Prompts y contexto
Definición de objetivo, rol, fuentes, formato, restricciones, ejemplos y criterios de aceptación para reducir ambigüedad.
Leer guía de promptingIA y ciencia de datos con contexto, límites y evidencia.
Trabajo desde el problema empresarial hacia datos, prompts, agentes, modelos y controles verificables. La IA ayuda a acelerar análisis y prototipos, pero la decisión profesional necesita revisión humana.
Necesidad empresarial
- 01 Contexto y datos
- 02 Modelo o agente
- 03 Evaluación y revisión
Base formativa
Formación especializada en inteligencia artificial
Referencia formativa: IFCD107 - Especialista en Inteligencia Artificial, Alfa Formación, 230 horas. El contenido trabaja fundamentos y práctica de Machine Learning, Redes neuronales, AutoML e IA responsable.
Esta página presenta el aprendizaje y los laboratorios como demostraciones conceptuales; no publica dirección del centro, fotografías de curso, datos internos ni afirma finalización antes de la fecha de publicación habilitada.
Capacidades
De la pregunta al sistema evaluable
El valor no está solo en invocar un modelo, sino en preparar el contexto, medir el resultado y dejar claro cuándo una persona debe intervenir.
Agentes y skills
Descomposición del trabajo en pasos revisables, con responsabilidades delimitadas y controles antes de actuar sobre sistemas reales.
Leer guía de agentesCalidad y privacidad
Pruebas, evaluación, minimización de datos, trazabilidad y revisión humana para evitar automatizar errores o exponer información sensible.
Leer guía de privacidadAprender construyendo
Laboratorios conceptuales de IA y datos
Son demostraciones educativas con información sintética o inventada. No son implantaciones de clientes ni prueban resultados empresariales.
Demostración conceptual
Asistente APEX para revisión de calidad de datos
Objetivo: guiar la revisión de registros sospechosos y documentar decisiones. Arquitectura: Oracle APEX, tabla de incidencias, reglas SQL y propuesta generada por IA. Lenguajes y herramientas: SQL, PL/SQL, APEX, Git y prompts versionados. Uso empresarial posible: preclasificar incidencias para que un equipo revise más rápido. Limitaciones: no sustituye controles maestros ni auditoría. Privacidad: trabajar con datos minimizados o sintéticos. Validación: muestreo, pruebas de regresión y aprobación humana.
Demostración conceptual
Juego educativo de SQL y datos Oracle
Objetivo: practicar consultas, joins y validación de resultados. Arquitectura: interfaz web, retos progresivos y base de datos de entrenamiento. Lenguajes y herramientas: HTML, JavaScript, SQL y Docker. Uso empresarial posible: formación interna sobre calidad del dato. Limitaciones: entorno didáctico, sin rendimiento de producción. Privacidad: casos inventados. Validación: soluciones esperadas, pruebas automáticas y revisión de enunciados.
Demostración conceptual
Flujo web de agentes con puertas de revisión
Objetivo: mostrar cómo dividir investigación, implementación, prueba y revisión. Arquitectura: aplicación web, cola de tareas y estados de aprobación. Lenguajes y herramientas: JavaScript, Git, Markdown, Jira y contexto estructurado. Uso empresarial posible: coordinar automatizaciones con control humano. Limitaciones: requiere gobierno y permisos reales. Privacidad: no enviar secretos ni datos personales innecesarios. Validación: criterios de salida por etapa y registro de decisiones.
Demostración conceptual
Exploración de datos sintéticos y evaluación de modelos
Objetivo: comparar enfoques de clasificación o predicción con métricas comprensibles. Arquitectura: notebook reproducible, conjunto sintético, partición de entrenamiento y evaluación. Lenguajes y herramientas: Python, scikit-learn, AutoML controlado y visualización. Uso empresarial posible: decidir si merece la pena un piloto con datos reales. Limitaciones: los datos sintéticos no demuestran rendimiento operativo. Privacidad: evitar datos reales hasta tener base legal y controles. Validación: métricas, explicación de errores y revisión de sesgos.
Centro de conocimiento
Guías relacionadas
Contenido práctico con fuentes oficiales y listas de comprobación.
Fuentes primarias
Verificar cada tecnología por versión y proveedor
La aplicación real depende de versión, datos, permisos, normativa y arquitectura. Las guías enlazan fuentes oficiales para contrastar decisiones.
Oracle APEX Documentation · scikit-learn User Guide · Marco regulatorio de IA de la Comisión Europea
Contenido creado con asistencia de IA
El contenido ha sido creado con asistencia de IA, puede contener errores y debe verificarse antes de su uso profesional.
Los laboratorios son conceptuales y utilizan información sintética; no constituyen asesoramiento legal, financiero, de seguridad o de protección de datos.
Siguiente paso
Empezar por un caso pequeño, verificable y seguro
Describe el proceso, tipo de datos y decisión que quieres mejorar, evitando compartir información sensible.
Hablar de IA y datos