Máster en Agentes de IA e Hiperautomatización de Procesos

Introducción a la hiperautomatización como motor de la transformación digital. Se exploran las tecnologías habilitadoras, los factores de éxito y los desafíos, ilustrando su impacto disruptivo en los procesos de negocio mediante casos reales multisectoriales.

Definición y fundamentos de hiperautomatización Beneficios estratégicos para la empresa Casos de uso reales y multisectoriales

Principales retos y barreras para la adopción Panorama de tecnologías habilitadoras Tendencias actuales y emergentes

Se profundiza en el funcionamiento de los agentes inteligentes, sus aplicaciones prácticas y cómo integrarlos en el tejido empresarial para mejorar procesos y experiencia de cliente. Se exploran sus capacidades y limitaciones, así como los aspectos de gobernanza para su integración responsable en las empresas. Además, se presentará la inteligencia artificial generativa como un paradigma clave que habilita nuevas capacidades en la evolución y comportamiento de estos agentes. 

Definición y funcionamiento de agentes inteligentes Diferencias entre automatización cognitiva y tradicional Casos de aplicación práctica en distintas industrias Herramientas y plataformas para crear agentes inteligentes Impacto en la productividad y la toma de decisiones Arquitecturas de agentes

Introducción a grandes modelos de lenguaje Herramientas clave de IA: ChatGPT, Copilot, Gemini Integración en flujos de trabajo para automatización Automatización de tareas de redacción y análisis Model Context Protocol (MCP) Aplicación práctica y ejemplos

Se aborda el diseño y la optimización de instrucciones para guiar el comportamiento, razonamiento y toma de decisiones de los agentes de IA. Se profundiza en técnicas de estructuración contextual, patrones de razonamiento autónomo, control de parámetros del modelo y validación de salidas, y se introduce conceptualmente la integración de bases de conocimiento internas (RAG) como técnica para reducir alucinaciones y mejorar la precisión y verificabilidad de las respuestas.

Claridad, especificidad y gestión del contexto operativo Zero-Shot, One-Shot y Few-Shot Prompting Razonamiento paso a paso con Chain of Thought, Self-Consistency y Self-Critique Metodología ReAct (Reason + Act) para agentes autónomos Prompting modular y Compiler Prompting

Ajuste de parámetros y temperatura del modelo Validaciones de salida y técnicas anti-alucinación Manejo de errores, salvaguardas y fallbacks Introducción a RAG y Prompt Chaining para la integración de información propia

Se explora el uso práctico de herramientas de inteligencia artificial generativa para crear distintos tipos de contenido de forma eficiente y comprender cómo incorporar estas capacidades en agentes inteligentes. 

Introducción a la IA generativa en creación de contenido Beneficios y limitaciones de las herramientas de IA generativa en el ámbito profesional Generación de presentaciones con IA

Creación de imágenes con IA Generación de video y audio con IA

En las primeras sesiones de este tema, se explorará la creación de capacidades de automatización para agentes inteligentes utilizando Make (anteriormente Integromat), una plataforma visual low-code para diseñar escenarios complejos que permitan a los agentes orquestar interacciones entre múltiples aplicaciones y servicios. Se pondrá énfasis en cómo construir agentes de nivel 3 capaces de ejecutar acciones autónomas mediante integración vía API y agentes de nivel 4 que incorporan ciclos de autoevaluación para mejorar su desempeño de forma continua. Además, se mostrará cómo definir roles e instrucciones claros para facilitar la toma de decisiones centralizada y eficiente en estos agentes avanzados.  

Agentes autónomos Configuración intuitiva Integración de IA Desarrollo de agentes autónomos con ejecución de acciones integradas (nivel 3) Definición de rol e instrucciones

Toma de decisiones centralizada Interacción con escenarios Implementación de ciclos de mejora continua y autoevaluación en agentes adaptativos (nivel 4) Make

Este tema se centra en el uso de n8n, una herramienta low-code y de código abierto, para diseñar flujos de automatización que permitan a los agentes inteligentes conectarse con aplicaciones, datos y servicios de IA, y ejecutar tareas de forma autónoma o semiautónoma. También se abordan agentes avanzados, con capacidad de acción, autoevaluación, mejora continua y procesamiento multimodal. 

