BECOME NOW™ · TECHNOLOGY & ENGINEERING

Construye criterio para trabajar con LLMs, agentes y sistemas de IA.

Programa para equipos técnicos que necesitan tomar mejores decisiones sobre arquitectura, desarrollo, evaluación, integración y operación de capacidades basadas en IA.

EL PROBLEMA HABITUAL

Una demo puede funcionar mucho antes de que exista un sistema confiable.

El prompt responde, el agent ejecuta y el prototipo impresiona. Después aparecen contexto insuficiente, evaluaciones frágiles, permisos, latencia, costo, observabilidad y ownership. El reto no es llamar a un modelo: es diseñar una capacidad que pueda fallar de forma visible y controlada.

BECOME NOW™ conecta práctica con criterio de ingeniería para que el equipo sepa qué construir, cómo probarlo y cuándo no usar un LLM.

PARA QUIÉN ES

Software Engineering
Architecture
QA
DevOps
IT Operations
Technology Leadership

ANTES DE LA MALLA

La Sesión 0 define un caso técnico y sus restricciones operativas.

Revisamos arquitectura, repositorios, APIs, fuentes de conocimiento, entornos, seguridad, SLAs, costos, stack y estándares. Acordamos dataset de evaluación, comportamientos esperados, amenazas, observabilidad y puntos de revisión humana.

RUTA RECOMENDADA

Seis sesiones desde el modelo hasta la operación.

Sesión 1: Modelos fundacionales y prompting

Queda instalado: Engineering Copilot con criterios de revisión.

Sesión 2: Context engineering, RAG y embeddings

Queda instalado: Asistente grounded sobre conocimiento técnico.

Sesión 3: APIs, tool calling y MCP

Queda instalado: Flujo que consulta sistemas en vez de responder de memoria.

Sesión 4: Agentic procesos y model routing

Queda instalado: Orquestación con límites y aprobación humana.

Sesión 5: Evaluaciones, controles y testing

Queda instalado: Suite de evals y criterios de release.

Sesión 6: Observabilidad, incidentes y costos

Queda instalado: Manual de operación con trazas, monitoreo y responsable asignado.

CÓMO ES CADA SESIÓN

Cada capacidad se prueba contra comportamiento esperado, fallo y abuso.

El equipo documenta arquitectura, dependencias, amenazas, dataset de evaluación y umbrales. No basta una respuesta correcta: importa consistencia, seguridad, latencia, costo y recuperabilidad.

TECNOLOGÍA ADAPTADA A TU ENTORNO

La ruta puede adaptarse a los modelos, clouds, frameworks y estándares autorizados. Los laboratorios usan entornos controlados; un deployment productivo requiere alcance, seguridad y operación definidos.

ENTREGABLES POSIBLES

Qué se lleva el área.

Engineering Copilot y policy de uso.
Diseño de context engineering o RAG.
Blueprint de tool calling / MCP.
Agentic Workflow Blueprint™.
Dataset y suite inicial de evaluaciones.
Manual de operación de observabilidad, incidentes y control de costos.

ANTES DE DECIDIR

Se pueden medir pass rate de evals, groundedness, defectos detectados, latencia, costo por tarea, intervención humana e incidentes. La métrica depende del riesgo y del comportamiento que la capacidad debe sostener.

PREGUNTAS FRECUENTES

Lo que preguntan los equipos de esta área.

¿Es un bootcamp de programación?

No. Combina práctica y criterio para diseñar soluciones empresariales con IA.

¿Trabaja con un proveedor específico?

No. La ruta se adapta al stack y puede comparar alternativas.

¿Incluye agentes?

Sí, cuando el caso justifica autonomía, herramientas y controles.

¿El resultado queda en producción?

No necesariamente. El programa instala capacidad y prototipos controlados; producción corresponde a un proyecto de implementación.

OTROS PROGRAMAS

¿Es otra el área que necesita empezar?

Para casos y decisiones de producto, revisa Product e Innovación. Para datos, Data & Analytics. Para construir y operar una capacidad priorizada, BECOME EMBED™.

Product, Data & Technology

Product e Innovación

Data & Analytics