Máster en
Inteligencia Artificial Generativa y Agéntica
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Plan de estudio
9 módulos para dominar la IA generativa y agéntica
00 Ecosistema Digital IA
- 0.1 Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático
- 0.2 Ecosistemas Tecnológicos y Plataformas Cloud para IA
- 0.3 Datos: Estructura, Calidad y Gobernanza
- 0.4 Arquitectura de Flujos Automatizables
- 0.5 Ingeniería de Proyectos
- 0.6 Ecosistema de Herramientas IA
01 IA generativa, LLM e Ingeniería de Prompts para Agentes
- 1.1 Modelos Generativos y Arquitectura Transformer
- 1.2 API de LLM, Salidas Estructuradas (JSON/schema) y Function Calling
- 1.3 Prompt Engineering Avanzado y Optimización Declarativa
- 1.4 ReAct y Patrones de Razonamiento interleaved
02 Codificación Agéntica y Computer-Use
- 2.1 Claude Code y OpenAI Codex
- 2.2 Computer-Use y Agentes de Navegador
- 2.3 Modelos de Código Autoalojables sin Servidores Externos
- 2.4 Agentes Autónomos de Código Abierto. Ciclo de Vida del Software Asistido por Agentes
03 Patrones de Diseño y Auto-Mejora de Agentes de IA
- 3.1 De Chatbot a Agente: Flujos de Trabajo frente a Agentes Autónomos
- 3.2 Patrón Reflection y Autocrítica Iterativa
- 3.3 Planificación con Modelos del Mundo: Plan-and-Solve
- 3.4 Agentes Auto-mejorables y de Descubrimiento Científico
04 Interoperabilidad y Economía Agéntica
- 4.1 Diseño y Uso de Herramientas para Agentes de IA
- 4.2 Model Context Protocol (MCP)
- 4.3 Protocolos agente-a-agente (A2A) y ecosistema de interoperabilidad
- 4.4 Economía Agéntica: Pagos entre Agentes (AP2, ACP) e identidad no humana
05 RAG Agéntico y Memoria de Nueva Generación
- 5.1 Embeddings, Bases de Datos Vectoriales y Pipelines de Indexación
- 5.2 RAG Avanzado
- 5.3 RAG Agéntico
- 5.4 Memoria de Nueva Generación
06 Orquestación Multiagente y Claude Agent SDK
- 6.1 LangGraph
- 6.2 Claude Agent SDK
- 6.3 Paneles Multimodelo y Multiproveedor
- 6.4 Human-in-the-loop
07 Evaluación, Observabilidad y Seguridad de Agentes de IA
- 7.1 Entrenamiento y Evaluación con Entornos Verificables
- 7.2 Evaluación de Sistemas RAG y de Agentes de IA
- 7.3 Observabilidad y AgentOps
- 7.4 Seguridad Agéntica Avanzada
08 Puesta en Producción y Automatización Agéntica
- 8.1 Despliegue de Agentes en Producción
- 8.2 Ejecución duradera y Agentes de larga duración
- 8.3 Automatización Agéntica de Procesos (APA) y Agentes de Voz en Tiempo Real
- 8.4 Proyecto Final: Sistema Multiagente de Principio a Fin con MCP, RAG Agéntico, Evaluación y Despliegue
Salidas profesionales
Perfil híbrido. Roles de alta demanda.
Dado el perfil híbrido (técnico, estratégico y directivo) que cubre el programa, el alumno estará capacitado para acceder a roles emergentes de alta demanda en el mercado:
Roles de Automatización y Desarrollo Operativo.
Roles de Gobernanza, Seguridad y Marketing Digital.
Claustro docente
Nuestros docentes
Profesionales de primer nivel en todas las áreas de la industria tecnológica con experiencia a nivel global.
Jesús Gil Ruiz
Director Máster IA Generativa, Doctor en Informática (MIT/UPenn) y Experto en PM (PMP®, Scrum).
CEO de PROJENER.AI con +18 años de experiencia dirigiendo grandes proyectos internacionales de ingeniería e IA (IoT, Industria 4.0, renovables), combinando experiencia directiva, investigación y docencia.
Jesús López Bustos
Ingeniero de Telecomunicación | MBA & Máster en IoT y Business Consulting.
+25 años de experiencia en consultoría tecnológica y negocio (defensa, smart cities) combinados con +12 años de docencia en IA e informática. Perfil híbrido experto en traducir tecnología compleja en valor de negocio.
Hernán Díaz Rodríguez
Doctor e Ingeniero en Informática con MBA y formación técnica en Informática de Gestión.
Tras cinco años de experiencia en el CERN (2012-2017), actualmente es Profesor Ayudante Doctor en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. Su investigación se centra en algoritmos evolutivos, inteligencia de enjambre, planificación bajo incertidumbre y aprendizaje profundo aplicado a la teledetección.
Herramientas de referencia
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