Acelera la adopción real de IA en tu empresa con formación 100% práctica y orientada a resultados. Trabajamos en tu stack (LLMs, RAG, APIs, automatización, MLOps/LLMOps) y acabas con un prototipo funcional dentro de tu organización.
¿Prefieres escribirnos? info@bastelia.com
¿Por qué formación técnica en IA ahora?
La IA generativa y los modelos de lenguaje han pasado de la experimentación a la operación diaria. El reto ya no es “probar herramientas”, sino industrializar: integrar IA en procesos, con seguridad, gobierno del dato y métricas de negocio. Nuestros programas se diseñan para que tu equipo aprenda haciendo y deje un activo interno: prototipos, repositorios, playbooks y cuadros de mando.
Horas ahorradas por tarea y rol
Evaluaciones (evals), cobertura de casos
PoC → piloto → despliegue
Adopción real y reutilización
Resultados que medimos
- Productividad: horas ahorradas por flujo y por persona; reducción de tareas manuales.
- Calidad: precisión de respuestas (evals), control de alucinaciones, estándares editoriales.
- Velocidad: tiempo de ciclo entre prototipo, piloto y despliegue con KPIs.
- Adopción: usuarios activos, prompts y automatizaciones reutilizados, satisfacción interna.
Itinerarios (elige uno o combínalos)
1) Fundamentos aplicados de IA generativa (8–12 h)
LLMs, embeddings, ventanas de contexto, prompt security, riesgos y RGPD. Casos por departamento para decidir dónde aporta más la IA.
Entrega: checklist de madurez y mapa de casos priorizados.
2) Prompt Engineering avanzado por roles (8–16 h)
Patrones (Chain‑of‑Thought, ReAct, RTF), plantillas reutilizables, evaluación de calidad y guardrails. Bibliotecas de prompts por rol (marketing, ventas, soporte, RRHH).
Entrega: librería de prompts y documentos estándar.
3) LLMs + RAG con datos internos (16–24 h)
Ingesta y chunking, embeddings, vector stores, evaluación, latencia y costes. Conectamos el prototipo a vuestras fuentes (con permisos).
Entrega: prototipo RAG funcional y guía de evaluación.
4) Automatización con IA (API / no‑code) (8–16 h)
Orquestación con API, webhooks y/o herramientas no‑code. Casos: tickets, resúmenes, informes, flujos de ventas. Ver también Automatización con IA.
Entrega: 2–3 automatizaciones operativas.
5) MLOps / LLMOps para producción (16–24 h)
Pipelines, CI/CD, tracing, observabilidad, A/B de prompts/modelos, control de costes, políticas de acceso y auditoría.
Entrega: blueprint de despliegue y tablero de observabilidad.
6) Agentes conversacionales y de voz (12–20 h)
Diseño de agentes, herramientas/funciones, handoffs, métricas de calidad; voz/telefonía según proveedor. Casos: helpdesk L1, ventas, back‑office.
Entrega: agente funcional para un proceso acotado.
Metodología “aprender construyendo”
- Diagnóstico (1–2 h): objetivos, restricciones, datos y seguridad.
- Talleres prácticos (70% hands‑on) con datasets y procesos reales.
- Project Day: día para construir el prototipo que resuelve un caso de negocio.
- Operativización: documentación, playbooks y handover al equipo.
- Seguimiento (opcional): office hours y métricas de adopción a 30–60 días.
Las tecnologías concretas se adaptan a tu stack (OpenAI/Azure/AWS/Vertex, LangChain/LlamaIndex, Qdrant/Pinecone/Weaviate, Python/JS, Make/Zapier, etc.).
Casos de uso frecuentes
- Atención al cliente: asistentes internos, clasificación y resumen de tickets.
- Marketing/Ventas: copilots de contenido y prospección, briefs, análisis de competencia.
- Operaciones: informes automáticos, extracción de datos, QA de procesos.
- TI/Datos: RAG con documentación interna, buscadores semánticos, generación de tests.
Explora también nuestros programas específicos: Formación IA para marketing y contenidos y Formación IA para SEO y SEM.
Modalidades y formatos
In‑company (on‑site o remoto)
Sesiones intensivas de 8–24 h por itinerario, con ejercicios sobre tus procesos y datos (con permisos).
Bootcamp por cohortes
4–6 semanas con tutoría, proyecto final y tablero de métricas. Orientado a llevar a producción.
Mentoring 1:1
Acompañamiento de líderes técnicos o product owners para escalar casos y gobernanza.
Gestión de bonificaciones vía FUNDAE: opcional y sujeta a elegibilidad del cliente.
Nuestra diferencia
- En vuestro stack: nada de demos genéricas; trabajamos con tus herramientas y datos.
- De idea a prototipo: salís con algo que ya funciona y un plan de despliegue.
- Gobierno y seguridad: políticas de datos, riesgos y guardrails desde el día 1.
- Métricas de negocio: impacto tangible (tiempos, calidad y adopción).
¿Quieres ver un temario real y un ejemplo de proyecto?
Te enviamos el Temario + Checklist de Madurez IA y ejemplos de prototipos desarrollados en aula.
Solicitar temario y propuesta
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Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia hay frente a un curso genérico online?
Trabajamos in‑company con vuestros procesos y datos (con permisos), entregando prototipos y documentación reutilizable. El objetivo es operar, no solo aprender.
¿Necesitamos conocimientos previos?
No para itinerarios introductorios. Para RAG/MLOps es recomendable base en Python, APIs y Git.
¿Cómo medimos el ROI?
Definimos métricas antes de empezar (tiempos, calidad, adopción) y revisamos resultados a 30–60 días con tu equipo.
¿Incluye certificación?
Emitimos certificado de aprovechamiento y entregables (repos, playbooks). Certificaciones oficiales de proveedores cloud, aparte.
¿Se puede impartir por países y husos horarios?
Sí. Online en directo o híbrido, con materiales asincrónicos. Coordinamos agendas multinacionales.
Recursos recomendados
- Servicios de IA — visión general de consultoría, implantación y gobierno.
- Automatización con IA — flujos con API / no‑code.
- Contacto — pide demo o diagnóstico.