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.
26 de septiembre de 2025
13 de diciembre de 2025
100 hrs (68 hrs docencia directa / 32 hrs trabajo independiente)
Inversión:
2.625.000 COP
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.

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

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.

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
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%

José Antonio Sánchez Monroy
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.

Xabier Fabián Roldán Figueredo
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.
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Ana Maria Espinel
ana.espinel1@unisabana.edu.co ana.espinel1@unisabana.edu.co