Enterprise AI
Certification Track
Professional Career Path in AI Governance, LLMOps & Agentic AI
¿Por qué Enterprise AI Certification Track?
Las organizaciones modernas ya no necesitan únicamente experimentar con IA. Hoy requieren capacidades empresariales para gobernar, implementar y escalar IA de manera segura, rentable y alineada al negocio.
Evolución progresiva
Desde fundamentos estratégicos hasta arquitectura avanzada de sistemas autónomos enterprise, combinando gobierno IA, implementación práctica y AI delivery ágil.
Capacidades enterprise reales
Profesionales capaces de liderar iniciativas reales de transformación empresarial con IA, Generative AI, LLMOps y Agentic AI — no solo experimentos aislados.
Agile AI Delivery integrado
Toda la línea incorpora prácticas ágiles adaptadas específicamente para AI Transformation y AI Delivery, combinando Scrum con GenAI, LLMOps y Agentic AI.
Fundamentos → Construir → Arquitectura y Gobierno
Los 5 módulos
- Fundamentos de la API de Claude
- Tutorial interactivo de prompting
- Prompting en el mundo real
- Evaluación de prompts
- Tool use y salidas estructuradas
- 33 lecciones · cada una un notebook ejecutable
Perfil del participante
- Developers
- Analistas
- Product Managers
- Quien escriba prompts que otros usan
★ Nueve técnicas base
Estructura · claridad · roles · separar datos de instrucciones · formato · paso a paso · few-shot · evitar alucinaciones · prompts complejos
Objetivo general
Escribir prompts que resuelvan tareas reales de negocio y sostenerlos con evaluaciones que midan su calidad, en lugar de confiar en la impresión de que «responde bien».
Prerrequisito
Python básico. Cada participante trae su propia API key de Anthropic (consumo estimado USD 5–10). Se trabaja en Google Colab.
Duración e inversión
1 día · 8 horas (1 h de almuerzo)
USD 290 USD 250 individual · 230 grupo 2–4 · 200 equipo 5+
Credencial PEM: el participante sale con una suite de evaluación propia — casos de control, casos extremos y criterio de derivación a un humano.
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Los 13 módulos
- Vibe Coding — la tesis
- Spec Driven Development
- Fundamentos de Claude Code
- CLAUDE.md — Memoria de Proyecto
- Comandos de Claude Code
- Hooks — automatización determinista
- Creación de agentes
- Agent Harness
- Multi-agentes y Orquestador
- MCP — herramientas y datos
- RAG — estructural, jerárquico y tablas
- Permisos, Seguridad, Inspección y DoD
- Adopción en el equipo y Proyecto Final
- 54 lecciones · actividad sobre repo real
Perfil del participante
- Developers
- Tech Leads
- Architects
- Engineering Managers
- Equipos completos
★ Stack real del curso
Claude Code · CLAUDE.md · Hooks · MCP · PyMuPDF · pdfplumber · sentence-transformers · pgvector
Objetivo general
Adoptar Claude Code como agente de ingeniería confiable a nivel de equipo: darle objetivos, dejar que planifique y ejecute sobre el código real, inspeccionar cada paso y mantener la responsabilidad humana sobre lo que llega a producción.
Prerrequisito
Manejo de terminal y git. No se requiere experiencia previa con agentes de IA.
Duración e inversión
1 día · 8 horas (1 h de almuerzo)
USD 290 USD 250 individual · 230 grupo 2–4 · 200 equipo 5+
Credencial ADM: el equipo sale con su guía de adopción y una funcionalidad real entregada a producción con su evidencia.
Ver detalle del curso →
Los 9 módulos
- Fundamentos de la IA Agéntica
- Scrum y Empirismo
- Ciclos de Convergencia
- El Sprint de Horas
- Planificar el trabajo del agente
- Convergencia dirigida por tests
- Evidencia y la Definition of Done
- Review, Retrospective y Entrega Continua
- IA Responsable y el Scrum Master
- 36 lecciones · caso FastBite transversal
Perfil del participante
- Scrum Masters
- Agile Coaches
- Product Owners
- Developers
- Tech Leads
- Líderes de equipos con IA
★ Herramientas del curso
Bolt.new · Replit Agent · Claude Code · VS Code · bundle de agentes pre-construidos (UX, coding, testing, security).
Objetivo general
Usar agentic AI dentro de Scrum sin debilitar el empirismo ni el accountability del equipo — manteniendo Sprint Goal, Sprint Backlog, Definition of Done, Increment, Review y Retrospective aun en Sprints de horas.
