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Certified AI/LLM Solution Architect

Área: Inteligencia Artificial | Sub Área: Arquitectura de soluciones

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

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FECHAS DE INICIO

Online sincrónica: 10 Marzo 2026

DURACIÓN:

8 meses

Programa con 20% de descuento por pago al contado durante este mes.

Objetivos

Al finalizar el programa, estarás en la capacidad de:

Diseñar arquitecturas de soluciones basadas en LLM, seleccionando modelos, servicios y componentes adecuados según requerimientos empresariales.
Implementar infraestructuras escalables en la nube para soportar cargas de inferencia, aplicando autoscaling, contenedores y optimización de costos.
Integrar modelos LLM con sistemas corporativos utilizando APIs, conectores y patrones de integración seguros y eficientes.
Aplicar controles de seguridad, cumplimiento normativo y gobernanza responsable que garanticen la protección de datos y la operación confiable de soluciones AI/LLM.
Desarrollar un proyecto arquitectónico end-to-end que incluya diseño, integración, despliegue, pruebas de rendimiento y presentación técnica de la solución.

Público Objetivo

El programa está dirigido a:

Ingenieros de Sistemas, Software, Informática y Ciencia de Datos, así como a arquitectos cloud, ingenieros de datos, desarrolladores de software, especialistas en inteligencia artificial, analistas de machine learning y profesionales del ámbito tecnológico que buscan diseñar, integrar y desplegar soluciones empresariales basadas en modelos de lenguaje (LLM). También es ideal para líderes de tecnología y consultores involucrados en proyectos de inteligencia artificial.

Prerrequisitos

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

Contar con conocimientos intermedios de programación, servicios cloud (AWS, Azure o GCP) y fundamentos de machine learning. Estos conocimientos son obligatorios para comprender la arquitectura, integración y despliegue de soluciones LLM durante el programa.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Tener experiencia previa en proyectos tecnológicos, desarrollo de software, cloud computing o iniciativas vinculadas a datos o inteligencia artificial. Este requisito no es obligatorio, pero es altamente recomendable para facilitar el aprovechamiento del programa.

Estructura Curricular

Vista Previa

Fundamentos de Arquitecturas LLM (18 horas cronológicas)

Arquitectura y componentes esenciales de los LLM
Tipos de modelos escenarios de aplicación
Proveedores y servicios de inferencia
Ejecución de llamadas API con buenas prácticas
Evaluación de desempeño y métricas introductorias
Costos y consideraciones éticas iniciales

Diseño de Infraestructura Escalable (24 horas cronológicas)

Arquitecturas Base para LLMs en la Nube
Diseño de Topologías y Casos de Uso Empresariales
Despliegue de Modelos LLM en Kubernetes y Docker
Redes, Almacenamiento y Autoscaling en Entornos de Inferencia
Implementación de Arquitecturas Serverless para LLMs
FinOps y Estrategias de Optimización de Costos Cloud
Optimización de Latencia y Throughput en LLMs
Pruebas de Carga, Resiliencia y Alta Disponibilidad

Estrategias de Integración (18 horas cronológicas)

Contexto y relevancia de la integración en entornos de AI/LLM
APIs y conectores para LLM
Rendimiento y seguridad en integraciones de datos
Patrones de integración
Monitoreo y testing
Diseño del plan de integración
Prototipo funcional
Plan de implementación

Seguridad y Cumplimiento (15 horas cronológicas)

Principios de seguridad en en pipelines y endpoints LLM
Controles y salvaguardas para protección de datos en LLM
Regulaciones y estándares aplicables a soluciones AI/LLM
Ética, sesgos y gobernanza responsable en LLM
MRM y monitoreo de seguridad en LLM
Auditoría y checklist de seguridad en implementaciones LLM

Proyecto Final AI/LLM Solution Architect (21 horas cronológicas)

Recolección de requisitos.
Diseño de la arquitectura.
Implementación y pruebas.
Documentación y presentación.

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Certificación

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

Al completar el programa completo "Certified AI/LLM Solution Architect", el participante recibirá un certificado institucional de participación/aprobación emitido por BSG Institute.
Certificación institucional otorgada por BSG Institute:
Certificados CEU’s emitidos por IEEE para los cursos de este programa:
Los participantes pueden obtener certificados de CEU’s (Continuing Education Units) emitidos por IEEE, siempre que cumplan con los requisitos establecidos por BSG Institute.

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Expositores

Gustavo Velandia

Colombia

Ingeniero Naval de la Armada de Colombia, Ingeniero Diesel Avanzado N74 de la U.S. Navy, Máster en Industria 4.0 de la Universidad San Jorge de España, Científico de Datos del M.I.T., Especialista en Gerencia de Proyectos de la Universidad EAN de Colombia, certificado en Inteligencia Artificial por la U. de Harvard, certificado en SCRUM aplicado a proyectos con metodologías ágiles por la Universidad de Maryland y certificado en Transformación Digital por el Tecnológico de Monterrey.

Cuenta con 28 años de experiencia laboral, incluyendo más de 15 años en mantenimiento, gestión tecnológica, 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. Al mismo tiempo es el CEO de Kpichat.ai, desde donde espera impulsar la transformación digital en Latinoamérica.

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.

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.

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.