Diplomado en IA Generativa: Ingeniería de Prompts y Agentes Inteligentes

Diplomado en IA Generativa: Ingeniería de Prompts y Agentes Inteligentes

Este diplomado ofrece una formación práctica y progresiva que abarca desde los fundamentos de la IA generativa y la ingeniería de prompts hasta la creación de agentes inteligentes y contenidos multimedia.

100 horas

​​Virtual Sincrónico​

2.625.000 COP

Información sobre el programa

En un mundo impulsado por la inteligencia artificial, comprender cómo funcionan y se aplican los modelos generativos es clave para innovar en cualquier sector. Este diplomado ofrece una formación práctica y progresiva que abarca desde los fundamentos de la IA generativa y la ingeniería de prompts hasta la creación de agentes inteligentes y contenidos multimedia. Está diseñado para profesionales con conocimientos de Python —sin importar su disciplina de origen— que buscan aplicar la IA de forma estratégica en sus contextos laborales o académicos. 

A través de actividades guiadas, casos reales y un proyecto final, los participantes desarrollarán habilidades aplicables en entornos diversos. El programa también promueve un uso ético y consciente de la tecnología, integrando reflexiones sobre su impacto social. 

Fecha de inicio: :

26 de septiembre de 2025

Fecha de finalización: :

13 de diciembre de 2025

100 hrs (68 hrs docencia directa / 32 hrs trabajo independiente)

Inversión:

2.625.000 COP

Modalidad::

Virtual Sincrónico

  • Horario: Viernes de 2:00 p.m. a 5:00 p,m. y sábados de 9:00 a.m. a 12:00 p.m.

La virtualidad de este programa opera con plataformas administradas en el Campus del Puente del Común, Km. 7, Autopista Norte de Bogotá. Chía, Cundinamarca, Colombia.

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¿QUÉ APRENDERÁS?

Diplomado en IA Generativa: Ingeniería de Prompts y Agentes Inteligentes

100 hrs (68 hrs docencia directa / 32 hrs trabajo independiente)

Módulo 1

Fundamentos de la IA Generativa 

  • La revolución de la IA generativa: timeline e implicaciones actuales

  • Casos de éxito por industrias: educación, salud, finanzas, medios, legal

  • Proyecciones y tendencias emergentes

  • ¿Qué es un LLM? Diferencias entre LLMs, SLMs y modelos fundacionales

  • Tokens vs. palabras: cómo "piensa" el modelo y el impacto en costos

  • Introducción a Transformers: mecanismo de atención 

  • Modelos fundacionales vs. derivados: fine-tuning, wrappers, especializaciones

Total créditos:

Módulo 2

Ecosistema y Consideraciones Prácticas

  • Panorama actual: OpenAI, Anthropic, Google, Meta, modelos open-source

  • Modelos multimodales: integración texto-imagen-audio-video

  • Comparativo propietario vs. open-source: ventajas y limitaciones

  • Local vs. nube: APIs, privacidad, seguridad, costos

  • Consideraciones de infraestructura: GPUs, latencia, escalabilidad

  • Configuración del entorno: APIs (OpenAI, Anthropic), bibliotecas Python

Total créditos:

Módulo 3

Fundamentos de la Ingeniería de Prompts

  • Anatomía de un prompt efectivo: estructura, claridad, objetivos

  • Tipología de prompts: informativos, creativos, instructivos, clasificadores

  • Técnicas de prompting: zero-shot, one-shot, few-shot

  • Parámetros esenciales: temperatura, top-p, max tokens

  • Errores comunes y buenas prácticas en la redacción de prompts

  • Fundamentos del Prompt Engineering: modularidad, adaptabilidad, evaluación

Total créditos:

Módulo 4

Uso Responsable y Ético de la IA

  • Riesgos éticos y técnicos: sesgos, alucinaciones, privacidad, discriminación

  • Normativas y marcos regulatorios emergentes

  • Propiedad intelectual y uso responsable de contenidos generados

  • Consideraciones éticas en agentes autónomos y modelos locales

  • Evaluación del impacto social y profesional de las decisiones automatizadas

Total créditos:

