1. Por qué tu equipo necesita formación en IA generativa ahora
La conversación sobre IA generativa cambió en los últimos meses. Ya no se discute si se va a usar, se discute cómo evitar que el equipo la use mal. Los responsables técnicos que llevamos un tiempo formando equipos lo vemos a diario: la diferencia entre una organización con plan formativo y una sin él se nota en cuatro frentes muy concretos.
Productividad real medida
Cuando un equipo aprende a usar Cursor o Claude Code con criterio, los tiempos de cierre de tickets caen y la calidad sube. Cuando lo usa sin formación, aparece el patrón inverso: código superficial, dependencias mal pensadas, tests inflados que pasan sin probar nada. La inversión en formación no compite con la productividad: la sostiene.
Propuestas comerciales con IA
Los clientes empezaron a pedir capítulos sobre uso de IA en cada propuesta. Una consultora IT que no sepa articular cómo usa su equipo Copilot, Claude o agentes con LangChain pierde licitaciones que antes ganaba por inercia. La formación documentada es ya un activo comercial.
Retención de talento técnico
Los perfiles senior no se quedan en empresas donde se les bloquea la IA o donde la organización va por detrás del estado del arte. La formación coherente y la posibilidad de trabajar con APIs reales mantienen al equipo y, en muchos casos, atraen a perfiles que antes eran inalcanzables por presupuesto.
Pliegos públicos y cumplimiento
Los pliegos de licitación del sector público y de buena parte del sector financiero ya incluyen cláusulas sobre uso responsable de IA y formación específica del equipo asignado. Llegar sin un plan formativo documentado y trazable significa eliminación en fase técnica.
La pregunta operativa ya no es si se forma al equipo. Es cómo hacerlo con orden, sin abrir un hueco de entrega y dejando evidencias suficientes para RRHH, dirección técnica y, cuando aplica, FUNDAE.
2. Los cuatro perfiles que hay que formar (y por qué)
No tiene sentido enviar a todo el equipo al mismo curso. La IA generativa toca de forma distinta a cada perfil. Estos son los cuatro grupos que aparecen prácticamente en cualquier organización tech española con plantilla entre veinte y doscientos perfiles técnicos.
Developers
El grupo más numeroso. Necesitan aprender a usar Copilot, Cursor y Claude Code con criterio: cuándo aceptar una sugerencia, cuándo rechazarla, cómo escribir prompts útiles dentro del IDE y cómo evitar el patrón de copia ciega. También a integrar APIs de Claude y OpenAI en aplicaciones reales.
Objetivo: productividad real sin pérdida de calidad
Senior devs y arquitectos
Los responsables de diseñar sistemas con agentes, RAG, tool use y orquestación. Trabajan con LangChain, LangGraph, CrewAI, Vercel AI SDK y MCP. Necesitan formación sobre cómo elegir un patrón sobre otro, cómo evaluar la calidad de un agente y cómo desplegar a producción sin sorpresas de coste.
Objetivo: arquitectura sólida y costes controlados
Equipos de datos
Data engineers, analytics engineers y científicos de datos que integran modelos generativos en pipelines: embeddings, vector stores, RAG sobre contenido propio, evaluación offline de prompts, MLOps específico para LLMs y monitorización en producción.
Objetivo: pipelines fiables con LLMs en producción
Perfiles no técnicos
Product managers, business analysts, soporte, marketing y dirección. Sin programación, pero con responsabilidad sobre decisiones que afectan al uso de IA. Necesitan alfabetización seria, prompt engineering operativo, regulación europea y criterios para validar entregables generados con IA.
Objetivo: decisiones informadas, no anécdotas de LinkedIn
Honestidad técnica: La IA generativa no resuelve problemas mal definidos, alucina con frecuencia, produce código superficial cuando se le pide superficial y dispara la factura de inferencia si no se modera el contexto. Cualquier formación que oculte estas limitaciones genera expectativas que el equipo paga luego en producción.
3. Roadmap formativo por perfil
Un roadmap sirve para que cada persona del equipo sepa qué viene antes y qué viene después. Estos son los hitos formativos que recomendamos en cada perfil, ordenados de forma que cada uno se apoye en el anterior.
Roadmap para developers
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1
Fundamentos y prompt engineering operativo: qué es un LLM, qué es contexto, cómo se cuenta y por qué importa. Prompts útiles dentro y fuera del IDE.
