Fecha: 16, 18, 20, 23, 25 y 27 de noviembre de 2026.
Horario: 10:00 a.m. a 12:00 m.d.
Duración total: 16 horas, 12 sincrónicas y 4 de proyecto grupal
Modalidad: Virtual (Zoom).
Inversión: ¢178.500 + 2% de IVA por participante.
Incluye: Material y certificado en versión digital.
Instructores: Arturo Castro MSc. e Ing. Raúl Trejos MSc, MBA.

Presentación
Los agentes de inteligencia artificial son sistemas capaces de recibir una tarea, consultar información, seleccionar herramientas y ejecutar acciones dentro de permisos definidos. Este programa introduce sus fundamentos y guía a las personas participantes en el diseño, prueba y evaluación de un agente aplicado a un proceso concreto, manteniendo criterios de seguridad, privacidad, trazabilidad y supervisión humana.
Durante la capacitación, cada grupo analizará un caso, diseñará el flujo de trabajo y construirá un prototipo guiado con datos sintéticos, públicos o anonimizados. El alcance es introductorio y el prototipo se desarrolla en un ambiente de práctica; no contempla conexión con sistemas productivos.

Objetivo

Brindar las bases conceptuales y prácticas para comprender qué son los agentes de IA, cómo funcionan, en cuáles procesos pueden aportar valor y con qué plataformas se pueden construir, mediante el diseño y desarrollo guiado de un prototipo sencillo.

Al finalizar, las personas participantes podrán
• Explicar los componentes y el ciclo de trabajo de un agente de IA.
• Distinguir entre un asistente conversacional, una automatización y un agente que utiliza herramientas.
• Identificar un proceso acotado que pueda beneficiarse de un agente.
• Diseñar un flujo que integre personas, datos, documentos, aplicaciones y puntos de aprobación.
• Construir un prototipo guiado mediante una plataforma visual o una herramienta de IA generativa.
• Definir autonomía, supervisión humana y controles básicos de seguridad y privacidad.
• Proponer pruebas, métricas iniciales y próximos pasos para un posible piloto.

Metodología
• Sesiones virtuales sincrónicas complementadas con materiales asincrónicos.
• Explicaciones breves, demostraciones y ejercicios guiados.
• Talleres prácticos y análisis de casos.
• Desarrollo grupal de un prototipo con datos sintéticos o anonimizados.
• Retroalimentación durante el diseño, las pruebas y la presentación final.

Contenido del programa
1. ¿Qué es un agente de IA?
• Definición, componentes y ciclo de trabajo de un agente.
• Diferencias entre asistentes, automatizaciones, agentes con herramientas y sistemas multiagente.
• Tipos de agentes y niveles de autonomía.
• Usos institucionales y papel de los agentes en ciberseguridad.
• Limitaciones, errores y responsabilidad humana.

2. Plataformas para construir agentes de IA
• Arquitectura general de una plataforma de agentes.
• Comparación introductoria de plataformas no code, low code y basadas en código.
• Descripción de Make, n8n y KNIME.
• Relación entre una plataforma de automatización y modelos como ChatGPT o Claude.
• Criterios de selección según datos, integraciones, seguridad y mantenimiento.

3. KNIME y herramientas de IA generativa
• Características, casos de uso y arquitectura básica de KNIME.
• Integración con APIs y servicios de IA generativa.
• Construcción de un flujo visual básico.
• Principios de lógica de programación aplicados a condiciones, variables y decisiones.
• Uso de ChatGPT o Claude para apoyar el diseño, documentación y prueba del agente.

4. Casos de estudio y aplicaciones organizacionales
• Consulta de normativa, manuales y documentos con referencias verificables.
• Clasificación y canalización de solicitudes administrativas.
• Monitoreo de eventos de seguridad y apoyo a la respuesta a incidentes.
• Análisis conceptual de detección de amenazas en tiempo real.
• Identificación de procesos según valor, viabilidad y riesgo.

5. Diseño de un agente
• Definición del problema, usuario, alcance y resultado esperado.
• Requerimientos y datos de entrada, incluidos documentos, bases de conocimiento y APIs de terceros.
• Nivel de autonomía, Human in the Loop, aprobaciones y escalamiento.
• Consideraciones de ciberseguridad, privacidad y protección de datos.
• Pruebas, métricas, evaluación, despliegue y mejora continua.

