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    LLM Development and AI Ethics

    Ambuj Agrawal

    Editorial
    BPB
    Año
    2025
    Páginas
    ~339
    Nivel
    Intermedio

    De qué trata

    "LLM Development and AI Ethics", obra de Ambuj Agrawal publicada en 2025 por BPB Publications, es un manual que une el desarrollo técnico de aplicaciones con modelos de lenguaje masivos y los estándares indispensables de gobernanza, seguridad y ética en inteligencia artificial. Está dirigido a desarrolladores de software, científicos de datos, investigadores y directores de proyectos con nivel intermedio que posean conocimientos previos en programación con Python y conceptos generales de aprendizaje automático, interesados en construir soluciones generativas minimizando riesgos legales y reputacionales.

    El texto cubre el ciclo de desarrollo de aplicaciones de IA generativa y modelos multimodales (texto, audio, imagen y video), enseñando técnicas avanzadas de ingeniería de prompts y la creación de agentes autónomos para la automatización de flujos de trabajo complejos. En el plano de la seguridad y el control, detalla la alineación de modelos con valores humanos (AI alignment), técnicas de interpretabilidad, prácticas de red teaming contra inyecciones de prompts y estrategias para mitigar sesgos algorítmicos. Asimismo, expone marcos de gobernanza y cumplimiento corporativo frente a normativas internacionales y la evolución teórica hacia la Inteligencia Artificial General (AGI).

    En su vertiente práctica, enseña a implementar aplicaciones generativas robustas con filtros de seguridad activos y agentes orientados a tareas empresariales seguras. Su principal valor radica en articular el desarrollo de software con la responsabilidad ética y la gobernanza, un área fundamental que los manuales técnicos convencionales suelen pasar por alto. No enseña a preentrenar grandes modelos de lenguaje desde cero en clústeres de supercómputo, pero proporciona una guía indispensable para desarrolladores que deben desplegar aplicaciones que cumplan con criterios rigurosos de auditoría y confianza.

    • Modelos de lenguaje grandes (LLMs)
    • Ética en IA
    • Seguridad y alineación
    • Gobernanza de IA
    • Ingeniería de prompts
    • Agentes de IA
    • IA generativa multimodal
    • Mitigación de sesgos
    • Automatización de flujos
    • IA general (AGI)

    ¿Cómo enseña?

    TeóricoPráctico

    Teoría + práctica

    • ✗ Sin ejercicios
    • ✓ Incluye proyectos

    Proyectos

    Agente autónomo para automatización de flujos de trabajo

    Diseño y desarrollo de un agente de IA capaz de ejecutar procesos en múltiples etapas aplicando directivas de seguridad y políticas de gobernanza predefinidas.

    Aplicación generativa segura con controles de gobernanza

    Construcción de una aplicación de IA generativa multimodal equipada con defensas contra inyecciones de prompts y filtros de mitigación de sesgos.

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