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2
Asistentes en el IDE: GitHub Copilot, Cursor y Claude Code. Cuándo aceptar, cuándo refactorizar la sugerencia, cómo evitar la deuda silenciosa que introduce la autocompletación ciega.
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3
Integración de APIs Claude y OpenAI: primer cliente HTTP, manejo de errores, streaming, límites de tasa, control de coste por petición.
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4
Tool use y function calling: cómo exponer funciones internas como herramientas para el modelo y validar las llamadas antes de ejecutarlas.
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5
LangChain básico y Vercel AI SDK: primer pipeline encadenado, primer streaming en frontend, primer agente sencillo con memoria.
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6
Proyecto real sobre código de la empresa: caso interno reducido (asistente para documentación, generador de tests, clasificador de tickets) integrado en el repositorio del equipo.
Roadmap para senior devs y arquitectos
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1
Patrones de arquitectura con LLMs: RAG, agentes, multi-agente, flujos deterministas con verificación, cuándo evitar IA.
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2
LangChain avanzado y LangGraph: grafos de estados, ciclos controlados, persistencia y reanudación.
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3
CrewAI y orquestación multi-agente: división de roles, contratos entre agentes y validación cruzada.
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4
Model Context Protocol (MCP): conectar agentes a fuentes de datos y herramientas internas con un protocolo estable.
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5
Evaluación, observabilidad y coste: métricas de calidad, trazado, control de tokens, presupuesto por feature.
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6
Despliegue con modelos locales y privados: Ollama, modelos open source, comparativa coste y rendimiento frente a APIs.
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7
Regulación IA europea: AI Act, clasificación por riesgo y consecuencias para la arquitectura.
Roadmap para equipos de datos
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1
Fundamentos de LLMs aplicados a datos: embeddings, tokenización, modelos de razonamiento, modos de uso por lotes.
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2
Vector stores y bases de datos vectoriales: elección, estrategias de chunking, evaluación de recuperación.
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3
RAG sobre contenido propio: ingesta, normalización, recuperación, reordenación y respuesta verificable.
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4
Pipelines con LLMs en producción: orquestación, reintentos, idempotencia, gobierno del dato sensible.
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5
MLOps para LLMs: versionado de prompts, evaluación continua, despliegue progresivo y rollback.
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6
Caso real sobre datos de la empresa: asistente analítico, clasificación de eventos o resumidor de informes con verificación humana.
Roadmap para perfiles no técnicos
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1
Alfabetización en IA: qué es, qué no es, dónde alucina, qué riesgos tiene un equipo no formado.
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2
Prompt engineering operativo: plantillas reutilizables, contexto suficiente, control de salida.
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3
Uso responsable de ChatGPT y Claude: qué se puede compartir, qué no, cómo registrar el uso.
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4
Validación de entregables generados con IA: protocolos para detectar copia, sesgo y errores factuales.
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5
Regulación IA europea aplicada al puesto: obligaciones según rol, registro y trazabilidad.
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6
Proyecto guiado del puesto: reescritura de un proceso real con IA (informes, soporte, análisis) con revisión final.
4. Catálogo de cursos IA generativa de CertiDevs por perfil
El catálogo se actualiza con frecuencia y se completa con contenido a medida sin coste adicional. Esta es la asignación recomendada por perfil sobre las carreras y cursos disponibles. Toda la práctica se realiza en el IDE en navegador con Monaco de la plataforma, sin instalaciones locales y sin fricción para el alumno.
Carreras completas
Carrera AI Engineering
La más completa del catálogo. Pensada para equipos que quieren formar a developers y senior devs hasta nivel de construcción y despliegue de sistemas con agentes.
Para: developers y arquitectos
Carrera IA y Ciencia de Datos
Itinerario para perfiles de datos que integran LLMs en pipelines, RAG sobre contenido propio, vector stores y MLOps específico para modelos generativos.
Para: equipos de datos
Carrera IA Fullstack
Perfil fullstack que combina frontend con streaming, backend con orquestación de modelos y conexión a fuentes de datos internas.
Para: equipos producto end-to-end
Carrera IA para Developers
Pensada para developers que ya tienen un stack consolidado (Java, Python, .NET, JavaScript) y necesitan añadir IA generativa sin reaprender todo.
Para: developers con stack consolidado
Carrera IA para Profesionales
Itinerario para product managers, business analysts, soporte y dirección. Alfabetización seria, prompt engineering operativo y criterios para validar entregables generados con IA. No requiere conocimientos de programación.
