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 todas las personas que, sin importar su disciplina de origen, 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: :

03 de octubre 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 

  • Evolución y repercusiones de la IA generativa en sectores clave

  • Casos de uso recientes en educación, salud, finanzas, medios y legal

  • Tendencias: multimodalidad, agentes y RAG

  • Panorama actual de proveedores y modelos: OpenAI, Anthropic, Google, Meta, y comunidad open-source

  • Modelos grandes vs. pequeños/especializados: cuándo usar cada uno

  • Tokens vs. palabras: impacto en costos y rendimiento

  • Introducción a Transformers y atención

Total créditos:

Módulo 2

Uso Responsable y Ético de la IA

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

  • IA en entornos educativos y empresariales

  • Normativas y marcos regulatorios emergentes

  • Propiedad intelectual y uso responsable de contenidos generados

  • Comparativo propietario vs open-source: licencias, sostenibilidad y costes

  • Consideraciones éticas en agentes autónomos y modelos locales

  • Evaluación del impacto social y profesional de las decisiones automatizadas

    1

Total créditos:

Módulo 3

Fundamentos de la Ingeniería de Prompts

  • Anatomía de un prompt efectivo: estructura, claridad, objetivos y contexto conversacional.

  • Fundamentos del Prompt Engineering

  • Uso de roles y contexto: system prompt y user prompt

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

  • Técnicas de prompting: zero-shot (sin ejemplos), one-shot (un ejemplo), few-shot (varios ejemplos)

  • Errores comunes y buenas prácticas en la redacción de prompts

  • Fundamentos de modularidad y adaptabilidad: plantillas y reutilización

    1

  • Razonamiento paso a paso (Chain-of-Thought avanzado)

    1

Total créditos:

Módulo 4

Técnicas Avanzadas de Prompting para Casos Reales

  • Ejemplos guiados para mejorar resultados (Zero-Shot CoT, Few-Shot CoT)

  • Cambio de perspectiva (Step-Back Prompting)

  • Resolver con analogías (Analogical Prompting)

  • Dividir para conquistar (Least-to-Most, Decomposed Prompting)

  • Planificación previa a la solución (Plan-and-Solve)

  • Refinamiento iterativo (Recursion-of-Thought)

  • Explorar múltiples rutas de razonamiento (Tree-of-Thought, Skeleton-of-Thought)

  • Explora, afina y visualiza prompts con Google AI Studio

Total créditos:

Módulo 5

Prompting Creativo y Multimedia con IA

  • Modelos multimodales: integración texto, imagen, audio y video

  • Fundamentos del prompting multimodal: estructura, contexto y adaptación por formato

  • Herramientas para creación multimedia con IA (2025)

  • Consistencia visual y de estilo

  • Narrativa cinematográfica y plantillas de prompt para video

  • Audio narrativo: guionización y generación música

  • Integración multimedia: Ensamblar imagen, texto, audio y música

Total créditos:

Módulo 6

Productividad Académica y Profesional Potenciada con IA

  • IA como tutor y asistente personal

  • Investigación académica con IA: uso estratégico de NotebookLM, Consensus, Perplexity y herramientas similares

  • Escritura académica asistida: estructura de artículos, revisión lingüística y técnica

  • Buenas prácticas y ética académica en el uso de IA para investigación y escritura

  • Análisis aumentado: IA para descubrir patrones, generar insights y tomas decisiones

Total créditos:

Módulo 7

Modelos Locales y Elección Estratégica

  • Fundamentos de IA local y por qué elegirla

  • Modelos ligeros vs. modelos pesados: cuándo conviene cada uno

  • Guía de selección personalizada: criterios (recursos de hardware, tipo de tarea, privacidad, costo)

  • Herramientas sin código para modelos locales: LM Studio, Ollama, Anything LLM, LocalAI

  • Exploración de repositorios y catálogos de modelos

  • Instalación y pruebas de modelos populares (ej.: Phi, Qwen, LLaMA, Gemma)

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

  • Optimización de recursos: configuración de hardware, reducción de latencia, calidad vs. velocidad

  • Tendencias de eficiencia: Uso de modelos especializados

  • Estrategias de selección de modelo según caso de uso

Total créditos:

