Formación en inteligencia artificial para desarrolladores: de la API a producción

• APIs de modelos de lenguaje
• Salida estructurada y uso de herramientas
• RAG (generación aumentada por recuperación)
• Agentes de IA
• Model Context Protocol (MCP)
• Evaluación de sistemas con LLM
• Seguridad en aplicaciones con LLM
• Optimización de costes y latencia

¿A quién va dirigida la formación de IA para desarrolladores?

La formación de IA para desarrolladores está pensada para equipos técnicos que tienen que construir, no solo usar, aplicaciones con inteligencia artificial: desarrolladores de backend y de producto, ingenieros de datos y responsables técnicos. Se da por hecho que el equipo programa con soltura en Python o en JavaScript/TypeScript y ha trabajado con APIs REST.

¿Qué se aprende en la formación de IA para desarrolladores?

La formación sigue el camino de una aplicación real con modelos de lenguaje, desde la primera llamada hasta su puesta en producción:

• APIs de modelos de lenguaje: llamadas, mensajes de sistema, parámetros, streaming y salida estructurada validada contra un esquema, con los proveedores habituales (Anthropic, OpenAI, Google) o modelos abiertos.
• Uso de herramientas (tool use): que el modelo consulte el ERP, el CRM o una base de datos llamando a funciones propias.
• RAG: trocear, indexar y recuperar los documentos de la empresa para que el modelo responda con ellos y cite la fuente; cuándo hace falta una base vectorial y cuándo no.
• Agentes: bucles de razonamiento y acción, límites, aprobación humana en los pasos sensibles y por qué la mayoría de problemas no necesitan un agente.
• Model Context Protocol (MCP): exponer herramientas y datos propios de forma estándar para cualquier asistente compatible.
• Evaluación: conjuntos de prueba, métricas y comparación de modelos y de versiones del prompt antes de cambiar nada en producción.
• Seguridad: inyección de instrucciones, fuga de datos y permisos de las herramientas, siguiendo el OWASP Top 10 para aplicaciones con LLM.
• Costes y latencia: elección de modelo por tarea, caché de prompts, procesamiento por lotes y monitorización.

¿Qué sabe hacer el equipo técnico al terminar?

Al terminar la formación de IA para desarrolladores, el equipo ha construido en código un prototipo sobre un caso propio (un asistente con RAG sobre su documentación o un agente conectado a uno de sus sistemas), tiene un conjunto de pruebas para evaluarlo y conoce los riesgos de seguridad y de coste que hay que cerrar antes de llevarlo a producción. Es la misma forma de trabajar de proyectos reales como el agente de IA de Barcelona Sailboats.

¿Qué no cubre la formación para desarrolladores?

La formación para desarrolladores no enseña a entrenar redes neuronales desde cero ni machine learning clásico con datos tabulares, que son otra disciplina; si es lo que necesita el equipo, se prepara un programa específico a partir de proyectos como el modelo de deep learning de Clübo. Las obligaciones legales del Reglamento de IA se tratan en el módulo de compliance, aunque aquí se ve cómo implementar en código la transparencia del artículo 50.

¿Cómo se imparte y quién la imparte?

Todas las formaciones de MB Soluciones son in-company: presenciales en las instalaciones de la empresa (en Madrid o donde esté el equipo) o en directo por videoconferencia, nunca vídeos grabados. Antes de empezar se revisa con la empresa el nivel de partida, las herramientas que usa y los procesos en los que quiere aplicar la IA, y el programa, la duración y el número de sesiones se ajustan a eso. No hay precio público: la propuesta se prepara para cada empresa.

Las imparte David Labrador Merino, consultor de datos e inteligencia artificial y docente en dos másteres de la Universidad Complutense de Madrid, donde imparte el bloque «Fundamentos de la IA» del Máster en Inteligencia Artificial en Comunicación y Medios y el bloque «Big Data en Marketing» del Máster en Transformación Tecnológica y Emprendimiento. También forma a equipos de empresas a través de EIGP, y los ejemplos salen de proyectos reales de datos, automatización e IA, no de un manual.