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Certified AI Integration Specialist

Área: Inteligencia Artificial | Sub Área: Ingeniería de datos

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

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FECHAS DE INICIO

Online sincrónica: Por definir

DURACIÓN:

8 meses

Objetivos

Al finalizar el programa, estarás en la capacidad de:

Comprender los fundamentos de las arquitecturas de IA/LLM y sus puntos de integración con sistemas empresariales.
Desarrollar habilidades para utilizar APIs y conectar modelos de IA con herramientas empresariales (e.g., CRMs, ERPs).
Aprender técnicas para pre procesar, gestionar y optimizar datos en español para el uso de LLM.
Diseñar e implementar flujos de trabajo de integración de sistemas de IA de extremo a extremo.
Abordar desafíos como interoperabilidad, privacidad de datos y localización para los contextos de América Latina.

Público Objetivo

El curso está dirigido a:

Ingenieros de software y desarrolladores interesados en la integración de sistemas de IA/ML.
Profesionales de TI responsables de implementar soluciones de IA en operaciones empresariales.
Científicos de datos e ingenieros de ML que desean expandir su experiencia hacia roles de integración.
Analistas de negocios con experiencia técnica que buscan gestionar proyectos habilitados con IA.

Prerrequisitos

Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:

Conocimientos básicos de programación (Python, JavaScript u otros).
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Familiaridad con APIs RESTful y estructuras de datos JSON.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Comprensión general de conceptos de IA/ML.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Opcional: Experiencia con plataformas en la nube como AWS, Azure o GCP.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:

Estructura Curricular

Vista Previa

Introducción a la Integración de IA (6 horas cronológicas)

Fundamentos de la Integración de IA
Casos de Uso y Desafíos en América Latina

Fundamentos de LLMs y APIs (12 horas cronológicas)

Introducción a los LLMs y su ecosistema
Uso e integración de APIs de LLMs
Uso e integración de APIs de LLMs

Preparación y Gestión de Datos para Integración (10 horas cronológicas)

Introducción al preprocesamiento de datos en NLP
Fundamentos del preprocesamiento, limpieza y normalización de datos
Manejo de datos no estructurados.
Privacidad y ética en datos.
Laboratorio Final

Interoperabilidad de Sistemas y Middleware (16 horas cronológicas)

Fundamentos de Interoperabilidad
Integración con Sistemas Empresariales
Plataformas de Middleware
Construcción de Pipelines ETL

Construcción de Aplicaciones Impulsadas por IA (18 horas cronológicas)

Introducción a las aplicaciones impulsadas por IA.
Desarrollo backend con frameworks ligeros.
Construcción de chatbots inteligentes
Automatización de flujos empresariales con IA.
Proyecto Integrador de soluciones IA 1
Proyecto Integrador de soluciones IA 2

Monitoreo y Optimización (12 horas cronológicas)

Introducción al monitoreo.
Logging y trazabilidad.
Escalabilidad y costos
Mejora continua.

Ética, Sesgos y Cumplimiento (8 horas cronológicas)

Ética en IA y Detección de Sesgos
Cumplimiento Regulatorio y Privacidad

Proyecto Integrador y Evaluación (14 horas cronológicas)

Diseño del Proyecto
Implementación
Evaluación y Presentación

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Certificación

Los participantes que completen exitosamente el curso, recibirán la siguiente certificación:

Certificación emitida por BSG Institute.
Certificados CEU’s emitidos por IEEE para los cursos de este programa.

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Expositores

Luis Lozano

Mexico

PhD en Física por el Cinvestav-IPN (México) y MBA por Quantic School of Business and Technology (EE. UU.), con más de 10 años de experiencia en investigación, docencia universitaria y desarrollo de soluciones de inteligencia artificial aplicadas. Ha liderado proyectos de machine learning, NLP, RAG y MLOps en sectores como banca, educación y consultoría tecnológica. Se ha desempeñado como líder de ingeniería financiera en MSCI, desarrollador de software de IA y profesor en programas de inteligencia artificial aplicada, ciencia de datos y análisis prescriptivo en el Tecnológico de Monterrey. Posee diversas certificaciones internacionales y competencias avanzadas en Python, LangChain, TensorFlow, PyTorch y herramientas especializadas en LLMs.

Gustavo Velandia

Colombia

Master en Industria 4.0 por la Universidad San Jorge (España), con enfoque en transformación digital, inteligencia artificial, machine learning, big data, lean manufacturing, internet de las cosas (IoT), impresión 3D y Six Sigma. Miembro de la Junta Directiva de la Asociación Colombiana de Inteligencia Artificial, con más de 27 años de experiencia profesional, incluyendo más de 10 años en gestión tecnológica, mantenimiento industrial, automatización y ciencia de datos. Actualmente se desempeña como Director de Gestión Tecnológica en la Armada de Colombia, liderando iniciativas estratégicas orientadas a la adopción de soluciones inteligentes, gestión de activos basada en datos y desarrollo tecnológico aplicado. Su perfil combina una sólida formación técnica con liderazgo estratégico, enfoque multidisciplinario y experiencia en la implementación de tecnologías avanzadas en entornos de alta exigencia.

Manuel Arenas

Perú

Ingeniero de Sistemas e Informática por la Universidad Continental, con especialización en Business Intelligence y Business Analytics por la Universidad ESAN, y candidato a Máster en Ciencia de Datos por la Universidad Católica San Pablo. Cuenta con más de 12 años de experiencia en analítica de datos, inteligencia de negocios, big data y transformación digital en sectores como minería, telecomunicaciones, logística y servicios. Ha liderado proyectos de integración tecnológica, diseño de arquitecturas de datos y desarrollo de modelos predictivos aplicando machine learning e inteligencia artificial generativa. Es especialista en metodologías ágiles, integración de datos en entornos cloud (Azure, AWS, GCP) y herramientas de visualización como Power BI, Tableau y Qlik Sense. Actualmente es Científico de Datos – Data Engineer en Komatsu Mining, y docente en programas de ciencia de datos e inteligencia de negocios, con un enfoque que integra experiencia práctica, innovación tecnológica y cultura de servicio para impulsar la excelencia académica y organizacional.

NOTA: No necesariamente todos los expositores mencionados participarán en el dictado del programa o sesiones webinar, asimismo se podrá contar con la participación de otros expositores adicionales a los mencionados.