Best Poster Presentation Award en un trabajo biomédico de voz y QA generativa en español.
Formación técnica con autoridad real
Aprende a construir IA que no se rompe al salir del notebook.
Una formación para perfiles técnicos que quieren diseñar sistemas con LLMs, RAG, agentes, evaluación, despliegue, integración y criterio de producción.
- Nivel técnico / intermedio
- Campus activo con módulos estructurados
- LLMs, RAG, agentes, evaluación e integración
- Profesor con papers, premios y sistemas reales
- Entrada Python, datos o ML
- Construyes RAG + agentes + eval
- Sales con criterio de arquitectura
Docente
Alejandro Vaca Serrano. NLP aplicado, papers, premios y sistemas reales en producción.
No es teoría vacía
El curso nace de proyectos reales en salud, educación, producto y consultoría.
Una formación para perfiles técnicos que quieren construir mejor, tomar decisiones con más criterio y entender cómo se aterriza la IA en sistemas que luego tienen que funcionar.
Formación técnica con autoridad visible y trabajo real detrás.
Premios y hackathons de referencia en el ecosistema hispanohablante de IA.
Experiencia desarrollando software propio y sistemas de IA para organizaciones.
Webinars, eventos y sesiones técnicas explicando IA aplicada con rigor.
Cómo está pensado el programa
Seis principios que separan a quien experimenta de quien puede construir con criterio.
Antes de entrar en el temario módulo a módulo, esto es lo que hace diferente el enfoque: profundidad, evaluación y decisiones con trade-offs reales, no una lista de herramientas sueltas.
Profundidad, no solo herramientas
El programa evita quedarse en “cómo usar tal librería” y entra en por qué funciona cada pieza, para que el criterio no dependa de memorizar recetas.
Evaluación como eje central
Cada bloque técnico viene acompañado de cómo medir si funciona de verdad, no solo de cómo montarlo para una demo que impresiona.
Decisiones con trade-offs reales
Se comparan alternativas explícitamente: coste, latencia, mantenibilidad y riesgo, para elegir en función del problema y no de la tendencia de la semana.
La parte que casi nadie explica
APIs, seguridad, interfaces y convivencia con sistemas existentes: lo que separa un experimento de algo que puede sostenerse en producción.
Casos ligados a proyectos reales
Ejemplos y ejercicios conectados con problemas que ya han aparecido en salud, educación y producto, no escenarios de juguete.
Pensado para decidir, no solo saber
El objetivo final es que puedas defender una arquitectura ante un equipo técnico, no solo reconocer los conceptos si te los nombran.
Qué hace distinta esta formación
Más exigente, más útil y mucho más cerca de la realidad de producto.
Más allá del prompting
La formación va mucho más allá de pedir cosas a un chat. El objetivo es entender cómo se diseñan sistemas completos y por qué una decisión técnica importa.
Pensado para construir
Todo el contenido está orientado a llevar ideas a software real: evaluar, integrar, desplegar y mantener.
Explicado desde experiencia real
Parte de la formación nace de haber trabajado con salud, educación, documentación compleja, producto digital y desarrollo propio.
Profundidad técnica en español
Sin relleno, sin postureo y sin rebajar el nivel de las decisiones importantes por intentar sonar más “mainstream”.
Interior del curso
El curso existe y está estructurado en módulos concretos.
Cada bloque aterriza una decisión técnica: qué aprender, qué construir y qué criterio deberías ganar antes de llevar IA a producto.
Fundamentos de NLP y LLMs
Entenderás qué hay debajo de los modelos de lenguaje, sus límites reales y qué cambia al usarlos dentro de software.
Decidir cuándo basta un modelo generalista y cuándo necesitas más estructura.Adaptación al dominio y fine-tuning
Verás datos, instrucciones, evaluación y estrategias de adaptación sin caer en entrenamiento innecesario.
Elegir entre prompting, RAG, fine-tuning o datos sintéticos con criterio.RAG y bases de conocimiento
Trabajarás ingesta, chunking, embeddings, búsqueda híbrida, reranking, fuentes y control de calidad.