Módulo 5

Técnicas Avanzadas de Prompting

  • Chain-of-Thought avanzado: pasos intermedios y generación explicativa

  • Zero-Shot y Few-Shot CoT: usos y limitaciones

  • Step-Back Prompting y Analogical Prompting

  • Least-to-Most y Decomposed Prompting: descomposición de tareas complejas

  • Plan-and-Solve y Recursion-of-Thought

  • Tree-of-Thought y Skeleton-of-Thought: prompting estructurado en árbol y paralelo

Total créditos:

Módulo 6

Evaluación, Optimización y Mitigación de Errores

  • Evaluación de prompts: criterios de calidad, formato de salida y espacio de respuesta

  • Técnicas de ensembling: Self-Consistency, DiVeRSe, COSP, USP

  • Técnicas de autocrítica: Self-Refine, Self-Verification, Chain-of-Verification

  • Meta-prompting: automatización de la generación y mejora de prompts

  • Mitigación de alucinaciones: técnicas orientadas a seguridad y fiabilidad

  • Introducción a Answer Engineering: forma, espacio y extracción de respuestas

Total créditos:

Módulo 7

Prompting Creativo y Multimedia con IA

  • Fundamentos del prompting visual, auditivo y audiovisual

  • Herramientas para creación multimedia con IA

  • Técnicas de prompting

  • Integración de elementos (imagen + texto + audio + música) en flujos narrativos

Total créditos:

Módulo 8

Modelos Locales: Fundamentos y Herramientas

  • Fundamentos de la IA local

  • Herramientas no-code para modelos locales: LM Studio, Ollama, Anything LLM y Lab

  • Taxonomía básica: modelos ligeros vs. Pesados

  • Exploración de repositorios de modelos

  • Instalación de modelos populares: Phi, Qwen-2.5, LLaMA 3.2

  • Pruebas comparativas básicas: calidad vs. Velocidad

  • Optimización de recursos

Total créditos:

Módulo 9

RAG y Asistentes Personalizados

  • RAG en acción: GPTs personalizados, Deep Research, NotebookLM, LM studio

  • Fundamentos de RAG: ¿Qué es Retrieval-Augmented Generation?, ¿Cómo RAG ayuda a los LLMs?, Casos de usos de RAG

  • Herramientas para implementar RAG: LangChain, ChromaDB, Pinecone

  • Carga de datos, fragmentación, Embeddings, almacenamiento en base de datos vectorial

  • Búsqueda y recuperación de contexto, Prompt con contexto extendido

  • Métricas y evaluación de RAG

  • Limitaciones y optimizaciones

  • Variantes de RAG: Multimodal, Grafos de Conocimiento, Otras

  • Investigación Académica Automatizada con IA

Total créditos:

Módulo 10

Fundamentos de Agentes Inteligentes

  • Qué es un agente basado en LLM y diferencias clave con chatbots, automatizaciones, aplicaciones clásicas y sistemas RAG

  • Ciclo de operación: objetivo → percepción → decisión → acción

  • Cuando usar agentes: tareas no estructuradas, herramientas externas, contexto, adaptación

  • Anatomía y tipos de agentes

  • Patrones de diseño: ReAct, Plan-and-Execute, Self-Ask with Search

  • Casos de uso en distintos dominios

Total créditos:

Módulo 11

Construcción de Agentes con N8N

  • Introducción a la lógica de agentes en N8N: nodos, condiciones, rutas y llamadas a herramientas externas

  • Construcción de agentes con tareas como búsqueda, resumen, clasificación, ejecución de scripts o llamadas API

  • Patrones simples implementados en flujos: ReAct visual

  • Memoria persistente y almacenamiento de contexto

  • Buenas prácticas: modularidad, logging, control de errores

  • Comparación entre agentes visuales (N8N) y programáticos (LangChain): diferencias clave, ventajas y desventajas

Total créditos:

Módulo 12

Construcción de Agentes con LangChain

  • Transición de agentes visuales a implementaciones en código

  • Componentes esenciales de LangChain: Chains, Tools, Agents, PromptTemplates, Memory

