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Acerca de este curso

Los prompts son la puerta de entrada al uso de IA. Pero empiezan a quedar cortos cuando se necesita aplicar de manera consistente los mismos criterios, procesos, reglas y formatos.

El siguiente paso es pasar del prompt a la construcción de herramientas de IA: GPTs, Projects o Skills donde esas instrucciones quedan definidas de forma persistente y reutilizable. Y, a partir de ahí, combinar esas herramientas en flujos agénticos, donde distintos agentes cumplen funciones específicas y un orquestador coordina el proceso.

Este es un curso práctico, en el que clase a clase trabajaremos para construir un agente orquestador de un flujo de skills usando herramientas como Codex, Claude Code, OpenCode, etc.

Qué vas a aprender en este curso?

Este es un curso práctico donde vas a aprender a:

  • crear skills y agentes
  • identificar qué tareas vale la pena convertir en herramientas reutilizables
  • transformar tu proceso  y criterio profesional en instrucciones que skills y agentes pueda aplicar
  • definir intención, criterios, proceso, guardrails y formatos de salida
  • decidir qué resolver con reglas y qué delegar a un modelo
  • probar la confiabilidad y estabilidad de las herramientas que construyes
  • repartir responsabilidades entre Skills y agentes y coordinarlos dentro de un mismo flujo de trabajo

Los ejercicios de clase trabajan con material sintético o público. Nada de tu empresa entra al curso.

Para quién es este curso?

Este curso pensado para profesionales de Diseño y Producto que:

  • ya utilizan IA en su trabajo y quieren avanzar desde el uso conversacional hacia la construcción de herramientas y sistemas propios
  • no necesitan que les expliquen qué es un LLM, pero tampoco son programadores ni quieren serlo.
  • están explorando flujos agénticos, skills y formas de automatizar el trabajo de diseño, pero necesitan un apoyo para avanzar.

Requisitos

Para hacer este curso necesitarás:

  • tener un plan pago en cualquier plataforma de IA que permita crear skills, como ChatGPT/Codex, Claude Code, OpenCode + LLM.
  • Tokens o crédito disponible para utilizar durante las clases. Si llegas a la clase con el cupo de tokens al límite o tienes un plan con disponibilidad limitada no podrás realizar los ejercicios.
  • No hace falta saber escribir código.

Certificación Universitaria

Este curso está certificado por la Universidad Tecnológica Nacional (UTN) de Argentina. Todos aquéllos que completen los ejercicios del curso pueden optar por recibir el certificado de aprobación emitido conjuntamente con la UTN.

Temario

Cómo pasar del prompt a construir recursos persistentes que incorporen proceso y criterio.

  • Diferencias entre un prompt y una herramienta reutilizable.
  • GPTs, Projects, Skills y otros recursos persistentes: qué problema resuelve cada uno.
  • Los cinco componentes de una herramienta: intención, criterio, proceso, guardrails y formato de salida.
  • Cuándo una tarea justifica convertirse en una herramienta y cuándo alcanza con un prompt.
  • Condicionamientos del entorno tecnológico de la organización: plataformas, permisos y restricciones.
En este módulo veremos cómo convertir conocimiento y criterio profesional en instrucciones que un modelo pueda aplicar de forma consistente.

  • Diseño de system prompts e instrucciones persistentes.
  • Bases de conocimiento y contexto.
  • Cómo explicitar estándares y criterios profesionales.
  • Guardrails: límites, restricciones y comportamientos que la herramienta debe evitar.
  • Formatos de salida y contratos de respuesta.
  • Construcción de una primera herramienta de validación de diseño.

 

Distinguir qué decisiones pueden resolverse de forma exacta y cuáles requieren interpretación del modelo.

