Resuelve problemas empresariales con IA Agéntica

Programa de Posgrado en IA Agéntica para Aplicaciones Empresariales

La Solicitud cierra en 30th Apr 2026

Delivered in collaboration with Great Learning

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Obtén detalles sobre el temario, proyectos, herramientas y más

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Programa de Posgrado en IA Agéntica para Aplicaciones Empresariales

La Solicitud cierra en 30th Apr 2026

RESULTADOS DEL PROGRAMA

Eleva tu carrera con IA

Crea flujos de IA Agéntica para resolver problemas e impulsar el crecimiento laboral.

Navega el entorno de la IA y domina conceptos clave para resolver retos de negocio en diferentes funciones.
Usa IA generativa, LLM y RAG para optimizar la productividad y transformar los resultados de tu negocio.
Crea sistemas inteligentes con contexto para automatizar flujos de trabajo y mejorar la eficiencia operativa.
Resuelve problemas con planeación, razonamiento y ecosistemas multi-agente escalables y seguros.

Obtén un certificado de finalización de Texas McCombs

#1 (U.S., Big Data Management) in MS Business Analytic

Eduniversal (2025)
#6 Analytics

U.S. News & World Report (2025)
#6 Business Programs

U.S. News & World Report (2025)
#7 in MS - Business Analytics

QS World University Rankings (2022)
#7 in MS Business Analytics

The Financial Engineer Times (2025)
#3 in Information Systems Graduate Programs

U.S. News & World Report (April 2025)
#7 Public University in the U.S.

U.S. News & World Report, 2026
#6 in Executive Education - Custom Programs

Financial Times, 2022

PUNTOS CLAVE DEL PROGRAMA

Por qué escoger este programa

Aprende de profesores y expertos de renombre

Aprende con clases de Texas McCombs, masterclasses en vivo y sesiones con mentores expertos y casos reales.
Elije aprender con o sin código

Elije entre una ruta basada en Python o la ruta sin código y basada en herramientas y completa componentes prácticos usando tecnologias alineadas.
Aprendizaje práctico

Domina la IA agéntica con herramientas clave, proyectos y casos de estudio reales para liderar la industria.
Apoyo para tu aprendizaje

Obtén asistencia personalizada de un Administrador de Programa, apoyo académico de la comunidad Great Learning, acceso a foros de discusión y grupos de trabajo.
Crea un portafolio digital atractivo

Desarrolla un protafolio listo para la industria que muestra tu maestría en habilidades y herramientas adquiridas
Obtén credenciales reconocidas

Al finalizar el programa obtendrás un certificado reconocido globalmente de la McCombs School of Business de la Universidad de Texas en Austin.

Habilidades que aprenderás

Agentic AI

Generative AI

RAG

Prompt Engineering

Large Language Models

Agentic RAG

MCP Framework

Multi-Agent Systems

Responsible AI

Agentic AI

Generative AI

RAG

Prompt Engineering

Large Language Models

Agentic RAG

MCP Framework

Multi-Agent Systems

Responsible AI

Este programa es ideal para

Profesionales que buscan un programa flexible para aprender a desarrollar sistemas de IA agéntica avanzados.

Profesionales del conocimiento

que buscan desarrollar habilidades prácticas en IA agéntica para automatizar y optimizar flujos de trabajo
Expertos en negocios y tecnología

que buscan expandir su conocimiento en diseñar sistemas inteligentes para mejorar la eficiencia en toma de decisiones y en la operación
Aspirantes en IA

que se preparan a contribuir efectivamente en projectos que involucran IA agéntica para procesos de automatización e inteligencia
Líderes técnicos

que buscan guiar a sus equipos a transicionar flujos empresariales a flujos de IA agénticos para empujar la inovación y transformación

Vive una experiencia única de aprendizaje

Nuestra pedagogía esta diseñada para asegurar crecimiento y transformación profesional

Aprende de profesores reconocidos en el mundo

Aprende conceptos crítcos en masterclasses en vivo y sesiones pre-grabadas.
Convive con tus mentores

Resuelve dudas y gana habilidades en sesiones semanales en vivo con expertos de la industria.
Proyectos prácticos

Trabaja en proyectos para aplicar conceptos y herramientas que aprendes en cada módulo
Obtén apoyo personalizado

Nuestro Administrador de Programa te acompañarán durante todo tu programa

Método de aprendizaje único

Sesiones semanales en vivo

Clases interactivas para aclarar conceptos, práctica y preguntas y respuestas con profesores
Aprendizaje colaborativo

Aprende en grupo con discusiones e intercambio de ideas en clase y en foros de discusión
Plan de estudios relevante

Trabaja en proyectos y aplica conceptos y herramientas a casos reales
Obtén asistencia personalizada

Un administrador de programa te apoyará siempre que lo necesites

Plan de estudios

Diseñado por profesores de McCombs, este plan ofrece una base práctica en IA agéntica. Cubre Python, GenAI, LLMs y RAG. Aprenderás a construir agentes inteligentes con herramientas, memoria y razonamiento, progresando hacia sistemas multi-agente seguros y escalables para aplicaciones empresariales reales. ¡Impulsa hoy tu eficiencia operativa!

