Empezando - Construir plataformas de IA desde cero #1: en este primer módulo abordamos los fundamentos para diseñar, arquitecturar y dirigir proyectos de inteligencia artificial sin centrarnos en la programación. Este curso se orienta a quienes quieren crear aplicaciones a medida que aprovechen modelos de lenguaje grandes, agentes inteligentes y flujos multicapa de IA, y ofrece una visión estratégica para tomar decisiones de diseño que escalan en entornos reales.

Antes de comenzar, ten en cuenta que este no es un curso de código. Nos enfocamos en la arquitectura, la ingeniería y las decisiones de producto que determinan el éxito de una plataforma de IA. Sin embargo, proporcionamos un repositorio con patrones de código comunes que facilitan la implementación práctica cuando llegue el momento de programar.

Terminología clave: LLM significa modelo de lenguaje grande y es la base para comprender y generar lenguaje humano. Agentes son sistemas que actúan y toman decisiones autónomas para lograr objetivos. Arquitectura de IA describe cómo se organizan los componentes para cooperar de forma fiable. Transformaciones de datos mediante LLM implican convertir entradas desordenadas en estructuras útiles. Ingeniería de prompts es la práctica de redactar instrucciones para obtener respuestas previsibles. Otras ideas importantes incluyen ventanas de contexto, tokens, coste por entrada y salida, y el fenómeno de las alucinaciones de la IA cuando la respuesta parece plausible pero es incorrecta.

Agenda del curso: explicación de problemas comunes y conceptos fundamentales, relatos reales de proyectos, desglose de las decisiones de diseño, consejos aplicables a tu producto, y prácticas sobre modularidad en prompts, gestión de estado entre llamadas a la IA, manejo de errores y control de costes. Veremos ejemplos de arquitecturas multicapa, seguimiento de uso de tokens y estrategias para limitar gasto manteniendo precisión.

Por qué construir plataformas desde cero: cuando se crea algo nuevo y complejo, necesitas una arquitectura pensada para ese caso de uso específico. Las decisiones de diseño condicionan lo que es posible. Aplicaciones avanzadas requieren control fino sobre la estructura de los prompts, la persistencia de estado entre interacciones y las transformaciones de datos entre componentes. Emstrata y otros proyectos demuestran que diseñar la plataforma alrededor de la continuidad del proceso multiplica la coherencia y la experiencia de usuario.

Realidad de costes: el uso de API de modelos se mide en tokens y varía según el proveedor y el modelo. Las respuestas largas y las ventanas de contexto grandes incrementan el coste. Es crucial diseñar entradas estandarizadas, comprimir contexto cuando sea posible y preferir flujos que prioricen la información esencial para reducir gastos sin perder calidad.

Apps que evolucionan: las alucinaciones de la IA son una realidad y su impacto puede amplificarse por la arquitectura. Gran parte del curso explica cómo mitigar, detectar y gestionar respuestas incorrectas mediante verificación cruzada, capas de validación humana y reglas de negocio. Al mismo tiempo aprenderás a aprovechar la creatividad controlada de los modelos cuando sea una ventaja del producto.

Casos y ejemplos: presentaremos historias reales de proyectos donde las decisiones de arquitectura marcaron la diferencia, describiremos cómo diseñar pipelines multicapa que transforman, enriquecen y filtran datos, y cómo integrar agentes para automatizar tareas complejas sin perder trazabilidad.

Herramientas y stack recomendado: aunque los conceptos son independientes del stack, en el material citamos opciones modernas para frontend, backend, bases de datos y APIs de LLMs. Si buscas desarrollo a medida y aplicaciones robustas, en Q2BSTUDIO somos expertos en construir soluciones personalizadas, desde software a medida hasta integraciones de inteligencia artificial para empresas. Conoce más sobre nuestros servicios de desarrollo de aplicaciones en desarrollo de aplicaciones y software multiplataforma.

Servicios integrales: además de creación de plataformas de IA ofrecemos ciberseguridad, pentesting, servicios cloud en AWS y Azure, inteligencia de negocio y automatización de procesos. Nuestro enfoque combina experiencia en IA y buenas prácticas de seguridad para lanzar productos confiables y escalables. Si tu objetivo es incorporar IA empresarial o desarrollar agentes IA que automatizan tareas, consulta nuestra oferta de inteligencia artificial para empresas.

Qué aprenderás en este módulo: cómo definir requerimientos técnicos y de producto, cómo seleccionar modelos y proveedores según coste y rendimiento, cómo diseñar flujos que reduzcan alucinaciones, y cómo plantear métricas operativas y de negocio. También recibirás plantillas conceptuales para pensar en contexto, estado y validación, y recomendaciones para escalar y operar en producción con control de costes.

Palabras clave para tu proyecto: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud AWS y Azure, servicios inteligencia de negocio, IA para empresas, agentes IA y Power BI. Estas áreas están integradas en nuestras propuestas y en la metodología que enseñamos para construir plataformas sólidas y seguras.

Cierre: este módulo es la base para abordar proyectos ambiciosos de IA con un enfoque de sistemas. Si quieres transformar una idea en una plataforma viable y segura, Q2BSTUDIO ofrece experiencia técnica y de negocio para acompañarte en el proceso, desde el diseño de arquitectura hasta la puesta en producción, con especial foco en seguridad, coste y experiencia de usuario.