Diseñar sistemas documentales que respondan con contexto y trazabilidad.Agentes, tool use y orquestación
Aprenderás cuándo un agente aporta valor, cómo conectar herramientas y cómo evitar flujos frágiles.
Construir agentes que hacen tareas concretas sin perder control operativo.Evaluación, trazas y hardening
Bajarás la IA a pruebas, métricas, datasets, errores recurrentes, regresiones y supervisión.
Detectar si un sistema es fiable antes de exponerlo a usuarios reales.APIs, despliegue y producto
Conectarás backend, endpoints, costes, latencia, seguridad, interfaces y mantenimiento.
Pasar de prototipo a una pieza de producto operable y evolucionable.
NAACL 2022
SpainAI
SomosNLP
AFI DataTalks
Producto publicado
Para quién encaja
Una formación diseñada para perfiles técnicos que tienen que decidir o construir.
Developers y ML engineers
Para quien quiere pasar de consumir herramientas a diseñar sistemas de IA con lógica, estructura y capacidad real de despliegue.
Data scientists
Especialmente útil si necesitas una base más sólida en LLMs, retrieval, evaluación, agentes y decisiones de arquitectura.
Leads técnicos y de producto
Para perfiles que tienen que decidir qué construir, cómo integrarlo y qué riesgos están comprando con cada enfoque.
Qué te llevas
Resultado esperado: menos ruido, mejores decisiones y más capacidad para construir.
Más criterio al elegir arquitectura
Sabrás distinguir mejor cuándo conviene un flujo simple, cuándo un RAG sólido y cuándo un planteamiento multiagente es razonable o innecesario.
Mejor capacidad para construir
Tendrás una base más útil para diseñar pipelines, evaluar calidad y aterrizar la IA dentro de software real.
Más autonomía técnica
Podrás tomar decisiones con menos dependencia de contenido superficial, gurús de turno o vídeos que simplifican justo lo importante.
Validación
La propuesta se sostiene en trabajo visible: producto, investigación aplicada y sistemas reales.
La misma lógica que aplicamos en proyectos reales
Parte del contenido conecta con problemas que ya aparecen en salud, educación, documentación técnica, agentes especializados y producto digital.
Autoridad basada en trabajo visible
Papers, premios, webinars, hackathons y desarrollo propio refuerzan que la formación nace de práctica técnica real.
Producto y formación alineados
El campus comercializa el contenido, pero la propuesta se apoya en una trayectoria técnica que va mucho más allá de vender cursos.
FAQ
Preguntas habituales antes de entrar.
¿Esto sirve para construir producto real o es solo teoría bien contada?
Está pensada precisamente para acercarte a la parte que suele faltar cuando alguien quiere pasar de experimentar a construir: arquitectura, retrieval, evaluación, agentes, integración y operación.
¿Hace falta base técnica previa?
Sí conviene tenerla. No hace falta ser experto en todo, pero sí ayuda venir con cierta familiaridad con Python, datos, machine learning o desarrollo de software.
¿El campus sigue estando en academia.lenguajenatural.ai?
Sí. Esta página actúa como landing comercial y academia.lenguajenatural.ai sigue siendo el campus y el acceso al contenido.
¿Encaja solo para alumnos individuales?
No. También puede encajar para equipos o para organizaciones que quieran formación más técnica y aterrizada a casos reales.
¿Se irá actualizando?
La idea es que la formación siga viva y conectada con cómo evoluciona la tecnología, no congelada como un curso grabado y abandonado.
Siguiente paso
Si quieres entrar con una base técnica más seria, esta es la puerta correcta.
Puedes ir directamente al campus actual o escribirnos si quieres valorar si encaja contigo, con tu equipo o con una futura edición.
- Acceso al campus en academia.lenguajenatural.ai
- Ruta estructurada con módulos y materiales pensados para perfiles técnicos
- Punto de entrada comercial previo para equipos, nuevas ediciones o formación para empresa