Arquitecturas modulares: planificación, razonamiento y memoria Automatización avanzada con sistemas externos (agentes nivel 3) Ciclos de mejora continua y autoevaluación (nivel 4)

Bases de datos vectoriales y RAG Agentes que combinan múltiples modalidades de datos Conexión de agentes a bases de conocimiento externas con Obsidian

Se explora el ecosistema Claude para optimizar la productividad y automatizar flujos de trabajo en el ordenador.

Diseño de prompts avanzados, cadenas de razonamiento y Few-Shot con Claude Gestión de contexto continuo y espacios de trabajo con Claude Projects Generación de dashboards, documentos interactivos y formularios con Artefactos Creación de habilidades y capacidades personalizadas mediante Skills

Navegación web, extracción de datos y automatización con la extensión de Chrome Agente de escritorio y ejecución autónoma de tareas locales con Claude Cowork Integración de herramientas externas con MCP Entrenamiento de Skills por grabación de pantalla y registro de acciones

Introducción al vibe coding para crear aplicaciones funcionales mediante lenguaje natural. El tema recorre todo el ciclo de desarrollo con Claude Design y Claude Code, desde la ideación y el prototipado hasta la programación, gestión de repositorios y despliegue continuo. Además, se explora cómo llevar Claude Code más allá del desarrollo de software tradicional, para construir automatizaciones, agentes y flujos de trabajo sobre n8n.

Fundamentos de vibe coding para el desarrollo de software asistido por IA Aplicación de pensamiento lógico, crítico y lateral en la construcción de software Prototipado visual de interfaces y componentes de UI con Claude Design Exportación y conexión de prototipos con herramientas de diseño e integración Desarrollo y programación autónoma desde el terminal y web con Claude Code Gestión de archivos, repositorios y control de versiones con Git y GitHub

Despliegue y publicación de aplicaciones y productos en Vercel Creación y edición de automatizaciones y agentes en n8n mediante Claude Code Creación de automatizaciones y agentes n8n con Claude Code vía MCP Integración de desarrollo de software y automatización low-code en un mismo flujo de trabajo con IA Kimi K3 como alternativa a Claude para el desarrollo asistido por IA

Crear una aplicación con IA es solo el primer paso. El verdadero reto empieza cuando esa idea tiene que sobrevivir fuera de tu ordenador: con datos reales, usuarios reales y una dirección web a la que cualquiera puede entrar.

En esta masterclass daremos ese salto con Claude Code: construiremos en directo una aplicación completa, de principio a fin, con base de datos y despliegue real, incorporando además automatización agéntica dentro del propio flujo de trabajo. Veréis hasta dónde se puede llegar hoy sin escribir código, y entenderéis con claridad dónde termina ese territorio y empieza el trabajo de un equipo técnico.

Una sesión práctica para perder el miedo a la palabra "producción" y aprender a moverse en ella con criterio.

Automatizar con éxito requiere identificar los procesos adecuados y analizar su viabilidad técnica y económica. Este tema proporciona un enfoque práctico para realizar levantamientos de procesos, analizar su impacto y priorizar aquellos con mayor potencial de automatización. Se presentan criterios claros y herramientas para seleccionar las mejores estrategias de automatización.

Métodos de levantamiento de procesos Herramientas y técnicas de mapeo de procesos Criterios de selección para automatización

Priorización estratégica Análisis de ineficiencias

El agente de IA está dejando de ser algo con lo que conversas para convertirse en algo que trabaja mientras tú haces otra cosa: vigila, decide y te avisa solo cuando de verdad importa.

En esta masterclass analizaremos en vivo Hermes, un agente que se ejecuta en local y que representa un tipo de automatización distinto al que ya conocéis: no se dispara por un evento como un flujo de Make o n8n, ni requiere que estés delante como un asistente conversacional. Vive de guardia, recuerda el contexto entre ejecuciones, decide sobre información ambigua y aprende lo que le enseñas.

A través de demostraciones prácticas los alumnos verán cómo se construye un agente de este tipo, cómo se le encarga una tarea de fondo y cómo se le avisa solo de lo que requiere atención.

