Diplomado en Agéntica Aplicada
Este diplomado busca capacitar a profesionales en el diseño, desarrollo, integración y despliegue de aplicaciones basadas en agentes de inteligencia artificial, preparándolos para construir soluciones empresariales funcionales y listas para entornos de producción.
100 horas
Virtual Sincrónico
$3.900.000 COP
Descripción del programa
Este diplomado está orientado al desarrollo de soluciones basadas en agentes de inteligencia artificial para entornos de producción, partiendo de fundamentos de IA generativa y avanzando hacia la construcción de aplicaciones que integran agentes inteligentes, RAG, sistemas multiagente, backend, frontend y despliegue en la nube.
Durante el diplomado se desarrollarán demostraciones guiadas, laboratorios aplicados y un proyecto integrador, mediante los cuales el participante construirá progresivamente una solución tecnológica completa. El proceso abarcará el diseño de agentes, herramientas, memoria y flujos RAG; su integración mediante APIs, bases de datos, autenticación y servicios backend; el desarrollo de una interfaz frontend; y, finalmente, el despliegue de la aplicación en un entorno cloud.
Al finalizar, el participante contará con las competencias necesarias para desarrollar aplicaciones empresariales basadas en Agentic AI, aplicando criterios de escalabilidad, seguridad, trazabilidad y mantenibilidad propios de soluciones listas para producción.
17 de noviembre de 2026
09 de febrero de 2027
100 hrs (72 de docencia directa y 28 de trabajo independiente)
Inversión
$3.900.000 COP
Virtual Sincrónico
Metodología: Clases teórico/prácticas
Horario: Martes y jueves de 5:00 p.m. a 9:00 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
Capacitar profesionales en el diseño, desarrollo e integración de soluciones basadas en agentes de inteligencia artificial, que les permita construir y desplegar aplicaciones funcionales y listas para entornos de producción.
Objetivos específicos
- Aprender a diseñar y desarrollar agentes inteligentes orientados a tareas y preparados para entornos de producción.
Implementar sistemas RAG avanzados y gestionar bases de conocimiento para aplicaciones basadas en IA.
- Desarrollar e integrar arquitecturas multiagente, herramientas externas, memoria, evaluación y trazabilidad.
- Construir servicios backend y APIs que permitan integrar agentes de IA, bases de datos y otros componentes de una aplicación.
- Desarrollar interfaces frontend para la interacción con agentes y la visualización de respuestas, fuentes y trazas.
- Aplicar criterios de escalabilidad, seguridad, trazabilidad y observabilidad** en el desarrollo de soluciones empresariales.
- Contenerizar aplicaciones con Docker y desplegar soluciones basadas en agentes de inteligencia artificial en entornos cloud.
Horarios:
Martes y jueves de 5:00 p.m. a 9:00 p.m.
Oscar Alberto Rodríguez Meléndez
Doctor en Matemáticas y Estadística
Doctor en Matemáticas y Estadística por la Universidad del País Vasco. Cuenta con experiencia en inteligencia artificial, machine learning, deep learning, optimización, DevOps y computer vision.
Ha sido Chief Artificial Intelligence Officer en Neurologyca, Senior AI Consultant en Vipirsa y consultor en proyectos para la Universidad Nacional de Colombia y FTI Consulting. También ha sido profesor en la Universidad Central y la Universidad Nacional de Colombia. Actualmente es profesor de la Universidad de La Sabana, donde participa en el programa doctoral en Inteligencia Artificial y desarrolla modelos de aprendizaje profundo aplicados al análisis de datos complejos.
David Santiago Guasca Nova
Ingeniero de Sistemas
Ingeniero de Sistemas de la Pontificia Universidad Javeriana, con experiencia en desarrollo full-stack e integración de soluciones de inteligencia artificial. Actualmente cursa la Maestría en Arquitectura de Tecnologías de Información (MATI) en la Universidad de los Andes.Actualmente participa en un SaaS B2B de Machine Learning y Deep Learning. Experiencia el Front End e integración con servicios de Back End; actualmente trabaja en la capa de integración de IA: optimización de agentes, preprocesamiento de datos con Pandas y apoyo en la integración de modelos, sobre una arquitectura asíncrona
Adrian Camilo Gil Franco
Ingeniero Mecánico
Ingeniero Mecánico de la Universidad de América y Especialista en Inteligencia Artificial de la Universidad Minuto de Dios, con formación en desarrollo full-stack. Cuenta con experiencia en diseño y desarrollo de aplicaciones web, integración de soluciones de inteligencia artificial y gestión de arquitecturas en la nube.
Actualmente se desempeña como Desarrollador Senior, liderando iniciativas que articulan desarrollo front-end, backend, inteligencia artificial e infraestructura. Su trayectoria combina ingeniería, desarrollo de software y aplicación de tecnologías emergentes para la creación y optimización de soluciones digitales.
FINANCIACIÓN
Ayudas económicas
Los siguientes documentos son los solicitados por la Universidad de La Sabana. Ten en cuenta que la universidad de destino puede solicitar documentos adicionales.
Financiación Directa - Crédito No Te Detengas:
Financiación Aliados Financieros:
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Ana Maria Espinel
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