Para: perfiles no técnicos con responsabilidad sobre IA
Cursos individuales destacados
Cuando una empresa no quiere asumir una carrera completa, se pueden combinar cursos individuales del catálogo amplio para empresas. Estos son los más solicitados por equipos tech españoles durante este ejercicio.
API de Claude (Anthropic)
Integración productiva, tool use, prompt caching, batch.
OpenAI
API, modelos de razonamiento, function calling, structured outputs.
LangChain
Encadenamiento, agentes básicos, integración con vector stores.
LangGraph
Grafos de estado, ciclos, persistencia y reanudación de agentes.
CrewAI
Orquestación multi-agente con roles, contratos y validación.
Ollama
Modelos open source en local, despliegue privado y costes.
Vercel AI SDK
Streaming en producto, generative UI, integración con frameworks JS.
Prompt Engineering
Técnicas operativas, plantillas y control de salida.
Model Context Protocol (MCP)
Protocolo para conectar agentes a herramientas y datos internos.
Claude Code
Asistente de codificación de Anthropic en flujos reales.
Cursor AI
Productividad en el IDE sin pérdida de calidad ni revisiones ciegas.
GitHub Copilot
Buenas prácticas, chat, agente y revisión asistida.
ChatGPT
Uso operativo en el puesto, GPTs y memoria controlada.
Desarrollo con IA generativa
Curso panorámico de integración en proyectos reales.
MLOps
Despliegue, versionado y observabilidad para modelos generativos.
Regulación de IA en la UE
AI Act, clasificación por riesgo y obligaciones por rol.
Evaluación con IA en cada curso: la plataforma incluye ocho tipos de evaluación automática (test, puzle, código, proyecto multiarchivo, ensayo, labs, exam assignment y concept) corregidos por IA con criterio del formador. El alumno no espera revisión humana para avanzar y el equipo de RR. HH. tiene trazabilidad continua del progreso.
5. Modalidades de entrega: teleformación, aula virtual o mixto
No todos los equipos absorben la formación al mismo ritmo ni con la misma agenda. Por eso ofrecemos tres modalidades compatibles entre sí y bonificables por FUNDAE.
Teleformación
El alumno avanza a su ritmo en la plataforma, con vídeos, lecciones, ejercicios autoevaluados con IA, foros y certificados. Bonificable por FUNDAE en modalidad teleformación. Tutoría asíncrona incluida.
Ideal para: cobertura amplia y flexibilidad horaria
Aula virtual privada
Sesiones en directo por Zoom con un formador propio para el equipo del cliente. Casos reales sobre el código o los datos de la empresa. Grabación y materiales en la plataforma.
Ideal para: intensivos, kick-off y arquitectos
Modalidad mixta
Combinación de las dos anteriores. Sesión inaugural en aula virtual, trabajo asíncrono entre sesiones, sesión de cierre con presentación de proyecto. Es el formato más usado por empresas con plantillas medianas.
Ideal para: planes formativos completos
La plataforma es multi-tenant con white-label y dominio personalizado: la empresa puede ofrecer la formación bajo su propia marca, con su paleta y su dominio. Integración LTI 1.3 y SCORM 1.2 para mantener el LMS corporativo como capa principal cuando ya existe.
6. Bonificación FUNDAE de la formación en IA generativa
La formación en IA generativa puede ser bonificable cuando la acción cumple los requisitos aplicables. La guía final de la formación bonificada FUNDAE recoge plazos, documentación y errores frecuentes que conviene revisar antes de planificar.
Cumplimiento técnico de la plataforma
- Registro de conexiones con identificación de participante, fechas y tiempos de acceso
- Foros y herramientas de interactividad por curso y por grupo
- Sistema de evaluación que acredita la adquisición de conocimientos
- Cuestionarios de evaluación de la calidad cumplimentados por los alumnos
- Perfil de inspector con acceso de solo lectura para auditorías
- Certificados verificables por URL con denominación, modalidad y fechas
- Informes de seguimiento exportables para la entidad organizadora
La empresa gestiona la bonificación con su entidad organizadora habitual, gestor o equipo responsable. CertiDevs aporta evidencias técnicas de plataforma: conexiones, foros, evaluaciones, certificados e informes exportables.
7. Cómo arrancar: plan de implantación
Un plan de noventa días equilibra urgencia y rigor. Permite tener resultados medibles antes del cierre del trimestre y cerrar el ejercicio con la formación bonificable ya consumida. Este es el calendario que aplicamos con la mayoría de empresas tech.