Desde la conceptualización hasta la implantación, cada proyecto de automatización requiere una planificación detallada. Este tema presenta las fases clave, los indicadores de éxito y cómo presentar un business case sólido que respalde la inversión tecnológica. Incluye ejemplos prácticos de business cases y herramientas para la gestión eficiente de proyectos.

Fases clave del ciclo de vida de proyectos de automatización Indicadores de éxito en proyectos Estimación de costes Presentación de business case sólido

Retorno de inversión De la conceptualización a la implantación Monitorización de procesos Gestión de recursos y riesgos

El dominio de la notación BPMN es clave para definir procesos de forma estandarizada y facilitar su posterior automatización. Este tema enseña a documentar flujos de trabajo con precisión, identificando oportunidades de mejora y optimización dentro de cualquier área funcional. Incluye ejercicios prácticos utilizando herramientas digitales para el modelado de procesos.

Introducción a BPMN y sus elementos Herramientas digitales para modelado BPMN

Modelado de procesos para automatización Identificación de mejoras y puntos críticos

Este tema introduce las bases de la automatización robótica de procesos con UiPath, una herramienta accesible para usuarios de negocio. Se enseñará a crear automatizaciones que liberen tiempo y mejoren la productividad operativa.

Introducción a RPA con UiPath Funcionamiento y aplicación de los diferentes tipos de robots Creación de automatizaciones sencillas

Mejora de productividad operativa Automatización accesible para usuarios de negocio Mejores prácticas recomendadas para el desarrollo de RPA

Muchos procesos empresariales dependen de la manipulación de información estructurada y no estructurada. Este tema enseña a automatizar estas tareas mediante tecnologías de extracción de datos y automatización documental. Se revisan casos de éxito y mejores prácticas para el desarrollo de automatizaciones robustas.

Automatización de información estructurada y no estructurada Tecnologías de extracción de datos Automatización documental

Web Scraping para extracción de datos desde sitios web Optimización de procesos empresariales

A medida que los proyectos de RPA escalan, es fundamental garantizar la robustez de las soluciones. Este tema profundiza en la aplicación de ReFramework para la gestión de errores y la creación de bots resilientes.

Diseño de automatizaciones robustas Gestión de errores con ReFramework Creación de bots resilientes

Escalabilidad de proyectos RPA Control de excepciones

Una automatización empresarial efectiva requiere la gestión centralizada de robots que gestionen los procesos digitales. Este tema enseña a usar UiPath Orchestrator para supervisar, escalar y controlar el parque de automatizaciones.

Uso de UiPath Orchestrator Supervisión y control de robots Métricas para el monitoreo de automatizaciones

Escalado de automatizaciones Gestión centralizada de procesos Optimización del parque de automatizaciones

Se explora el uso de Power Apps y Power Automate para crear aplicaciones y automatizaciones low-code e integrarlas de forma ágil en los procesos de negocio. 

Automatización low code con PowerApps y PowerAutomate Creación de aplicaciones sin conocimientos técnicos Soluciones ágiles para procesos de negocio

Integración con sistemas empresariales Limitaciones y mejores prácticas de soluciones low code

La automatización de procesos que requieren interpretación visual es posible gracias a la Visión Artificial. Este tema enseña cómo aplicar estas tecnologías para extraer valor de imágenes, formularios y documentos digitales. Se analizan los retos técnicos y se presentan casos avanzados de aplicación en diferentes industrias.

Aplicación de Visión Artificial en automatización Retos técnicos y de calidad en visión artificial Extracción de valor de imágenes y documentos

Interpretación visual para procesos automatizados Uso de tecnologías avanzadas para formularios digitales Optimización de procesos con IA visual

El navegador está dejando de ser una simple ventana a internet para convertirse en un agente que investiga, decide y actúa en tu nombre.

En esta masterclass analizaremos en vivo los navegadores agénticos que están liderando esta transformación, cada uno con un enfoque distinto: uno especializado en investigación y síntesis de información, otro en la ejecución autónoma de tareas completas, y un tercer caso que ilustra lo rápido que está evolucionando este mercado.