Módulo 8

Evaluación, Optimización y Reducción de Errores

  • Criterios para evaluar prompts: claridad, formato, espacio de respuesta

  • Técnicas de combinación de respuestas (Ensembling): Self-Consistency, DiVeRSe, COSP, USP

  • Autocrítica y verificación: Self-Refine, Self-Verification, Chain-of-Verification

  • Meta-prompting: generación y mejora automática de prompts

  • Mitigación de alucinaciones: estrategias prácticas para aumentar fiabilidad

  • Answer Engineering: diseñar la forma y el formato de salida para optimizar utilidad

Total créditos:

Módulo 9

RAG y Asistentes Inteligentes Personalizados

  • Casos de uso: investigación académica avanzada, asistentes técnicos, soporte corporativo

  • Fundamentos de RAG: definición, arquitectura y ventajas frente al prompting estándar

  • Herramientas y entornos sin código: GPTs personalizados, Deep Research, NotebookLM, LM Studio

  • Procesamiento de datos: carga, fragmentación, embeddings y almacenamiento en bases vectoriales

  • Búsqueda y recuperación de contexto: estrategias para prompts con contexto extendido

  • Evaluación y métricas: precisión, cobertura, tiempo de respuesta

  • Limitaciones y optimización de RAG: control de contexto, reducción de ruido, escalabilidad

  • Variantes de RAG: multimodal, integración con grafos de conocimiento, pipelines híbridos

Total créditos:

Módulo 10

De Asistentes de IA a Agentes de IA - Arquitectura y Patrones

  • Asistentes especializados en el ecosistema actual

  • Arquitectura fundamental de agentes

  • Modelos de madurez para agentes

  • Agentes de IA vs Agentes autónomos

Total créditos:

Módulo 11

Fundamentos Prácticos de Python y Desarrollo Local para LangChain y LangGraph

  • Configuración de entorno de desarrollo

  • Fundamentos prácticos de Python

  • Librerías esenciales

Total créditos:

Módulo 12

Desarrollo Local y Exposición de Agentes

  • Modelos locales y ejecución

  • Desarrollo y despliegue local

  • Integración mínima para ciclo completo

Total créditos:

Módulo 13

Taxonomía y Especialización de Agentes

  • Dimensiones de clasificación: dominio, función, autonomía, arquitectura

  • Agentes verticales

  • Agentes horizontales

  • Métricas de desempeño por tipo de agente

  • Ecosistema de herramientas

Total créditos:

Módulo 14

Plataformas y Filosofías de Desarrollo

  • Flow-first vs Agent-first: filosofías fundamentales

  • Paradigma Flow-First (Process-Driven)

  • Paradigma Agent-First (Intelligence-Driven)

  • Criterios de selección estratégica

  • Patrones de implementación por filosofía

Total créditos:

Módulo 15

Sistemas RAG con LangChain: Integración de Conocimiento Externo

  • Arquitectura RAG: componentes y flujo de datos

  • Carga y procesamiento de documentos: loaders, fragmentación y limpieza

  • Creación y uso de embeddings para búsqueda semántica

  • Bases vectoriales: tipos, configuración y uso en LangChain

  • Construcción de pipelines RAG: recuperación, contexto y generación

  • Métodos de recuperación: similarity search, hybrid search, filtros

  • Optimización y manejo de contexto para mejorar precisión y eficiencia

Total créditos:

Módulo 16

Introducción a LangGraph para Creación de Agentes Inteligentes

  • Componentes y arquitectura en LangGraph

  • Creación de agentes con componentes preconstruidos (prebuilt agents)

  • Integración de herramientas (tools) para ampliar funcionalidades

  • Memoria en agentes: tipos y uso para conversaciones con estado

  • Flujo de ejecución y control: invocación, manejo de estados y eventos

  • Introducción a la orquestación y supervisión de agentes

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 (52 hrs docencia directa / 32 hrs trabajo independiente / 12 hrs asincrónicas)

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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

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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

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

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Diplomado en Inteligencia Artificial con Deep Learning

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

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Curso en Herramientas Informáticas para el Estudio de Microbiomas

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50 hrs docencia directa

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Diplomado en Modelación de Calidad del Agua para Evaluaciones Ambientales

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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

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96 horas

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Diplomado en Seguridad de la Cadena de Suministros

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

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Diplomado en Gestión Integral de Ciberseguridad

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

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