Destinatarios
Destinatarios
Para equipos técnicos con bases de programación y arquitectura software.
Técnico · Programa, resultados y requisitos
RAG Engineering para sistemas AI fiables
Curso corporativo práctico para aplicar IA a RAG engineering, con ejercicios sobre trabajo realista, materiales reutilizables y criterios claros de gobernanza.
El problema que resuelve
El problema que resuelve
Muchas empresas abordan RAG engineering 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.
- Duración
- 5 horas, 2 sesiones de 2,5 horas
- Modalidad
- Laboratorio presencial u online, con ejercicios guiados y materiales adaptados al cliente.
- Perfil
- Para equipos técnicos con bases de programación y arquitectura software.
- Resultado final
- Canvas operativo para RAG engineering.
Cuándo elegirlo
Cuándo elegirlo
Elegir este curso cuando la empresa quiere avanzar de forma concreta en RAG engineering y necesita formación que produzca flujos de trabajo utilizables, no teoría abstracta.
Resultados concretos
Resultados concretos
- 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.
Programa
Programa
- 1Arquitectura y requisitos
Objetivos, límites, datos, servicios y supuestos de riesgo.
- 2Construcción e integración
Flujos técnicos, interfaces, contexto, permisos y pruebas.
- 3Evaluación y calidad
Métricas, revisión, pruebas de regresión y modos de fallo.
- 4Producción y gobernanza
Monitorización, seguridad, auditoría, costes y mantenimiento.
Ejercicios prácticos
Ejercicios prácticos
- Mapear un proceso realista conectado con RAG engineering.
- Crear resultados asistidos por IA y revisarlos críticamente.
- Definir puntos de escalado y revisión humana.
- Construir una checklist reutilizable para el trabajo diario.
Materiales entregados
Materiales entregados
- Canvas operativo para RAG engineering.
- Plantillas de instrucciones.
- Checklist de calidad y privacidad.
- Matriz riesgo/control.
- Notas de adopción para el equipo.
Datos, privacidad y límites
Datos, privacidad y límites
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.
Requisitos
Se recomienda familiaridad técnica básica con software, datos o arquitectura de sistemas.
FAQ
FAQ
¿Depende de una herramienta?
No. Los patrones se adaptan a las herramientas y políticas elegidas con el cliente.
¿Se pueden usar datos de empresa?
Solo cuando cuentas, contratos y políticas internas lo permiten; si no, se usan datos sintéticos o anonimizados.
¿Qué queda después del curso?
Materiales reutilizables, ejemplos, checklists y próximos pasos claros.
¿Es teórico?
No. Está construido sobre ejercicios prácticos y decisiones cercanas al trabajo real.
Contacto
Una conversación breve basta para entender por dónde empezar.
La primera conversación dura 30-45 minutos y aclara proceso, objetivo, datos disponibles, restricciones y próximo paso útil: formación, consultoría, análisis de datos o prototipo técnico controlado.
Escribir a dtr@ar-tik.com