Prerrequisito
Entendimiento básico de Scrum. No se requiere experiencia en programación.
Duración e inversión
1 día · 8 horas (1 h de almuerzo)
USD 290 USD 250 individual · 230 grupo 2–4 · 200 equipo 5+
Credencial PSAA: el participante obtiene el Certificado de Participación.
Ver detalle del curso →Qué aprenderá
- Gobernanza por diseño: EU AI Act, NIST AI RMF, OWASP LLM Top 10
- Privacidad y datos: PII, RGPD, data contracts, Zero Trust RAG
- Defensa en profundidad: prompt injection, guardrails, fallback
- Gobernanza de agentes: mínimo privilegio, aprobación humana, sandbox
- Controles nativos de Anthropic: managed settings, deny, permisos, retención de datos
- Controles de organización sobre MCP y conectores
- Evals como gate de despliegue: casos, calificación, umbral
- Observabilidad, drift y human in the loop
- Informes de uso y costo del Admin API
- Selección de producto y modelo desde el gobierno
- Incidentes, versionado, rollback y comunicación a stakeholders
Perfil del participante
- Scrum Masters
- Product Owners
- PMOs
- CIOs y Líderes Digitales
- Consultores
- Arquitectos
- Governance Teams
- Cybersecurity Teams
Objetivo general
Comprender los principios de AI Governance, Responsible AI, AI Risk Management, AI Observability y LLMOps, y dominar los controles nativos de Anthropic, los evals como gate de despliegue y la selección de producto y modelo que evalúan las certificaciones de Claude.
Modalidad
Clases en vivo 100% · Asesoría 1 a 1 · Soporte 24/7
Resultado esperado: Los participantes podrán gobernar y operar programas enterprise de IA con foco en gobierno, riesgos, seguridad, evaluación y ciclo de vida, cubriendo los dominios de gobierno de las certificaciones Claude Certified Associate y Architect Professional.
Ver detalle del curso →Qué aprenderá
- Workflows vs Agentes (cuándo usar cada uno)
- El LLM aumentado: retrieval, herramientas y memoria
- Diseño de herramientas (ACI)
- Patrón: Prompt Chaining
- Patrón: Routing
- Patrón: Parallelization
- Patrón: Orchestrator-Workers
- Patrón: Evaluator-Optimizer
- Agentes autónomos y principios
Perfil del participante
- Enterprise Architects
- AI Leads
- CTOs
- Principal Engineers
- AI Governance Leaders
- Transformation Leaders
Objetivo general
Diseñar arquitecturas enterprise avanzadas de Agentic AI y sistemas autónomos escalables con foco en governance, observabilidad, seguridad y transformación empresarial.
Prerrequisito
Experiencia en implementación de soluciones GenAI o en arquitectura de sistemas.
Resultado esperado: Los participantes podrán diseñar plataformas enterprise de Agentic AI, modelos operativos avanzados y estrategias de transformación empresarial habilitadas por IA.
Ver detalle del curso →¿Por qué esta certificación?
Una línea de certificaciones diseñada para el contexto enterprise real — no cursos genéricos de IA.
Enfoque Enterprise
Alineado a la estrategia y objetivos del negocio. Cada módulo conecta IA con valor empresarial medible.
Gobernanza y Seguridad
IA responsable, segura y confiable. AI Governance, Responsible AI y AI Risk integrados desde el primer nivel.
Valor y ROI
Impulsa resultados medibles y escalables. Business case, priorización de casos de uso y KPIs de impacto.
Implementación Ágil
Scrum adaptado a iniciativas de IA. AI Sprint Planning, AI DoD y delivery iterativo integrados en cada nivel.
Tecnologías Modernas
LLMs, RAG, Hybrid Search, Claude Code, Agentes IA, Observabilidad. Stack enterprise real y actualizado.
Career Growth
Acelera tu carrera en la era de la IA. Certificaciones reconocidas para roles de Governance, Architecture y AI Leadership.
¿Para quién es esta ruta?
Tres perfiles progresivos diseñados para cubrir todos los roles que participan en una transformación IA enterprise.
Profesionales capaces de liderar y escalar iniciativas de IA empresarial con gobierno, seguridad, operación y entrega ágil de soluciones que generan impacto real en el negocio.
Más que aprender herramientas
La línea de certificaciones Enterprise AI busca desarrollar profesionales capaces de liderar la próxima generación de transformación empresarial basada en IA, GenAI y sistemas autónomos. Los participantes desarrollarán capacidades estratégicas, operacionales y arquitectónicas para construir organizaciones AI-enabled de clase enterprise.
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