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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: 21 Abril 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

Constanza Garcia

Chile

Máster en Big Data & Business Analytics por la Universidad Complutense de Madrid, ingeniera comercial por la Universidad Técnica Federico Santa María, con experiencia en ciencia de datos, inteligencia artificial y arquitectura de soluciones GenAI. Ha liderado equipos multiculturales y proyectos de machine learning, MLOps, NLP y despliegue de soluciones productivas con AWS Bedrock, GCP Vertex AI y otras tecnologías de nube. Actualmente se desempeña como Senior Data Scientist en Globant y docente de GenAI/ML, combinando liderazgo técnico, diseño de soluciones y formación académica. Cuenta con certificaciones en inteligencia artificial generativa y AWS, y una trayectoria orientada a generar impacto de negocio mediante analítica avanzada y automatización.

Rodrigo Assar

Chile

PhD en Ciencias de la Computación por la Université de Bordeaux e Ingeniero Civil Matemático por la Universidad de Chile, con más de 15 años de experiencia en análisis de datos y más de 10 años en ciencia de datos e inteligencia artificial aplicada. Ha liderado proyectos de machine learning, modelamiento matemático, bioinformática y optimización de procesos en sectores como minería, energía, salud y logística. Se ha desempeñado como investigador, científico de datos senior y docente universitario, participando en equipos multidisciplinarios en instituciones y empresas internacionales.

ANDRÉS ROJAS

Colombia

Máster en Data Science and Big Data por IE Business School (España), ingeniero electrónico por la Escuela Colombiana de Ingeniería, con más de 23 años de experiencia en inteligencia artificial, ciencia de datos y estrategia tecnológica. Ha liderado proyectos de analítica avanzada, machine learning, visión por computador, IA generativa y transformación digital en empresas de los sectores energético y tecnológico. Se ha desempeñado como Jefe de Inteligencia Artificial, consultor especializado, IT Manager y Chief Technology Officer. Cuenta con certificaciones de Microsoft, DeepLearning.AI, Duke University y NVIDIA, y experiencia en el desarrollo de soluciones tecnológicas para optimizar operaciones, mejorar la seguridad e incrementar la productividad.

Ignacio Zambrano

Chile

Master en Gestión y Emprendimiento Tecnológico por la Universidad Adolfo Ibáñez (Chile), con experiencia en innovación tecnológica, inteligencia artificial aplicada y diseño de programas formativos. Ha liderado proyectos de aprendizaje adaptativo, capacitación en tecnologías emergentes y transferencia tecnológica en instituciones y empresas. Actualmente es CEO y cofundador de una empresa de inteligencia artificial aplicada al aprendizaje, profesor visitante en Brasil y docente en programas de formación en IA. Posee diversas certificaciones y una sólida trayectoria en el desarrollo de soluciones basadas en tecnología para impulsar la productividad y el aprendizaje.

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.