IA Generativa Aplicada
Construye Sistemas RAG y Agentes Inteligentes con metodología práctica
- NIVEL: Experto
- DURACIÓN: 69 horas
- MODALIDAD: Online
- INICIO: Julio 2026
Curso de IA: La que razona y actúa
¿Por qué aprender IA Generativa en 2026?
Capacidad para diseñar arquitecturas que conectan modelos de lenguaje con datos propios mediante búsqueda semántica y embeddings.
Creación de flujos de trabajo inteligentes que planifican, usan herramientas externas y colaboran entre sí para resolver tareas complejas de forma independiente.
Dominio de métodos objetivos para medir el rendimiento de los modelos y despliegue de soluciones operativas listas para entornos profesionales reales.
¿Este programa es para ti?
Perfil Profesional
Este curso ha sido diseñado para perfiles con una base tecnológica que buscan especializarse en la implementación real de soluciones de IA, yendo más allá de la teoría.
- Desarrolladores y Programadores: Que deseen integrar capacidades de IA Generativa y Agentes en sus aplicaciones.
- Ingenieros de Datos / Data Scientists: Que busquen dominar arquitecturas RAG y el manejo de bases de datos vectoriales.
- Arquitectos de Software: Interesados en diseñar ecosistemas complejos y escalables basados en LLMs.
- Graduados en áreas STEM: Que quieran dar el salto profesional hacia una de las especialidades más demandadas del sector tecnológico.
Salidas Profesionales
- Arquitecto de Soluciones de IA Generativa
- Ingeniero Experto en RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Desarrollador de Agentes Autónomos con LangChain
- Consultor Estratégico en Implementación de LLMs
- Machine Learning Specialist Engineer
Ingeniero de Software para Sistemas Multi-Agente
Programa del Plan Formativo
El curso se proponen, a través de 8 módulos alrededor de los ejes esenciales de la Arquitectura RAG y Agentes Inteligentes.
MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN
- Situación de la IA generativa en el contexto de la inteligencia artificial
- Qué es un LLM
- Modelos fundacionales
- Tiempos de modelos fundacionales y LLMs y para qué usarlos. La trampa de las alucinaciones y cómo evitarlas
MÓDULO 2: PROMPT ENGINEERING
- Tecnicas básicas de prompting (API Chat GPT) Técnicas avanzadas con prompts reusables (Lang Chain) Chat model interface
- Runnable interface (invoke, batch, stream) Memory
- Chains
- Router chains
- Evaluación de prompts, LLMs y debugging
MÓDULO 3: ARQUITECTURA RAG CON LANGCHAIN
- Patrones de diseño
- Construcción de una knowledge base (ELS, MongoDB o PGVector)
- Info Retrieval (Semantic search, Question and answering chains, Query retrieval patterns, RAG Fusion, Query Routing / Semantic Routing)
- Orquestación de cargas de trabajo con AirFlow
MÓDULO 4: EJERCICIO PRÁCTICO RAG CONSTRUCCIÓN DE UN CHAT BOT
- Arquitectura y flujo del Chatbot
- Conexión de la base de conocimientos
Despliegue de la interfaz de chat
MÓDULO 5: ARQUITECTURAS DE AGENTES
- Que es un agente y el concepto Agentic
- Grafo de tareas y descomposición de tareas en un workflow
- Grados de autonomía de una agente Ejemplos de aplicaciones con agentes Building blocks (LLMs, tools, etc)
MÓDULO 6: CONSTRUCCIÓN DE AGENTES CON LANG GRAPH
- Por qué LangGraph
- Patrón reflection
- Patrón planing
- Patron tool use
- Patron Re-Act
- Patron Multi-agent collaboration Protocolos de comunicación
MOÓDULO 7: EVALUACIÓN DE AGENTES
- LLM-AS-Judge (subjetivo) vs Coding evaluation (objetivo)
- Tipos de evaluación, End2end o component-level
MÓDULO 8: EJERCICIO PRÁCTICO ARQUITECTURA DE AGENTES
Diseño de flujos y razonamiento (ReAct)
Integración y uso de herramientas externas
Orquestación de sistemas multi-agente
Requisitos Técnicos
Para garantizar el aprovechamiento del curso y el ritmo de las sesiones prácticas, es necesario contar con:
- Dominio de Python: Es imprescindible tener fluidez en el lenguaje para programar scripts, manejar librerías y configurar los agentes.
