AI Engineering

La carrera AI Engineering es la carrera profesional más amplia en el ámbito de la inteligencia artificial: forma profesionales capaces de diseñar, construir, desplegar y operar aplicaciones de IA generativa en entornos de producción reales a lo largo de varios cursos certificados con un enfoque aplicado.

El perfil de AI Engineer se ha consolidado como uno de los más demandados del mercado tecnológico. A diferencia de un desarrollador que simplemente consume una API, el AI Engineer domina todo el ciclo de vida de una aplicación de IA: desde la selección del modelo y el diseño de los prompts hasta la orquestación de agentes multi-agente, la implementación de sistemas RAG corporativos, la gestión de modelos locales y el despliegue con prácticas de MLOps.

esta carrera cubre las dos grandes APIs comerciales (OpenAI y Anthropic), los tres principales frameworks de orquestación y agentes (LangChain, LangGraph y CrewAI), dos plataformas de modelos locales (Ollama y LM Studio), el protocolo estándar de conexión MCP, el SDK de Vercel para aplicaciones web con IA, las prácticas de MLOps para operación en producción y un curso integrador de desarrollo de IA generativa que une todas las piezas.

• Equipos de desarrollo de consultoras, banca, seguros y gran empresa que deben incorporar IA generativa a sus productos y procesos internos con garantías de calidad y seguridad.
• Desarrolladores de software que quieren convertirse en AI Engineers y dominar el ciclo completo de desarrollo de aplicaciones de IA.
• Ingenieros de machine learning que buscan ampliar sus competencias hacia la IA generativa, los agentes y el MLOps moderno.
• Arquitectos de soluciones que necesitan diseñar sistemas de IA a nivel empresarial, incluyendo orquestación multi-agente y despliegue en producción.
• DevOps y SREs que quieren especializarse en MLOps para la operación de aplicaciones de IA.
• Líderes técnicos y CTOs que necesitan comprender en profundidad todas las piezas del ecosistema de AI Engineering para tomar decisiones tecnológicas informadas.

1. Certificado completo de Python

Fundamento de la carrera. Python es el lenguaje estándar del ecosistema de IA y se utiliza en todos los cursos posteriores. Se cubre desde la sintaxis básica hasta OOP, programación funcional, sistema de tipos, biblioteca estándar, testing y acceso a bases de datos. Una base sólida en Python es imprescindible para avanzar con garantías.

2. Certificado completo de OpenAI

Primera API de LLM de la carrera. Se domina la plataforma de OpenAI de forma integral: generación de texto, structured outputs, function calling, RAG con vector stores y embeddings, procesamiento multimedia, Agents SDK y estrategias de optimización de costes. OpenAI es la referencia del mercado y el punto de partida natural.

3. Certificado completo de Anthropic Claude API

Segunda API comercial. Se estudia la API de Anthropic (Claude), que se distingue por sus capacidades avanzadas de razonamiento, ventanas de contexto de hasta 200K tokens y su enfoque en la seguridad. Dominar ambas APIs permite al AI Engineer seleccionar el proveedor óptimo para cada caso de uso.

4. Certificado completo de Prompt Engineering

Curso dedicado al diseño profesional de prompts. Las técnicas de prompting son transversales a todo el ecosistema de IA generativa y determinan la calidad de las respuestas de cualquier modelo. Se cubren desde técnicas básicas hasta estrategias avanzadas, gestión de prompts con registries y evaluación sistemática.

5. Certificado completo de LangChain

Framework de orquestación de referencia. Se aprende a construir cadenas de procesamiento, integrar herramientas externas, implementar sistemas RAG completos y gestionar memoria conversacional. LangChain es la pieza central que conecta los LLMs con las aplicaciones reales.

6. Certificado completo de LangGraph

Extensión de LangChain para agentes y flujos complejos basados en grafos. Se diseñan agentes que razonan, toman decisiones y ejecutan acciones de forma autónoma, con gestión de estados, ciclos y puntos de control. Es la herramienta clave para construir agentes sofisticados.

7. Certificado completo de CrewAI

Framework especializado en sistemas multi-agente. Se aprende a definir equipos de agentes con roles, objetivos y herramientas diferenciados que colaboran entre sí para resolver tareas complejas. CrewAI añade la dimensión de coordinación entre múltiples agentes que LangGraph aborda desde una perspectiva más técnica.

