento o tareas repetitivas.
Diseño del caso de uso
Usuario, tarea, límites, riesgo, métrica, costo y decisión entre automatización clásica, RAG o agente.
LLMs y prompting estructurado
Mensajes, salidas estructuradas, contexto, modelos, temperatura, costos y manejo de errores.
RAG y recuperación
Chunking, embeddings, bases vectoriales, búsqueda híbrida, reranking, citas y actualización de fuentes.
Herramientas y orquestación
Tool calling, estados, memoria, LangGraph o patrones equivalentes, permisos y confirmaciones humanas.
Evaluación y seguridad
Datasets de prueba, groundedness, exactitud, inyección de prompts, PII, guardrails y revisión humana.
API, observabilidad y despliegue
FastAPI, logs, trazas, costos, latencia, versiones, monitoreo y operación responsable.
Enfoque profesional
Un agente confiable necesita pruebas, no intuición
Calidad, seguridad y costo deben medirse con casos representativos antes de ampliar permisos 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
Elegir la arquitectura adecuada para un caso GenAI.
Construir un sistema RAG con respuestas sustentadas.
Orquestar herramientas dentro de un flujo controlado.
Evaluar y desplegar un agente con trazabilidad.
Inscripciones abiertas
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Inversión
$89.990 CLP
US$100 para pagos internacionales. El medio exacto disponible se mostrará antes de salir de Academia Bayes.
Preguntas frecuentes
Antes de inscribirte
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¿Ya hay fecha y precio?
Sí. La fecha y el precio de la edición individual están publicados en esta página y las inscripciones ya se encuentran abiertas.
¿Registrarme implica pagar?
Completar tus datos no genera un cobro automático. En el paso siguiente eliges el medio de pago y el cupo se confirma una vez aprobado o verificado el pago.
¿Qué conocimientos previos necesito?
Necesitarás Python intermedio, APIs y Git básico. Para aprovechar el despliegue y monitoreo recomendamos cursar antes Data Engineering en la Nube y MLOps.
¿Puedo cursarlo sin completar la especialización?
Sí. Cada curso podrá tomarse de manera independiente. Para obtener la certificación de la especialización será necesario completar la malla y el proyecto integrador.
¿Debo seguir el orden de la especialización?
Solo si matriculas la especialización completa. Si compras este curso de forma individual, puedes comenzar directamente aquí sin haber cursado los programas anteriores.