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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: 03 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:

Comprender los fundamentos de la integración de IA con LLMs, incluyendo datos, representaciones (p. ej., embeddings) y herramientas clave para casos de uso reales.
Integrar LLMs mediante APIs y prompting aplicado, construyendo integraciones básicas y salidas controladas/estructuradas con buenas prácticas de validación y manejo de errores.
Preparar y gestionar datos para soluciones con LLMs, aplicando preprocesamiento, limpieza, criterios de calidad y consideraciones éticas en el uso de información.
Diseñar e implementar arquitecturas interoperables, utilizando middleware, orquestación y pipelines de integración de IA para conectar sistemas y procesos de forma escalable
Construir, desplegar y operar aplicaciones impulsadas por IA, incorporando monitoreo, optimización, evaluación continua, mitigación de sesgos y cumplimiento, culminando con un proyecto integrador funcional.

Público Objetivo

El curso está dirigido a:

Profesionales de TI, desarrollo de software, ingeniería de sistemas y datos y profesiones afines que buscan especializarse en la integración de soluciones con LLMs mediante APIs, preparación de datos e interoperabilidad, incorporando despliegue, monitoreo, optimización y buenas prácticas de ética y cumplimiento.

Prerrequisitos

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

Conocimientos en programación básica y consumo de APIs REST (HTTP/JSON), nociones de datos (CSV/Excel/JSON) y uso de Git y/o línea de comandos.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Alguna experiencia en proyectos de desarrollo, integración u operación de sistemas/aplicaciones digitales.
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 institucional otorgada por BSG Institute:
Certificado de participación/aprobación del programa formativo Certified AI Integration Specialist, emitido por BSG Institute.
Certificación emitida por IEEE
El participante recibirá Certificados CEU’s emitidos por IEEE al completar cada curso módulo 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

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.

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.