  • Desarrollo de herramientas personalizadas (API REST, funciones internas)

  • Integración de memorias (buffer, resumen, vectorial con Chroma)

  • Observabilidad con LangSmith

Total créditos:

Módulo 13

Orquestación con LangGraph

  • Introducción a LangGraph: nodos, edges, condiciones, estados

  • Transformación de agentes LangChain en nodos reutilizables

  • Estructura de flujos adaptativos: reintentos, fallback, bifurcaciones

  • Coordinación entre agentes especializados (planner, ejecutor, verificador)

  • Simulación colaborativa con AutoGen o CrewAI

  • Visualización y trazabilidad del flujo completo

  • Ejemplos simples iniciales: flujos básicos con un nodo, bifurcaciones simples y manejo de errores

  • Flujos avanzados: nodos especializados, reintentos y fallbacks

Total créditos:

Módulo 14

Sistemas Multi-Agente y Colaboración

  • Fundamentos de sistemas multi-agente: definición, roles y patrones de comunicación

  • Tipos de colaboración: jerárquica, secuencial, consenso y debate

  • Componentes esenciales: especialización de roles, memoria compartida y coordinación

  • Instalación y configuración de AutoGen Studio: interfaz y herramientas principales

  • Creación de agentes especializados: personalización de roles y capacidades

  • Diseño visual de flujos de trabajo colaborativo entre agentes

  • Implementación de sistemas de investigación automática y análisis de datos

  • Evaluación y optimización de rendimiento en sistemas multi-agente

  • Integración con APIs y herramientas externas en AutoGen Studio

  • Casos de uso prácticos: asistentes de investigación, análisis y generación de contenido

Total créditos:

gif profile aspirante

Objetivo General

Desarrollar en los participantes la capacidad de diseñar, construir y orquestar soluciones innovadoras mediante inteligencia artificial generativa, integrando técnicas de ingeniería de prompts, generación de contenidos multimodales y desarrollo de agentes inteligentes. El programa busca fortalecer competencias para comunicarse de manera precisa, efectiva y estratégica con modelos generativos, comprendiendo su funcionamiento y aprovechando su potencial como herramientas cognitivas en la solución de problemas. Asimismo, promueve el uso de sistemas de recuperación aumentada de información (RAG) y el desarrollo de agentes autónomos utilizando frameworks avanzados como LangChain, LangGraph, AutoGen Studio y entornos visuales como N8N. Con un enfoque orientado a la acción, el diplomado forma profesionales capaces de aplicar la inteligencia artificial generativa de forma ética, contextualizada e innovadora en escenarios educativos, organizacionales y productivos

gif profile profesional

Objetivos específicos

  • Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial generativa, incluyendo el funcionamiento de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) y el papel de los prompts como interfaz principal de interacción.
  • Aplicar técnicas básicas y avanzadas de ingeniería de prompts, como zero-shot, few-shot, chain-of-thought y meta-prompting, para mejorar la precisión, coherencia y utilidad de las respuestas generadas por modelos de IA.
  • Diseñar prompts efectivos, contextualizados y éticamente responsables, orientados a resolver problemas reales en ámbitos educativos, profesionales y organizacionales, considerando principios de transparencia, privacidad y no discriminación.
  • Integrar herramientas de generación multimodal para crear contenido en texto, imagen, audio y video, incorporando la IA en flujos de trabajo creativos, comunicativos y educativos.
  • Implementar estrategias de evaluación, optimización y mejora continua de prompts, incluyendo la mitigación de alucinaciones, el análisis comparativo de respuestas y el uso de enfoques como Retrieval-Augmented Generation (RAG).
  • Diseñar y construir agentes inteligentes personalizados, utilizando plataformas visuales y programáticas que permitan automatizar procesos, integrar herramientas externas y adaptarse a distintos entornos profesionales.
  • Orquestar flujos de trabajo complejos mediante sistemas multi-agente, coordinando tareas entre agentes especializados con frameworks como LangGraph y AutoGen Studio, y abordando escenarios colaborativos, adaptativos y trazables.
  • Desarrollar un proyecto aplicado que resuelva un desafío real, demostrando la capacidad para implementar soluciones innovadoras con IA generativa y agentes, desde una perspectiva estratégica, funcional y ética.
gif profile ocupacional

Horarios

Viernes de 2:00 p.m. a 5:00 p,m. y sábados de 9:00 a.m. a 12:00 p.m.

