Practical Generative AI

Guía práctica de nivel intermedio orientada a conducir a desarrolladores y líderes técnicos en el viaje completo desde la concepción de una idea hasta el despliegue seguro, escalable y ético de aplicaciones de IA generativa. Está dirigida a ingenieros de software, arquitectos de datos y consultores tecnológicos con conocimientos básicos de Python y servicios en la nube que desean construir productos empresariales impulsados por LLMs garantizando confiabilidad, gobernanza y alineación estratégica de negocio.

El temario ofrece un recorrido metódico que va más allá de la experimentación: cubre el tratamiento de datos estructurados y no estructurados, almacenamiento de embeddings y protección de información personal identificable (PII); metodologías de ingeniería de prompts avanzada; y marcos formales para evaluar objetivamente la calidad y fidelidad de los modelos generativos. Trata el uso y fine-tuning de modelos de código abierto en contraposición con APIs comerciales, el desarrollo de agentes autónomos para la automatización de procesos, la integración en arquitecturas cloud escalables y la implementación de salvaguardas éticas contra sesgos algorítmicos, transparencia y cumplimiento de normativas de IA en sectores como seguros, finanzas y salud.

En su vertiente aplicada, se desarrollan prototipos de soluciones generativas nativas de la nube y canalizaciones de evaluación sistemática para auditar la precisión y seguridad de las respuestas en entornos empresariales. La obra aporta un equilibrio muy necesario entre la puesta en marcha de aplicaciones reales y el cumplimiento de exigencias normativas y de privacidad; no entra en derivaciones matemáticas formales ni en la investigación interna del diseño de pesos neuronales, siendo ideal para equipos que buscan acelerar la entrega de software responsable y productivo.