8. Certificado completo de Ollama

Plataforma de referencia para ejecutar modelos de IA de código abierto en local. Se aprende a descargar, ejecutar, personalizar y gestionar modelos como Llama, Mistral y Gemma sin depender de APIs externas. Esencial para escenarios de privacidad, coste controlado y baja latencia.

9. Certificado completo de LM Studio

Segunda plataforma de modelos locales, con interfaz gráfica y servidor de API compatible con OpenAI. Se aprende a explorar, comparar y desplegar modelos locales de forma visual, así como a exponer una API local que las aplicaciones pueden consumir sin cambios de código.

10. Certificado completo de MCP (Model Context Protocol)

Protocolo estándar para conectar agentes de IA con herramientas y fuentes de datos externas. Se construyen servidores MCP, se conectan clientes y se dota a los agentes de acceso estandarizado a bases de datos, APIs, sistemas de archivos y cualquier recurso del entorno.

11. Certificado completo de Vercel AI SDK

SDK moderno para integrar modelos de lenguaje en aplicaciones web y móviles JavaScript o TypeScript. Se aprende a construir interfaces conversacionales con streaming, generative UI, function calling y herramientas, así como a conectar la capa de IA con backends Next.js y otros frameworks de producción. Complementa los SDKs de Python al cubrir el ecosistema de frontend moderno.

12. Certificado completo de MLOps

Prácticas de operación para aplicaciones de IA en producción. Se cubren pipelines de CI/CD para modelos, monitorización, versionado de datos y modelos, gestión de experimentos, infraestructura como código y estrategias de despliegue. MLOps es lo que diferencia un prototipo de un sistema fiable en producción.

13. Certificado completo de Desarrollo de IA Generativa

Curso integrador que une todas las piezas de la carrera en proyectos reales de desarrollo de IA generativa. Se construyen aplicaciones completas de extremo a extremo, aplicando todas las tecnologías y prácticas aprendidas en los cursos anteriores. Es el cierre natural de la carrera.

Al completar esta carrera, serás capaz de:

• Programar en Python con nivel profesional y utilizar el lenguaje como herramienta principal de desarrollo de IA.
• Dominar las APIs de OpenAI y Anthropic para generación de texto, structured outputs, function calling, RAG y procesamiento multimedia.
• Diseñar prompts profesionales con técnicas avanzadas y gestionar su ciclo de vida con registries y evaluación.
• Construir aplicaciones complejas con LangChain: cadenas, herramientas, RAG y memoria conversacional.
• Diseñar y desplegar agentes autónomos con LangGraph, gestionando flujos basados en grafos con estados y ciclos.
• Orquestar sistemas multi-agente con CrewAI, definiendo equipos de agentes colaborativos con roles diferenciados.
• Ejecutar y gestionar modelos de IA de código abierto en local con Ollama y LM Studio.
• Implementar servidores y clientes MCP para conectar agentes con herramientas y datos externos de forma estandarizada.
• Aplicar prácticas de MLOps para desplegar, monitorizar y operar aplicaciones de IA en producción.
• Construir aplicaciones completas de IA generativa de extremo a extremo, integrando todas las tecnologías del ecosistema.
• Tomar decisiones arquitectónicas informadas sobre modelos, frameworks, infraestructura y proveedores para proyectos de IA.

• Python: lenguaje base de toda la carrera y del ecosistema de AI Engineering.
• OpenAI API: API de referencia para generación de texto, structured outputs, embeddings y procesamiento multimedia.
• Anthropic Claude API: API de Claude para razonamiento avanzado y ventanas de contexto amplias.
• Prompt Engineering: diseño profesional de prompts y gestión de su ciclo de vida.
• LangChain: framework de orquestación para aplicaciones con LLMs, herramientas y RAG.
• LangGraph: agentes y flujos de trabajo complejos basados en grafos.
• CrewAI: framework de sistemas multi-agente con roles y coordinación.
• Ollama: ejecución de modelos de IA de código abierto en local por línea de comandos.
• LM Studio: ejecución de modelos locales con interfaz gráfica y servidor de API compatible.
• MCP (Model Context Protocol): protocolo estándar de conexión entre agentes y herramientas externas.
• Vercel AI SDK: SDK TypeScript para integrar LLMs en aplicaciones web y móviles modernas.
• MLOps: prácticas de despliegue, monitorización y operación de aplicaciones de IA en producción.
• Desarrollo de IA Generativa: integración de todas las piezas en aplicaciones reales de extremo a extremo.