- Base en Machine Learning: Comprensión de los conceptos fundamentales y el funcionamiento de los modelos de datos.
- Docker Instalado: Capacidad para ejecutar contenedores (te facilitaremos un manual paso a paso para su configuración).
- Hardware Disponible: Al menos 2 GB de espacio libre en disco para el despliegue de los entornos de trabajo (Jupyter y Elasticsearch).
Profesor
Rafael Garrote Hernández
Actualmente es Data Architect & Data Governance Specialist en Redsys y Profesor del Máster de Big Data & Analytics en datahack. Su trayectoria destaca por roles de alta responsabilidad técnica como Data Architect en Paradigma Digital y Senior Software Engineer Technical Lead en MonoM.
Cuenta con una sólida experiencia en ingeniería y arquitectura, habiendo ejercido como Ingeniero Big Data en ThingsO2 y Arquitecto Scala – JEE en StratioBD. Previamente, lideró equipos como Responsable de Desarrollo y Analista Programador en Gowex.
Ignacio González-Outón
Actualmente Principal Architect Data & AI en CaixaBank . Profesor del Máster de Data Science y Big Data en datahack. Fue Manager en McKinsey & Company, liderando programas de transformación digital y analítica avanzada, y Architect en Orange.
Anteriormente, desempeñó roles de Big Data Architect en StratioBD para Santander Bank, Big Data Developer en Pragsis Technologies.
Razones para elegirnos
Metodología "Learning by Doing"
Aplicamos un método que garantiza la adquisición de conocimientos prácticos para proyectos reales.
Expertos en activo
Nuestros profesores son profesionales que lideran proyectos de Big Data, Robótica e IA en el ecosistema empresarial actual
De Alumnos a Profesionales
Preguntas Frecuentes
¿Qué nivel de conocimientos previos necesito?
Este es un programa avanzado. Es imprescindible tener experiencia previa con Python y una base sólida en Data Science o Big Data. Está diseñado específicamente para profesionales que quieren dar el salto a la IA Generativa.
¿Por qué es obligatorio instalar Docker?
Para trabajar con arquitecturas RAG y Agentes, necesitamos entornos aislados que incluyan bases de datos vectoriales y orquestadores. Docker nos asegura que lo que construyas en clase funcione exactamente igual en cualquier entorno de producción.
¿Cómo es el proceso de matrícula y de pago?
Al registrarte en la landing, nuestro equipo se pondrá en contacto contigo para comentarte nuestro proceso de pago y descuentos.
¿Este curso está certificado?
Sí, recibirás un certificado de Datahack que acredita tu especialización en «IA Generativa: Construcción de RAG y Agentes Autónomos», validando tus habilidades técnicas ante el mercado laboral. Además los departamentos de selección de personal podrán acceder a la verificación de tu certificado
¿El acceso a Discord es para siempre?
Sí. La comunidad de Discord es un espacio de aprendizaje continuo. Seguirás teniendo acceso al canal de antiguos alumnos para compartir ofertas de empleo, dudas técnicas y novedades del sector incluso después de terminar el curso.
¿Hasta cuándo me puedo inscribir?
El plazo de inscripción de la primera convocatoria estará abierto hasta el 22 de mayo.
Si no alcanzaste a inscribirte, nuestra próxima convocatoria será en Noviembre 2026.
Elige la modalidad que mejor se adapta a ti
Queremos que puedas formarte de la manera que mejor se adapte a tu disponibilidad. Por eso, ponemos a tu disposición dos modalidades con la misma calidad académica y metodología práctica.
Smart Blended
Empieza este verano y continúa en directo en septiembre
Incluye:
- Acceso a la primera parte Online desde el 15 de julio
- 36 horas grabadas (Módulos 1 al 4)
- 33 horas de clase en directo
- Inicio de clases en aula virtual: 7 de septiembre
- Horario de clases en directo: Lunes y miércoles · 17:30 a 20:30 h
- Acompañamiento por profesionales expertos de la industria
100% Blended
Todo el programa disponible en formato grabado
Incluye:
- Acceso completo al programa desde octubre
- Todos los módulos en formato grabado
- Acompañamiento por profesionales expertos de la industria.
- Tutoría programadas
- Acceso flexible para aprender a tu ritmo
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Sesiones Skill Hack
Python+Claude: Laboratorio Práctico
IBM SkillsBuild junto con datahack presentan esta colaboración formativa, destinada a las personas que quieren aprender a usar Claude como un asistente de programación.
Nivel: Intermedio
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