{ "$schema": "https://ar-tik.com/data/schemas/course-record.schema.json", "generatedAt": "2026-07-02", "publisher": "Artik Lab s.r.l.", "canonicalDomain": "https://ar-tik.com", "course": { "id": "embeddings", "locale": "es", "language": "es", "family": "technical", "familyLabel": "Técnico", "featured": false, "title": "Búsqueda semántica y bases de conocimiento AI", "subtitle": "Curso corporativo práctico para aplicar IA a búsqueda semántica y bases de conocimiento, con ejercicios sobre trabajo realista, materiales reutilizables y criterios claros de gobernanza.", "summary": "Curso corporativo práctico para aplicar IA a búsqueda semántica y bases de conocimiento, con ejercicios sobre trabajo realista, materiales reutilizables y criterios claros de gobernanza.", "duration": "60-90 minuti o modulo breve", "mode": "Laboratorio presencial u online, con ejercicios guiados y materiales adaptados al cliente.", "profile": "technical", "profileDescription": "Para equipos técnicos con bases de programación y arquitectura software.", "problem": "Muchas empresas abordan búsqueda semántica y bases de conocimiento con experimentos dispersos: algunas instrucciones, usuarios entusiastas y muchas dudas sobre datos, calidad y responsabilidad. El curso convierte esa incertidumbre en método operativo. Los participantes trabajan sobre escenarios realistas, aprenden dónde la IA ayuda, dónde sigue siendo esencial la revisión humana y cómo repetir la práctica en la empresa.", "audience": "Para equipos técnicos con bases de programación y arquitectura software.", "whenToChoose": "Elegir este curso cuando la empresa quiere avanzar de forma concreta en búsqueda semántica y bases de conocimiento y necesita formación que produzca flujos de trabajo utilizables, no teoría abstracta.", "chooseIf": "Cuando la empresa quiere avanzar de forma concreta en búsqueda semántica y bases de conocimiento y necesita formación que produzca flujos de trabajo utilizables, no teoría abstracta.", "outcomes": [ "Mapear trabajo y decisiones donde la IA puede reducir fricción.", "Construir instrucciones, checklists y criterios de revisión.", "Identificar límites de datos, privacidad y responsabilidad.", "Crear ejemplos reutilizables para el equipo.", "Definir próximos pasos de adopción y gobernanza." ], "modules": [ { "title": "Arquitectura y requisitos", "description": "Objetivos, límites, datos, servicios y supuestos de riesgo." }, { "title": "Construcción e integración", "description": "Flujos técnicos, interfaces, contexto, permisos y pruebas." }, { "title": "Evaluación y calidad", "description": "Métricas, revisión, pruebas de regresión y modos de fallo." }, { "title": "Producción y gobernanza", "description": "Monitorización, seguridad, auditoría, costes y mantenimiento." } ], "exercises": [ "Mapear un proceso realista conectado con búsqueda semántica y bases de conocimiento.", "Crear resultados asistidos por IA y revisarlos críticamente.", "Definir puntos de escalado y revisión humana.", "Construir una checklist reutilizable para el trabajo diario." ], "materials": [ "Canvas operativo para búsqueda semántica y bases de conocimiento.", "Plantillas de instrucciones.", "Checklist de calidad y privacidad.", "Matriz riesgo/control.", "Notas de adopción para el equipo." ], "privacy": "El curso usa materiales sintéticos, públicos, anonimizados o aprobados por el cliente. Explica cómo minimizar exposición de datos, proteger información confidencial, verificar resultados y mantener explícita la responsabilidad humana.", "prerequisites": "Se recomienda familiaridad técnica básica con software, datos o arquitectura de sistemas.", "faqs": [ { "question": "¿Depende de una herramienta?", "answer": "No. Los patrones se adaptan a las herramientas y políticas elegidas con el cliente." }, { "question": "¿Se pueden usar datos de empresa?", "answer": "Solo cuando cuentas, contratos y políticas internas lo permiten; si no, se usan datos sintéticos o anonimizados." }, { "question": "¿Qué queda después del curso?", "answer": "Materiales reutilizables, ejemplos, checklists y próximos pasos claros." }, { "question": "¿Es teórico?", "answer": "No. Está construido sobre ejercicios prácticos y decisiones cercanas al trabajo real." } ], "output": "Canvas operativo para búsqueda semántica y bases de conocimiento.", "searchIntents": [ "curso AI empresarial sobre búsqueda semántica y bases de conocimiento", "formación práctica para Búsqueda semántica y bases de conocimiento AI", "training AI para equipos técnicos", "recorrido Artik Lab para Canvas operativo para búsqueda semántica y bases de conocimiento", "cómo introducir búsqueda semántica y bases de conocimiento en procesos empresariales" ], "needSignals": [ "búsqueda semántica y bases de conocimiento ya aparece en conversaciones internas, pero falta un método compartido para convertirlo en práctica.", "Las personas prueban herramientas AI de forma autónoma y la empresa aún no ve criterios, controles y resultados comparables.", "El proceso conectado con búsqueda semántica y bases de conocimiento consume tiempo, genera pasos manuales u outputs difíciles de verificar.", "La dirección necesita decidir si invertir, formar o detenerse antes de introducir automatizaciones frágiles.", "La empresa necesita un resultado concreto: Canvas operativo para búsqueda semántica y bases de conocimiento." ], "extraExamples": [ { "title": "Del curso genérico al proceso real", "description": "Una empresa pide formación sobre búsqueda semántica y bases de conocimiento, pero el problema real emerge al mapear el trabajo: tareas repetidas, controles informales y responsabilidades distribuidas. 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