Diagnóstico de nivel actual
Test breve por perfil para situar a cada persona en uno de los itinerarios. Análisis del stack y de los repositorios para adaptar los proyectos finales a casos reales. Alta de la organización en la plataforma con dominio propio si se quiere white-label. Configuración del rol de inspector y del responsable de formación.
Piloto con un grupo reducido
Diez personas representativas de cada perfil arrancan el itinerario. Sesión inaugural en aula virtual. Foro abierto, soporte técnico activo y revisión semanal del progreso. El piloto sirve para validar contenidos, ritmo y carga real sobre la jornada laboral antes del rollout.
Rollout al resto del equipo
Alta del resto del equipo en su itinerario correspondiente. Comunicación a FUNDAE de los grupos formativos. Sesiones en aula virtual para arquitectos, equipos de datos y senior devs. Trabajo asíncrono en plataforma para developers y perfiles no técnicos. Recogida sistemática de feedback al cierre de cada módulo.
Medición de resultados y cierre
Presentación de proyectos finales por perfil sobre código o datos reales de la empresa. Evaluación final de cada itinerario y entrega de certificados. Comunicación de finalización a FUNDAE. Informe de resultados al comité de dirección con métricas de adopción, calidad y ahorro estimado. Planificación de la siguiente ola formativa.
Alta en menos de 24 horas: el roadmap demo permite activar la organización en plataforma el mismo día. Para empresas con urgencia (pliego, propuesta o cierre de ejercicio), el piloto puede arrancar la misma semana de la firma.
8. Preguntas frecuentes
¿Se puede adaptar la formación al stack y a los proyectos reales de la empresa?
Sí. Toda formación parte de un análisis previo del stack, los repositorios y los procesos de la empresa. A partir de ahí se ajustan los itinerarios, los ejercicios y los proyectos finales para que se ejecuten sobre código y casos representativos del equipo. La adaptación de contenido no tiene coste adicional.
¿Qué nivel previo necesita un desarrollador para empezar?
Para los itinerarios orientados a developers basta con dominio del lenguaje principal del equipo (Java, Python, JavaScript, C#) y experiencia integrando APIs REST. Para perfiles no técnicos hay un itinerario específico de alfabetización en IA y prompt engineering operativo que no requiere conocimientos de programación.
¿La formación se integra con el LMS corporativo existente?
Sí. La plataforma expone los cursos como herramientas LTI 1.3 y empaqueta los contenidos en SCORM 1.2 cuando es necesario. Esto permite mantener Moodle, Canvas o Cornerstone como capa principal y delegar en CertiDevs la práctica con APIs reales, los ejercicios autoevaluados con IA y los entornos de programación en navegador.
¿La formación en IA generativa es bonificable por FUNDAE?
Puede ser bonificable en modalidad teleformación, aula virtual o mixta cuando la acción cumple los requisitos aplicables. La plataforma aporta evidencias técnicas: registro de conexiones, foros, evaluaciones, cuestionarios de calidad, perfil inspector y certificados verificables. La gestión administrativa corresponde a la empresa, su entidad organizadora o su gestor.
¿Se entregan certificados al finalizar la formación?
Sí. Cada alumno obtiene un certificado verificable por URL al completar el curso o la carrera, con denominación de la acción formativa, fechas, modalidad y resultados de evaluación. Para formación bonificada, el gestor revisa su encaje documental dentro del expediente.
¿Cuánto cuesta formar a un equipo en IA generativa?
La tarificación es flexible y se adapta al modelo de uso: pago por usuarios activos mensuales, pago por asignaciones de cursos, presupuesto a medida bajo pedido o licencias de carrera por equipo. Si la formación se bonifica, el impacto neto depende del crédito disponible y de la gestión administrativa del cliente.
9. Próximos pasos
Si tu equipo necesita adoptar IA generativa sin disparar el riesgo técnico, estos son los tres movimientos que recomendamos.
Revisar la carrera AI Engineering
Itinerario base para developers y arquitectos que necesitan pasar de uso puntual de herramientas a criterio técnico.
Explorar el catálogo de empresa
Catálogo amplio en constante evolución con cursos individuales y carreras combinables.
Agendar demo personalizada
Sesión específica para tu equipo. Roadmap demo, IDE en navegador, evaluación con IA y FUNDAE.
Plan de formación en IA generativa para tu equipo
Diseñamos el roadmap por perfil sobre tu stack y tus proyectos. Plataforma compliant FUNDAE, IDE en navegador, evaluación con IA y certificados verificables. Sin coste de setup, sin permanencia.