Política de descuentos

¡Conoce nuestros descuentos disponibles!

Descuento estudiante pregrado o posgrado de la Universidad: 15%

Descuento conyugue e hijos de graduado de pregrado y posgrado: 10%

Descuento graduado: 15%

Descuento empleado Universidad de La Sabana: 50%

Descuento empleados ASPAEN: 50%

Descuento familiar empleado: 30%

Descuento pronto pago: 10%

Descuento grupos 5 o más personas: 15%

Descuento grupos 10 o más personas: 20%

Facultad de Ingeniería

La Facultad de Ingeniería de la Universidad de La Sabana propende por la búsqueda, el descubrimiento, la comunicación y la conservación de la verdad en los campos de la ingeniería, con una visión integradora de ciencia, tecnología y sociedad.

Internacionalización

Diseña y construye tu proyecto de vida personal y profesional con perfil internacional.

Nuestro equipo

La Universidad de La Sabana es una institución educativa comprometida con la excelencia académica y la formación integral de sus estudiantes. Para lograrlo, cuenta con un equipo altamente capacitado y comprometido, integrado por profesores, directivos y personal administrativo.

Investigación

Conoce todos los grupos de investigación de la Facultad de Ingeniería.

Beca Excelencia

La Beca Excelencia tiene como objetivo fomentar y premiar la excelencia académica de los estudiantes de último grado que demuestren vocación y aptitudes para cursar las carreras de la Facultad de Ingeniería.

Prácticas Profesionales

Las prácticas profesionales son un modelo de co-formación, en el cual la Universidad y la organización empleadora del practicante somos responsables del proceso de formación del mismo. Estos periodos de trabajo de tiempo completo se desarrollarán durante seis meses continuos, contados a partir de la fecha de inicio del contrato.

Laboratorios

La Facultad de Ingeniería de la Universidad de La Sabana cuenta con laboratorios de docencia, diseñados para el desarrollo de las asignaturas donde los estudiantes pueden adquirir y aplicar competencias transversales y específicas.

Expertos del programa

imagen de card persona

José Antonio Sánchez Monroy

Doctor en Física por la Universidad de São Paulo (Brasil)

Doctor en Física por la Universidad de São Paulo (Brasil)

es Doctor en Física por la Universidad de São Paulo (Brasil), Magíster en Ciencias Física y Físico de la Universidad Nacional de Colombia. Cuenta con más de 15 años de experiencia como docente universitario en instituciones como la Universidad Nacional de Colombia, la Universidad de La Sabana, la Universidad Manuela Beltrán y la Universidad EAN, donde ha impartido cursos en física teórica, matemáticas aplicadas, investigación de operaciones e inteligencia artificial generativa. 

Su trabajo reciente se ha centrado en la enseñanza y aplicación de inteligencia artificial generativa, abordando técnicas de prompt engineering y generación multimodal (texto, imagen, audio y video). Ha contribuido con publicaciones científicas en áreas como física de la materia condensada, procesos estocásticos y modelos aplicados en ciencia y tecnología. Combina una sólida formación en física teórica y matemáticas con un enfoque pedagógico claro, aplicado y accesible, lo que le permite acompañar a estudiantes de distintos perfiles en la apropiación práctica de tecnologías de IA. 

imagen de card persona

Xabier Fabián Roldán Figueredo

Máster en Inteligencia Artificial, Sistemas y Datos por la Universidad de París Dauphine

Máster en Inteligencia Artificial, Sistemas y Datos por la Universidad de París Dauphine

Es Máster en Inteligencia Artificial, Sistemas y Datos por la Universidad de París Dauphine y Máster en Estadística por la Universidad Nacional de Colombia, con formación adicional en matemáticas aplicadas. Actualmente es investigador en Mines Paris – PSL, donde desarrolla proyectos en visión por computador y aprendizaje profundo. Ha trabajado en empresas y centros de investigación de alto nivel como INRIA (Francia), Equinox Gold, Ecopetrol, Banco Falabella y CENIT Transporte, aplicando la IA en contextos como ciberseguridad, optimización, ciencia de datos y gestión de riesgos. 

