Arquitectura Cloud para IA

Curso para profesionales que buscan diseñar, implementar y optimizar arquitecturas cloud escalables, seguras y eficientes, que habiliten la adopción de inteligencia artificial alineada con los objetivos de negocio y las mejores prácticas internacionales.

1. Arquitectos de Soluciones Cloud.

   Profesionales que diseñan infraestructuras tecnológicas y buscan especializarse en arquitecturas que soporten inteligencia artificial, incluyendo batch, real-time, híbridas y edge.

2. Gerentes y Líderes de Proyecto de Transformación Digital.

   Ejecutivos responsables de iniciativas de innovación tecnológica que requieren implementar IA de manera estratégica y escalable dentro de entornos cloud.

3. Ingenieros DevOps, MLOps y de Datos.

   Profesionales técnicos que trabajan con modelos de IA y necesitan comprender cómo desplegarlos eficientemente usando plataformas cloud (ej. AWS, XCloud, CoreWeave).

4. CTOs, CIOs y Responsables de Tecnología.

   Tomadores de decisiones interesados en alinear las capacidades cloud con los objetivos de negocio, considerando sostenibilidad, privacidad, costos y eficiencia operativa.

5. Consultores de Transformación Digital y Cloud Computing.

   Especialistas externos que asesoran a organizaciones sobre cómo estructurar y ejecutar arquitecturas cloud seguras y optimizadas para IA generativa y tradicional.

Profesionales técnicos y estratégicos que lideran o diseñan arquitecturas cloud para IA: arquitectos, CIOs, CTOs, líderes de proyecto, DevOps y consultores en transformación digital.

1. Comprender los componentes clave de una arquitectura cloud para IA (red, cómputo, datos, seguridad).
2. Analizar diferentes tipos de arquitecturas: por lotes, en tiempo real, híbridas y edge.
3. Seleccionar tecnologías y servicios cloud adecuados (ej. AWS, Kubernetes, DevOps, LLMs, GPUs).
4. Integrar herramientas de IA generativa, aprendizaje automático y RAG en la arquitectura.
5. Evaluar aspectos de privacidad, sostenibilidad, escalabilidad y vendor lock-in en las decisiones arquitectónicas.

• Aprendizaje basado en problemas (ABP).
• Clases magistrales con docentes expertos.
• Estudios de caso reales (AWS, Apple, Emory).
• Talleres prácticos y uso de plataformas de simulación (ej. AWS Console, Terraform, Kubernetes).

• Blueprint de arquitectura cloud para IA.
• Checklist de buenas prácticas.
• Guía de selección tecnológica para IA cloud.

1. Dominio técnico y estratégico sobre arquitecturas IA en la nube.

   Adquiere un entendimiento profundo para diseñar y evaluar arquitecturas cloud que soporten inteligencia artificial de forma escalable y segura.

2. Habilidad para liderar la toma de decisiones sobre infraestructura de IA.

   Desarrolla criterios sólidos para seleccionar tecnologías, gestionar riesgos y alinear decisiones técnicas con los objetivos del negocio.

3. Acceso a herramientas y metodologías de última generación.

   Aprende a utilizar plataformas, frameworks y buenas prácticas reconocidas a nivel internacional para implementación y gestión de IA.

4. Networking con profesionales del ecosistema IA y cloud.

   Conecta con expertos y colegas de distintos sectores, compartiendo experiencias reales y generando oportunidades de colaboración estratégica.

5. Capacidad para traducir requerimientos de negocio en soluciones técnicas.

   Fortalece tu rol como puente entre áreas técnicas y directivas, proponiendo soluciones cloud e IA que respondan a necesidades operativas y estratégicas.

1. Reducción de costos y riesgos en la adopción de IA.

   Optimiza inversiones en infraestructura cloud evitando decisiones técnicas ineficientes o innecesarias gracias al análisis experto del personal capacitado.

2. Diseño de soluciones escalables alineadas con el negocio.

   Implementa arquitecturas flexibles que crecen con las necesidades de la organización, enfocadas en casos de uso reales y medibles.

3. Mejora de tiempo de despliegue en proyectos IA.

   Reduce el time-to-market de productos o soluciones con IA mediante prácticas modernas como MLOps, automatización y aprovisionamiento ágil.

4. Mayor madurez tecnológica en cloud + IA.

   Fortalece las capacidades internas para ejecutar proyectos complejos con autonomía, solidez y alineación a estándares internacionales.

5. Aceleración de la innovación con control y gobernanza.

   Permite una innovación sostenida y responsable al integrar marcos de seguridad, cumplimiento normativo y gestión de IA bajo buenas prácticas.

• Estudio de caso aplicado (por equipo).
• Simulación de decisiones técnicas y financieras.
• Proyecto final: blueprint arquitectónico para un caso real.

• Conocimiento previo en cloud computing o arquitectura tecnológica.
• Experiencia en proyectos digitales o IA (deseable).
• Cuenta activa en una plataforma cloud (AWS, GCP).