  • La cadena cualidad → atributo → métrica → medida → criterio → valoració
  • Identificar qué partes de una herramienta deben resolverse mediante reglas deterministas y cuáles requieren intervención de un LLM.
  • Cómo trabajar con niveles de confianza cuando el resultado no es determinista.
  • Construcción de casos de prueba.
  • Determinar cuándo confiar en el resultado y cuándo requerir revisión humana.

 

Identificar cuándo conviene separar las funciones de un agente en múltiples agentes.

  • Separación de responsabilidades entre Skills, agentes y componentes.
  • Cómo decidir dónde dividir una herramienta.
  • Patrón generador + evaluador: un componente produce y otro revisa.
  • Lógica condicional: activar diferentes instrucciones o agentes según el caso.
  • Cómo combinar resultados provenientes de distintos evaluadores.
  • Consolidación de hallazgos con diferentes niveles de confianza.

 

Construir una base de conocimiento compartida y mantenible a partir de criterio contenido en prompts y agentes.

  • Separar instrucciones operativas de documentación y criterios.
  • Criterios almacenados en documentos que pueden ser utilizados tanto por personas como por agentes.
  • Instrucciones vivas vs. documentación pasiva.
  • Organización de archivos, conocimiento y reglas que alimentan a las herramientas.
  • Qué información conviene mantener fuera del agente para facilitar su actualización y reutilización.
  • Construcción de una base de criterio explícito que pueda ser compartida por varias herramientas.

 

Pasar de herramientas independientes a un flujo en el que varios agentes especializados trabajan de forma coordinada.

  • Agentes especializados por función o criterio.
  • Definición de qué información recibe y qué resultado produce cada agente.
  • Handoffs: cómo un agente entrega contexto y resultados al siguiente.
  • Orquestadores: coordinación de múltiples agentes dentro de un mismo proceso.
  • Memoria de decisiones y continuidad entre etapas.
  • Gobernanza: qué delegar a agentes, qué revisar siempre y qué no automatizar.
  • Consolidación de un Flujo Agéntico de Validación de Diseño.

Fecha

19 - 30 octubre

  • Son 6​ clases, los días Lunes, Miércoles y Viernes.
  • Cada clase dura 2.5 horas.

Si te interesa el curso pero no podés en estas fechas, escribinos para avisarte de futuras ediciones.

Horario

  • Horario Latam: 20:00 Ar, Uy, Cl / 18:00 Co, Pe, Mx
  • Horario Europa: 19:00 España, Alemania

Valor

  • U$350​​​​​ U$315​​​​ (10% descuento) pagando hasta el 4/10​​​​​​
  • U$350​​​ U$332.5​ (5% descuento) pagando entre el 5/10 y el 11/10​​​​​​
  • U$350​ (full price) pagando desde el 12/10​​​​​​

Certificación (opcional)

  • U$67 U$50 (10% descuento)

_________

Si inicias el pago durante Septiembre​​​​​ puedes pagar en 2 cuotas sin interés.

Formas de pago

Tarjetas de crédito, débito, transferencia bancaria, Paypal. Cuotas disponibles con MercadoPago.

Docente

Nelson Rodríguez-Peña

Ha trabajado por más de 25 años en Diseño de Experiencia, Producto y Liderazgo en Diseño en diversos sectores en Chile, Colombia y Latinoamérica. Ha liderado equipos y formado a muchos de los diseñadores de las nuevas generaciones que hoy ocupan roles destacados en importantes organizaciones.

Ultimamente está enfocado en acompañar a equipos de Diseño a incorporar IA en procesos y productos.

Ha participado de varias conferencias nacionales e internacionales y, más recientemente, de IA Makers 2025 donde compartió su experiencia trabajando con equipos de Diseño en la creación de personas sintéticas para research.

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desde cualquier parte.

Clases en vivo

Para que puedas hacer preguntas y aprovechar la experiencia del docente

Cupos limitados

Para experiencia personalizada, cercana a la dinámica presencial

Certificación

Recibirás un certificado oficial para acreditar tus conocimientos

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