Con/sin código

Rutas de aprendizaje
15

Herramientas y técnicas
2.5 CEUs

Al finalizar el programa

BASES DE IA AGÉNTICA

Este módulo de preparación está diseñado para ayudar a los participantes a navegar el entorno de la IA al identificar áreas de problema claves y oportunidades de solución. Habilida a los estudiantes a entender cómo las empresas pueden usar efectivamente tecnologías de IA al tiempo que obtienen entendimiento clave de las herramientas y entornos requeridos para desarrollar soluciones de IA agéntica que apoyen sus iniciativas estratégicas de negocio

Introducción al panorama de la IA

Introducción a terminología básica ( inteligencia artificial, aprendizaje automatizado, aprendizaje profundo, IA generativa, modelos de lenguaje de gran escala, IA agéntica) Historia y evolución de la IA Problemas empresariales y espacios de solución a través de diferentes industrias

Introducción y configuración a herramienta práctica

Introducción a Python Configuración de entornos: VS Code, Google Colab Constructos de programación fundamental de Python: variables, tipos de datos, estructuras de datos (lista, diccionario, tuple), condicional y ciclos, funciones. Básicos OOP: clases, objetos, herencia

Herramientas sin programación

Introducción a herramientas sin código Configuración de entornos: GL N8N Labs

MÓDULO 01: FUNDAMENTOS DE IA AGÉNTICA

Este módulo se enfoca en crear una fuerte base en IA generativa y modelos de lenguaje de larga escala al diferenciarlos de aproximaciones disciminativas, entendiendo como funcionan los LLMs y su aplicación empresarial, practicando ingeniería de comandos con técnicas y plantillas para mejorar la escabilidad y confianza, y explorando RAG y sus componentes claves para superar las limitaciones de comandos y desarrollando soluciones de IA que comprenden el contexto y listas para la industria.

Introducción a IA generativa y modelos de lenguaje de gran escala

IA generativa vs IA discriminativa Resumen de modelos de lenguaje a gran escala Interactuando con IA generativa Riesgos de IA generativa Aplicaciones de negocio de IA generativa

Ingeniería de comandos (prompts) y generación aumentada por recuperación

La necesidad de la ingeniera de prompts Técnicas de comandos más comunes (zero-shot, one-shot, few-shot, chain-of-thought) Mejores prácticas para crear prompts efectivos Plantillas de prompts reutilizables La necesidad de la generación aumentada por recuperación Componentes clave de la RAG ( data chunking, embeddings, almacenamiento de vector, rescate, aumento, generación)

MÓDULO 02: APLICACIONES EMPRESARIALES DE LA IA AGÉNTICA

Este módulo se enfoca en entender y desarrollar agentes IA, brindando a los participantes conocimiento básico y técnicas avanzadas de implementación de IA agéntica. Comienza con una introducción a los agentes IA, donde conocerán los conceptos básicos y entornos que definen a los agentes inteligentes. Este módulo despues profundiza en cómo las herramientas y memoría pueden ser incorporados en agentes para mejorar su funcionalidad y eficiencia en la ejecución de tareas. Finalmente, cubre la planeación y razonamiento, enseñándo a los participantes cómo pueden ser programados los agentes para que tomen decisiones informadas y resuelvan problemas complejos de forma autónoma.

Introducción a Agentes IA

La necesidad de agentes IA Tipos de agentes Entornos para agentes Fundamentación y validación Creación de agentes de IA simples con LongChain RAG agéntica

Incorporando herramientas y memoria a agentes

La necesidad de herramientas externas Tipos de herramientas La necesidad de memoría Memoría de corto plazo vs memoría de largo plazo Introducción a MCP Agentes basados en herramientas con MCP

Planeación y razonamiento

El rol de la planeación Autorefleaxión El rol del razonamiento Razonamiento multi-pasos Descomposición de tareas Introduicción a entorno ReAct

MÓDULO 03: SOLUCIONES AVANZADAS DE IA AGÉNTICA

Este módulo explora conceptos avanzados de IA agéntica, comenzando con sistemas múlti-agente, donde los estudiantes examinan la interacción y coordinación entre múltiples agentes de Ia para resolver problemas completos de forma colaborativa. Después, el enfoque cambia para probar y evaluar sistemas agénticos, dando insights a metodologías para examinar el desempeño, confiabilidad y efectividad de agentes IA en diferentes escenarios. Finalmente, el módulo cubre el tema crucual de asegurar soluciones de IA agéntica, resaltando la importancia de implementar medidas robustas de seguridad para proteger sistemas IA de vulnerabilidades y asegurar una aplicaciones segura en aplicaciones del mundo real.