6. Diseño de mi agente
• Taller grupal para diseñar un flujo de automatización con IA.
• Construcción guiada mediante ChatGPT o Claude y una plantilla de KNIME.
• Pruebas con casos normales, datos incompletos y solicitudes que requieran intervención humana.
• Presentación del prototipo y ficha breve de un posible piloto.

Ruta Evaluación
La evaluación se realiza mediante el desarrollo y presentación de un proyecto grupal:

Componente                                                        Valor
Definición del problema y selección del caso        20%
Diseño del flujo, datos y supervisión humana        25%
Prototipo funcional guiado                                    30%
Pruebas y controles de seguridad                          15%
Presentación final                                                   10%

Perfil de ingreso
• Manejo funcional de herramientas digitales y hojas de cálculo.
• Conocimiento básico de técnicas de Prompt Engineering, deseable pero no obligatorio.
• Conocimiento de al menos un proceso institucional que pueda analizarse durante el proyecto.
• Computadora con conexión estable a internet, navegador actualizado y capacidad para instalar KNIME si la institución lo autoriza.
• Disponibilidad para trabajar en un proyecto grupal durante y fuera de las sesiones sincrónicas.

Herramientas de trabajo
Herramienta                                         Uso                                                                                                  Condición
KNIME Analytics Platform                    Construcción visual del flujo y demostración de integraciones        Versión de escritorio sin costo de licencia
ChatGPT Business o Claude Team        Ejercicios, diseño y prototipo guiado                                               Licencia temporal según matrícula
Visual Studio Code                               Apoyo optativo para ejemplos basados en código                         Sin costo para el participante
Plataforma de aprendizaje                   Materiales, plantillas y actividades                                                   Incluida

Materiales incluidos
• Manual de referencia sobre agentes de IA.
• Plantilla para identificar y diseñar un caso de uso.
• Plantillas de flujos para KNIME.
• Casos de estudio comentados.
• Rúbrica de evaluación del prototipo.
• Acceso a la plataforma de aprendizaje durante el curso.

Certificación
Se otorgará un certificado digital de aprovechamiento. La aprobación requiere participación en las sesiones y presentación del proyecto grupal.

Instructores

Arturo Castro, MSc.
Consultor y educador en inteligencia artificial, automatización y blockchain.

Biólogo de la Universidad de Costa Rica y Máster en Ciencias de la Computación e Informática, con más de 15 años de experiencia en los sectores académico y privado. Ha liderado proyectos de bioinformática y desarrollo de soluciones tecnológicas para investigación científica. Su trabajo se concentra en inteligencia artificial, automatización, blockchain e integración de datos, combinando formación científica, experiencia técnica y docencia para llevar conceptos complejos a casos de uso aplicados.

Ing. Raúl Trejos MSc, MBA.

Consultor y Educador en Analítica de Datos, IA y Automatización Empresarial

Consultor y educador con más de 15 años de experiencia en el diseño de soluciones de analítica de datos, inteligencia artificial y automatización de procesos empresariales. Ha liderado proyectos de transformación digital en instituciones públicas, empresas privadas y organizaciones del ecosistema de innovación en Costa Rica, especializándose en la integración de herramientas como IA generativa, Power BI, Excel avanzado, SQL, R, Python, n8n, Make y KNIME para optimizar procesos y facilitar la toma de decisiones basada en datos.
Actualmente dirige programas de formación en Construyendo Talento, impulsando el desarrollo de competencias digitales en Latinoamérica, combinando su sólida formación técnica con habilidades pedagógicas.

Consideraciones para la ejecución
• Las cuentas, extensiones y permisos se probarán antes de la primera sesión.
• Los ejercicios utilizarán datos sintéticos, públicos o anonimizados.
• El prototipo se desarrollará en un ambiente de práctica y no se conectará con sistemas productivos.
• Un eventual piloto requerirá una fase posterior de validación técnica y de seguridad.

Todas nuestras capacitaciones pueden ser impartidas en su organización

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Tel: +506 2225-1007 
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