Un catálogo de 18 temas que solemos cubrir en programas in-house — desde fundamentos de LLM hasta gobernanza. Selecciona los que aplican a tu equipo y obtén una estimación inicial de horas, nivel y formato. El alcance final se cierra en el diagnóstico, sin costo.
Catálogo interactivo · 18 temas · estimación de horas y formato en vivo
Diséñalo tú
Arma tu propio training de IA
Elige los temas que necesita tu equipo. Calculamos horas, días sugeridos y mix de audiencias en vivo. Es un punto de partida — el currículo final se afina en el diagnóstico.
Catálogo · 18 temas
Arrastra al stack abajo · click para añadir
¿No sabes por dónde empezar?
Las horas son estimaciones de referencia · el plan final se ajusta en el diagnóstico. Un día de workshop ≈ 6 h efectivas.
Por qué training personalizado, y no un curso genérico
Hemos visto a empresas mandar a su equipo a bootcamps prefabricados y volver con material que no aplica a su operación. El problema no es el contenido — es que la IA aplicada depende del contexto: tu stack, tu base de datos, tus restricciones regulatorias, tu equipo, las decisiones que tienen en mesa este trimestre.
Un curso genérico te da:
Ejemplos en stacks que no son los tuyos (FastAPI + OpenAI cuando tu producción corre en .NET con SQL Server)
Promesas de modelo y de costos desactualizadas en 6 meses
Casos de uso aspiracionales (chatbots de e-commerce gringo) cuando tu problema real es procesamiento de documentos en español con regulaciones locales
Ninguna conversación sobre las decisiones específicas que tu liderazgo tiene pendiente sobre IA
Un programa diseñado para tu empresa parte de lo opuesto. El diseñador del hero arriba es solo un punto de partida — un catálogo de los temas que solemos cubrir — pero cada engagement empieza desde un diagnóstico real con tu equipo: stack, problemas en mesa y decisiones pendientes.
Audiencias dentro de tu empresa
Los programas integran dos tracks paralelos que comparten conceptos pero tienen contenido específico para cada audiencia. Pueden correrse en paralelo o secuencialmente según el plan.
Equipo técnico
Ingenieros y desarrolladores — foco en construir con IA con criterio de producción.
Modelos y APIs — Cuándo usar un LLM frontier (Claude, GPT) vs un modelo abierto self-hosted. Costos reales, latencias, vendor lock-in
RAG aplicado — Embeddings, vector stores, retrieval ranking. Cómo no construir un RAG que parece funcionar pero alucina en producción
Fine-tuning y context engineering — Cuándo cada uno tiene sentido, cuándo no. Trade-offs de costo y mantenimiento
Tool use y agentes — Diseño de tools, manejo de errores, control de loops, observabilidad
Evaluación continua — Métricas que importan, golden sets, regresiones, A/B testing de prompts
MLOps práctico — Monitoreo, alertas, rollback, gestión de versiones de modelo en producción
Liderazgo
C-suite, gerentes y product owners — foco en criterio para decidir, presupuestar y dirigir equipos.
Mapeo de oportunidades — Qué tipos de problema rinden con IA, cuáles se resuelven mejor con automatización clásica, cuáles todavía no son viables económicamente
Build vs SaaS vs híbrido — Cómo evaluar opciones cuando un vendor promete resolverlo todo. Criterios técnicos y financieros, no solo demos
Riesgos de adopción — Vendor lock-in, soberanía de datos, dependencia de proveedores, regulación emergente
Lectura de roadmaps técnicos — Identificar señales de riesgo, hacer las preguntas correctas a tu equipo o a tu proveedor
Presupuestar IA en producción — Costos de inferencia, observabilidad, equipo de mantenimiento, evaluación continua
Gobernanza — Qué políticas de uso, qué datos pueden salir, qué casos requieren revisión humana
Formatos de entrega
Tres modalidades, combinables. Lo común es un workshop in-house intensivo al inicio, seguido de mentoría continua para escalar.