Sistemas multi-agente

La necesidad de sistemas multi-agente (especialización y experiencia, escabilidad, procesamiento en paralelo, securidad y tolerancia a error) Arquitectura de un sistema multi-agente Diseñando un sistema multi-agente

Probando y evaluando sistemas agénticos

Prueba de unidad Prueba de integración Prueba de sistema Prueba multi-agente Métricas de evaluación (precisión, latencia y robustez) Fundamentación, validación y veracidad Evaluación con interacción humana

Protección de soluciones de IA agéntica

Seguridad y privacidad de datos Seguridad del comportamiento del agente Registro de la toma de decisiones para transparencia Control de acceso e identidad Cumplimiento regulatorio y consideraciones éticas Despliegue de un sistema de agentes úni/múltiple como aplicación web

Semana de proyecto

CURSO A TU PROPIO RITMO

IA agéntica multimodal (Masterclass)

Esta masterclass brinda un conocimiento básico de los sistemas miltimodales de IA agéntica, enfocándose en cómo se integran los modelos y alinean información através de texto, visión y otras modalidades através de razonamiento intermodal y atención.

Modelos fundamentales multimodales Razonamiento, atención y alineación intermodal

Proyectos y casos de estudio prácticos.

Usa herramientas emergentes en proyectos prácticos y más de 15 casos de estudio reales.

FINANZAS

Agente de Análisis de Investigación Financiera

Descripción

Ayuda a analistas financieros de una organización a extraer información crítica de documentos financieros como reportes anuales, empleando efectivamente RAG. Esto incremente la eficiencia en la toma de decisiones financieras.

Habilidades que obtendrás

IA generativa
Modelos de Lenguaje
Ingeniera de Prompts
Hugging Face
Bases de Datos Vectoriales
Generación Aumentada por Recuperación

SALUD

Agente para apoyo a pacientes e información médica

Descripción

Desarrolla un asistente que apoya a pacientes a entender sus expedientes de salud, basándose en información de bases de conocimiento médico confiables y manteniendo en contexto interacciones múltiples

Habilidades que obtendrás

IA agéntica
LangChain
LangGraph
Ingenieria de Prompts
MCP
Hugging Face
Modelos de Lenguaje a Gran Escala

LEYES

IA de procesamiento documental para firmas legales.

Descripción

Crea un sistema IA muli-agente para automatizar el prcesamiento, analisis y manejo de documentos legales, mejorando la eficiencia en el flujo de trabajo desde el inició hasta la verficiación de cumplimiento.

Habilidades que obtendrás

IA agéntica
LangChain
LangSmith
Sistemas Multi-agente
Automatización de flujos de trabajo
Retroalimentación humana
Cumplimiento de documentación legal
Modelos de Lenguaje a Gran Escala

FINANZAS

Agente de Analisis de Investigación Financiera

Descripción

Aprovecha las capacidades de un agente IA para automatizar el análisis de datos y la generación de insights, mejorando la rapidez y calidad de toma de decisiones en inversiones.

Habilidades que obtendrás

Agentes IA
Análisis de datos
Python
LangChain
Toma de decisiones en inversiones

Domina herramientas y técnicas de IA top.

Herramientas básicas y avanzadas para IA agéntica para resolver problemas empresariales complejos

Python
LangChain
LangGraph
MCP Framework
LangSmith
LangChain ReAct
ChatGPT
Hugging Face

Obtén un certificado de finalización

Obtén un certificado reconocido globalmente de una de las mejores universidades de EEUU y muéstralo a tu red de contactos.

* Imagen solo con fines ilustrativos. El certificado está sujeto a cambios

Conoce a tus profesores

Aprende del profesorado reconocido mundialmente de de Universidad de Texas en Austin

Dr. Kumar Muthuraman

Faculty Director, McCombs School of Business, The University of Texas at Austin

Faculty Director, Center for Analytics and Transformative Technologies

21+ years' experience in AI, ML, Deep Learning, and NLP.

Know More

Interactúa con mentores de la industria

Convive con mentores dedicados que son expertos en activo en IA agéntica

Kalle Bylin

Product Engineer, Workday
Bhaskarjit Sarmah

Head of AI Research, Domyn
Tanya Glozman

Applied Science - AI/ML, Apple
Bridget Huang-Gregor

GenAI/ML Engineer at Amazon Web Services (AWS)
Vinicio Desola Jr

Senior AI Engineer Newmark

Cuota del programa

La cuota del programa es de USD 2,950

Cuota del programa

Dos rutas: programación en Python o herramientas sin código con componentes prácticos.
Aplica GenAI, LLMs y RAG para potenciar la productividad empresarial.
Crea sistemas de agente único con contexto para automatizar flujos y mejorar la eficiencia.
Resuelve problemas con razonamiento y sistemas multiagente seguros y escalables.

Toma el siguiente paso

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Proceso de admisión

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Revisión de aplicación

Un panel de Great Learning revisará tu aplicación para determinar si eres elegible para el programa
Únete al programa

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Criterios de selección

Diseñado para profesionales en diferentes etapas de su carrera profesional.
Ideal para aquellos que buscan obtener más conocimiento y habilidades creando sistemas de IA agéntica

PLAZAS LIMITADAS DISPONIBLES