Agentes y automatización de flujos con IA « Atrás
Metodología Presencial
Tipo SEMINARIO
Fecha inicio 16/06/2026
Fecha fin 16/06/2026
Datos de la edición
  • Periodo de inscripción : 01/06/2026 - 15/06/2026
  • Horario : El 16/06/2026 de 16:30 a 20:30 horas.
  • Número de plazas : 230
  • Periodo de docencia : 16/06/2026 - 16/06/2026

La inteligencia artificial está evolucionando rápidamente desde modelos capaces de responder preguntas o generar contenido hacia sistemas que pueden ejecutar tareas, encadenar pasos y participar de forma activa en procesos reales de trabajo. Esta sesión ofrece una visión clara y práctica sobre cómo funcionan los agentes autónomos y los flujos orquestados por IA, qué pueden hacer hoy de forma realista y cómo pueden ayudar a mejorar la eficiencia en equipos técnicos y operativos.

A lo largo de la sesión se explicará la diferencia entre un modelo de lenguaje y un agente, cómo se diseñan workflows asistidos por IA y qué tipo de tareas pueden automatizarse actualmente con buenos resultados: revisión inicial de pull requests, generación o actualización de documentación, limpieza de repositorios, apoyo en QA o ejecución de secuencias repetitivas. También se abordará cómo orquestar estos procesos sin necesidad de desarrollar soluciones complejas, utilizando enfoques visuales y de bajo código.

El objetivo es que los asistentes comprendan el potencial real de estos sistemas, identifiquen casos de uso aplicables en su entorno y sepan por dónde empezar para incorporarlos con criterio y de forma útil en sus flujos de trabajo.

Objetivos :
  • Comprender la diferencia entre un modelo de lenguaje y un agente basado en IA
  • Conocer cómo se diseñan y orquestan flujos de trabajo asistidos por IA
  • Identificar casos de uso reales y viables para automatizar tareas en equipos técnicos
  • Entender qué tareas pueden delegarse hoy de forma segura y cuáles requieren supervisión humana
  • Descubrir opciones de orquestación visual o sin código para poner en marcha automatizaciones sencillas
  • Obtener una visión práctica y realista del estado actual de los agentes y sus limitaciones
Dirigido a :

Equipos de desarrollo, QA, operaciones, producto y perfiles técnicos o funcionales que quieran mejorar la eficiencia de sus procesos mediante automatización asistida por inteligencia artificial.

Perfil del docente :

El ponente será David Carvajal Garrido, consultor y formador tecnológico con más de 15 años de experiencia ayudando a equipos de desarrollo a mejorar su productividad, calidad y autonomía sin interrumpir la producción. Es creador del método Formación Tecnológica Integrada, un enfoque basado en el aprendizaje práctico directamente sobre el entorno real de trabajo, el código y los proyectos activos de los equipos.

Su trabajo se centra en acompañar a perfiles técnicos en la adopción eficaz de nuevas herramientas y enfoques de desarrollo, como el low-code aplicado a arquitecturas reales o el uso de inteligencia artificial como apoyo al desarrollo y al testing, siempre desde una perspectiva crítica y orientada a resultados. Su enfoque pone el foco en entender qué aporta realmente cada tecnología, cómo integrarla sin perder control técnico y cómo evitar el uso superficial o poco sostenible de estas soluciones.

Ha trabajado como desarrollador full stack senior, consultor técnico y formador en empresas, además de haber sido Lead Instructor en desarrollo web full stack y profesor en másteres oficiales universitarios. Combina visión técnica, experiencia práctica y criterio pedagógico, aportando a los equipos una mejora directa y medible en su forma de trabajar.

  • Duración :
    4 horas
  • Metodología :
    Presencial
  • Tecnología :
    • IA
  • Beneficios :
    • Certificado de asistencia
  • Qué es un agente y en qué se diferencia de un LLM
  • Capacidades reales de los agentes en la actualidad
  • Flujos de trabajo típicos en entornos de desarrollo y operaciones
  • Casos de uso: QA automático, revisión de PRs, documentación y mantenimiento técnico
  • Diseño de workflows asistidos por IA
  • Orquestación visual y enfoques sin código
  • Supervisión humana, límites y control del proceso
  • Demos de agentes sencillos aplicados a tareas reales
  • Riesgos, buenas prácticas y criterios de adopción
  • Conclusiones y siguientes pasos