En el ámbito docente, ha sido profesor en universidades como la Pontificia Universidad Javeriana y la Universidad EAN, y cuenta con formación avanzada en IA generativa, AutoML y computación cuántica en instituciones como la Universidad de Oxford, EIT Digital y LMU Munich. Posee experiencia en múltiples lenguajes y plataformas de desarrollo, así como en herramientas modernas de machine learning, visualización y computación en la nube.

FINANCIACIÓN

Ayudas Económicas

Financiación Directa - Crédito No Te Detengas:

Crédito de corto plazo para financiación de Diplomados y cursos de educación continua que tengan un valor mínimo de 1 SMLMV, de fácil acceso para que no frenes tus sueños. 
 

Financiación Aliados Financieros:

La Universidad de La Sabana cuenta con alternativas de financiación externa a través de entidades financieras en convenio, con ellas podrás encontrar opciones preferenciales. Dependiendo de cada entidad, podrás encontrar alternativas de corto y largo plazo de acuerdo con tu necesidad.

Consulta a tu coordinador para recibir información de beneficios económicos:

  • Descuentos Alumni
  • Pronto pago
  • Por grupos de personas
  • Descuentos empleados Usabana Descuentos empleados ASPAEN

CONTACTO

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Celular/WhatsApp: 3102331368

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Formación Complementaria

Diplomado El hidrógeno en la transición energética

Hyflex

96 horas (64h dirigidas / 32h de trabajo independiente)

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Diplomado en Comportamiento y Diseño de Experiencia de Usuario

Virtual

96 hrs (64 hrs docencia directa / 32 hrs trabajo independiente)

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Diplomado en Arquitectura de Software

Virtual

96 hrs (64 hrs docencia directa / 32 hrs trabajo independiente)

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Diplomado en Lean-Six Sigma

Virtual

94 horas (30 hrs docencia directa / 64 hrs trabajo independiente).

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Diplomado en Creación de Videojuegos

Presencial

144 horas (72 hrs docencia directa / 72 hrs trabajo independiente).

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Diplomado en Uso Estratégico de Datos con Power BI

Virtual

96 hrs (64 hrs docencia directa / 32 hrs trabajo independiente)

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Diplomado en Análisis Estadístico con R

Virtual

96 hrs (48 hrs docencia directa / 48 hrs trabajo independiente)

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Diplomado en Diseño Estratégico con IA: Transformando Ideas en Proyectos Visuales Impactantes

Virtual

96 hrs (54 hrs docencia directa / 42 hrs trabajo independiente)

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Diplomado en Inteligencia Artificial con Deep Learning

Virtual

96 hrs (48 hrs docencia directa / 48 hrs trabajo independiente)

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Curso en Herramientas Informáticas para el Estudio de Microbiomas

Presencial

50 hrs docencia directa

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Diplomado en Modelación de Calidad del Agua para Evaluaciones Ambientales

Virtual

96 hrs (48 hrs docencia directa / 48 hrs trabajo independiente)

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Curso en Robótica para Todos

Hyflex

40 horas (20 de cátedra y 20 de trabajo independiente)

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Diplomado en BIM para Toma de Decisiones en Proyectos de Construcción e Infraestructura Sostenible

Virtual

96 horas

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Diplomado en Seguridad de la Cadena de Suministros

Virtual

96 hrs (64 hrs docencia directa / 32 hrs trabajo independiente)

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Diplomado en Gestión Integral de Ciberseguridad

Virtual

100 hrs (68 hrs docencia directa / 32 hrs trabajo independiente)

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