Formato principal
Workshop in-house
2–5/días
Sesiones intensivas presenciales o remotas, currículo y ejercicios armados sobre el stack y los problemas reales del cliente.
Explicación conceptual + práctica
Ejercicios sobre tu stack
Casos reales (los tuyos cuando aplica)
Material técnico específico al cierre
Liderazgo
Sesión ejecutiva
2–4/horas
Talleres cortos para C-suite, gerentes y product owners. Cero código, máximo criterio para decidir mejor en una sola tarde.
3–4 conceptos centrales
2–3 casos comparados específicos
Bloque de preguntas abiertas sobre tus planes
Recurrente
Mentoría continua
4–12/hr/mes
Acompañamiento mensual al equipo técnico. Para empresas que ya levantaron un POC y están escalando a producción.
Revisión de código y arquitectura
Decisiones de implementación
Evaluación de proveedores y herramientas
Sin contratar full-time
Por qué con PaloSanto
Hace 25 años fundamos la primera empresa de software libre en Ecuador. Construimos Elastix, una de las plataformas de comunicaciones unificadas más descargadas del mundo. Hoy aplicamos ese mismo enfoque — open source, criterio técnico, soluciones que sobreviven al hype — al campo de la IA empresarial.
Lo que diferencia nuestro entrenamiento:
Practicantes, no académicos — Quienes capacitan son los mismos ingenieros y arquitectos que están construyendo soluciones de IA en producción para clientes reales
Vendor-agnostic — No vendemos un stack ni una herramienta. Te enseñamos a evaluar para que decidas tú
Currículo a medida por cliente — Cada engagement parte de un diagnóstico. Nada de slides genéricos reciclados de la última cohorte
Casos reales como base de aprendizaje — Los ejercicios usan datos, stack y problemas del cliente. El conocimiento queda anclado a la operación, no a ejemplos descontextualizados
Bilingüe técnicamente — Sabemos hablar con ingenieros sobre embeddings y con gerentes sobre TCO en la misma reunión. Ese puente es escaso
Continuidad opcional — Después del workshop puedes pasar a mentoría continua sin reonboardear a un nuevo proveedor
Lo que tu empresa obtiene
Al terminar un programa típico:
Tu equipo habla un vocabulario común sobre IA — técnicos y liderazgo dejan de hablarse por encima
Tienes un mapa de oportunidades priorizado para tu operación específica — qué hacer primero, qué después, qué descartar
El equipo sabe evaluar proveedores con criterios técnicos, no solo por demos
Los POCs nuevos arrancan con plan de salida a producción — no quedan huérfanos en el laptop de alguien
Tienes estimaciones de costo realistas de operación en producción, incluyendo inferencia, mantenimiento y evaluación
Material técnico de referencia específico para tu stack que vive en tu wiki o repo interno
Acceso opcional a sparring partner externo vía mentoría si decides continuar
Cómo arrancamos
Conversación inicial sin costo — 45-60 minutos con tu equipo. Nos cuentan qué hay en la operación, qué problemas están en mesa, qué decisiones tienen pendientes. Si determinamos que lo que necesitan es training, pasamos al paso 2. Si determinamos que es otra cosa, te lo decimos honestamente.
Propuesta a medida — En 5-7 días hábiles entregamos un plan concreto: módulos, formato, cronograma, monto cerrado. La propuesta se revisa con tu equipo antes de aprobar.
Ejecución — Workshops, sesiones ejecutivas o mentoría según el plan, sobre tus casos reales. Material de referencia específico para tu stack al cerrar cada módulo.
Continuidad opcional — Después del programa inicial, muchos clientes pasan a mentoría continua o nos contratan para proyectos específicos.
¿Tu empresa está evaluando capacitar a su equipo en IA? Hablemos — el primer paso es esa conversación de diagnóstico, sin costo y sin compromiso.
