IA en Producción: IA Generativa y Agéntica a Gran Escala

Descripción

Este es el curso que más me han pedido mis estudiantes, más que cualquier otro curso — todos juntos. Un estudiante lo llamó: “El curso que faltaba en IA.” Este curso es para: • Emprendedores • Ingenieros de empresa • …y todos los que están en medio. No se trata solo de RAG — aunque trabajaremos con RAG. No se trata solo de Agentes — pero habrá muchos Agentes. No se trata solo de MCP — pero sí, también habrá mucho MCP. Este curso trata sobre: RAG, Agentes, MCP y mucho más… implementado en producción. En vivo. De nivel empresarial. Escalable, resistente, seguro, monitorizado — y explicado. Enviarás a producción IA real, de nivel profesional, con LLMs y agentes, en Vercel, AWS, GCP y Azure, profundizando especialmente en AWS. Durante cuatro semanas, llevarás cuatro productos a producción: Semana 1 Lanzarás un producto SaaS con Next.js en Vercel y AWS, utilizando AWS App Runner y Clerk para la gestión de usuarios y suscripciones. Semana 2 Te convertirás en un ingeniero de plataformas de IA en AWS, implementando infraestructura serverless con: Lambda, Bedrock, API Gateway, S3, CloudFront, Route 53 Escribirás Infraestructura como Código (IaC) con Terraform. Configurarás canales CI/CD con GitHub Actions, para implementaciones automatizadas y promociones con un solo clic. Semana 3 Adquirirás habilidades amplias del sector para IA Generativa en producción: • Implementarás un agente Analista de Ciberseguridad con MCP en Azure y GCP. • Pondrás en marcha SageMaker para inferencia. • Construirás ingesta de datos hacia vectores en S3. • Implementarás un Agente Investigador usando modelos OSS de OpenAI sobre Bedrock + MCP. Semana 4 Llevarás la IA totalmente Agéntica a producción: Diseñarás sistemas multiagente con: Aurora Serverless, Lambda, SQS Frontends en CloudFront autenticados con JWT Observabilidad con LangFuse y una visión general de AWS Agent Core. Al final, sabrás cómo: • Elegir la arquitectura adecuada • Asegurar el sistema • Monitorizar costes • Entregar actualizaciones continuas Todo lo necesario para ejecutar aplicaciones de IA escalables y fiables en producción. Secciones del curso (Semanas y Proyectos) Semana 1 Aplicación SaaS en Producción con Vercel, AWS, Next.js, Clerk, App Runner - Proyecto: Aplicación SaaS de Salud Semana 2 Ingeniería de Plataformas de IA en AWS con Bedrock, Lambda, API Gateway, Terraform, CI/CD - Proyecto: Digital Twin Mk II Semana 3 IA Generativa en Producción con Azure, GCP, AWS SageMaker, S3 Vectors, MCP - Proyecto: Analista de Ciberseguridad Semana 4 IA Agéntica en Producción: Construye e implementa un Sistema Multiagente en AWS (Aurora Serverless, Lambda, SQS), con LangFuse y Bedrock AgentCore - Proyecto Final: Planificador Financiero SaaS

Lo que aprenderás

• Implementa aplicaciones SaaS con LLM en producción en Vercel, AWS, Azure y GCP, utilizando Clerk.
• Diseña arquitecturas en la nube con Lambda, S3, CloudFront, SQS, Route 53, App Runner y API Gateway.
• Integra con Amazon Bedrock y SageMaker, y crea soluciones con GPT-5, Claude 4, OSS, AWS Nova y HuggingFace.
• Despliega automáticamente en Desarrollo, Pruebas y Producción con Terraform, y entrega de forma continua mediante GitHub Actions.
• Proporciona soluciones de IA de nivel empresarial que sean escalables, seguras, monitorizadas, explicables, observables y controladas con guardarraíles.
• Crea sistemas Multiagente y Bucles Agénticos con Amazon Bedrock AgentCore y Stands Agents.

Requisitos

• Aunque lo ideal es que sepas programar en Python y tengas algo de experiencia trabajando con LLMs, este curso está diseñado para una audiencia muy amplia, sin importar el nivel de conocimiento previo. He incluido una carpeta completa de laboratorios de autoaprendizaje que cubren las habilidades técnicas y de programación fundamentales. Si eres nuevo en programación, solo hay un requisito: ¡mucha paciencia!
• El curso funciona mejor si dispones de un pequeño presupuesto para APIs y proveedores en la nube de unos pocos dólares. Pero monitorizamos los gastos en todo momento, y siempre es una decisión personal.