Antes
- Temario organizado por herramienta
- Prácticas centradas en el camino feliz
- Uso de IA sin un marco explícito
- 7 semanas, sin una instancia integradora final
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Henry / Diseño curricular
De herramientas a habilidades.
Rediseñamos la carrera de AI Automation de Henry para que el egresado no solo sepa construir el flujo que vio en clase, sino hacerse cargo de una automatización de la que depende otra persona.
- 15
- semanas, antes 7
- 20
- clases en vivo + proyecto final
- ~145 h
- de carga total
- 4
- módulos
El punto de partida
Saber usar la herramienta no alcanza.
El programa original enseñaba a construir automatizaciones que funcionan. El mercado pide algo más: decidir dónde corren, protegerlas, probarlas antes de entregarlas, documentarlas para que otro las opere y saber cuánto cuesta sostenerlas.
Después
- Temario organizado por habilidad, con herramientas intercambiables
- Volumen real, datos sucios y un criterio de éxito medible en cada práctica
- Un contrato de uso de IA explícito para cada módulo
- Proyecto final por sprints con defensa ante panel
Siete habilidades en lugar de una lista de herramientas.
- 01Diagnóstico de procesos y caso de negocio
- 02Diseño y manipulación de datos
- 03Integración de sistemas
- 04Construcción de flujos con IA
- 05Trabajo asistido por IA sobre automatizaciones
- 06Confiabilidad y seguridad
- 07Entrega profesional
Cuatro módulos, un recorrido de oficio.
Fundamentos de automatización y AI
El proceso, los datos y la herramienta
6 clases · 3 semanasIA aplicada a automatizaciones
Modelos de lenguaje con salida estructurada, costo estimado y agentes
6 clases · 4 semanasProducción, escala y entrega
Arquitectura, seguridad, pruebas, operación y costo
8 clases · 5 semanas · nuevoProyecto final integrador
Un caso completo bajo sprints, con defensa ante panel
3 sprints · nuevoNo se prohíbe la IA: se explicita qué se espera en cada tramo.
Los estudiantes van a usar IA desde el primer día. En lugar de ignorarlo, cada módulo arranca con un acuerdo pedagógico sobre para qué se usa y por qué.
M1Buscador y explicador
El diagnóstico lo hace el estudiante: es el criterio que después le van a pagar.
M2Objeto de estudio y copiloto de prompting
Entender tokens, temperatura y formato solo se aprende peleándose con el prompt.
M3Copiloto de construcción, con revisión humana
Se evalúa si sabe leer lo que produjo el modelo y justificar la arquitectura.
M4Sin restricción, declarando qué delegó
La defensa evalúa criterio, no abstinencia.
41:42Masterclass en Henry
Cómo convertirte en el referente de IA de tu empresa.
Junto a Milagros Savino, Business Lead de Henry, recorrimos qué hace un perfil de AI Automation en el día a día y cómo llegar a él desde el rol que ya tenés.
Ver la masterclass