A través de demostraciones prácticas, los alumnos verán cómo funcionan estas herramientas, en qué se diferencian, y qué limitaciones tienen todavía.

Este tema enseña a crear, desplegar y gestionar agentes inteligentes en UiPath, con especial foco en la autonomía, orquestación y colaboración entre agentes para automatizar procesos complejos de negocio. Se tratará la conexión con otros sistemas empresariales, la gestión avanzada de excepciones y casos prácticos donde varios agentes cooperan y se monitorizan desde UiPath Orchestrator, buscando eficiencia y escalabilidad en entornos profesionales.

Uso avanzado de UiPath Orchestrator para la gestión y despliegue de agentes Modelado de flujos donde varios agentes colaboran o reparten el trabajo Integración de agentes UiPath con APIs y sistemas de IA para ampliar su autonomía

Control y monitorización de agentes, gestión de excepciones y escalabilidad Casos prácticos: automatización completa de procesos de negocio críticos con agentes Coordinación de equipos de agentes

Se capacita a los estudiantes en el diseño, desarrollo e integración de asistentes virtuales y de voz. El objetivo es permitir la interacción natural entre humanos y sistemas inteligentes, abarcando desde los principios del diseño conversacional y la gestión de intenciones, hasta la implementación en plataformas de chatbots, la integración con sistemas empresariales y la exploración de tecnologías de voz. El tema culmina con el diseño práctico de un asistente virtual inteligente, con un enfoque en la invocación de automatizaciones como "tools" y la consideración de interfaces de voz para casos de negocio específicos.

Optimización y personalización con agentes de IA NLU (Comprensión del Lenguaje Natural) NLG (Generación del Lenguaje Natural)

Gestión de diálogo y gestión del conocimiento Desarrollo e Integración de Agentes conversacionales

Este tema explora el diseño, desarrollo e implementación de avatares interactivos y personalizados impulsados por inteligencia artificial, que pueden manifestarse como gemelos digitales, asistentes virtuales o personajes en entornos inmersivos. Los estudiantes aprenderán sobre las tecnologías subyacentes que permiten a los avatares percibir, comprender, razonar, comunicarse y expresar emociones, incluyendo la integración de IA generativa para su apariencia, voz y comportamiento. Se abordarán aspectos técnicos, éticos y de interacción humana, preparando a los participantes para construir experiencias de usuario innovadoras en diversos sectores.

Definición de avatares IA: tipos (gemelos digitales, asistentes virtuales, personajes), propósitos y roles en diferentes contextos Componentes de un avatar IA: percepción (visión, audición), comprensión del lenguaje natural (NLU), razonamiento, generación (NLG, TTS, animación), expresión emocional Interacción multimodal: comunicación a través de voz, texto, expresiones faciales y lenguaje corporal

Personalización y adaptación: creación de avatares que aprenden y se adaptan al usuario y al contexto Representación visual: tecnologías para la creación de modelos 3D, animación facial y corporal

Se enseña a los estudiantes a construir soluciones de automatización complejas y escalables utilizando n8n, protocolos de comunicación como el Model Context Protocol (MCP) y Agent2Agent (A2A), y técnicas de recuperación de información (RAG) para dotar a los agentes de contexto actualizado y trazable. Se trabajará en la integración de diferentes sistemas y en la orquestación de procesos automatizados en entornos multiplataforma, siempre con un enfoque práctico y low-code.

Fundamentos de RAG: arquitectura, embeddings y bases de datos vectoriales Buenas prácticas y anti-patrones en sistemas RAG productivos Plataformas de RAG y búsqueda empresarial Características y funcionamiento Diferencias entre arquitecturas Model Context Protocol (MCP)

Protocolo Agent2Agent (A2A) para la colaboración horizontal entre agentes Práctica con herramientas Integración de diferentes herramientas Creación de agentes complejos Plataformas para la generación de agentes por lenguaje natural

El uso de IA y automatización requiere garantizar la seguridad, el cumplimiento normativo y la protección de datos. Este tema aborda los marcos legales actuales y las prácticas recomendadas para asegurar las soluciones automatizadas. Se revisan normativas internacionales y protocolos de respuesta ante incidentes.

Marco legal y normativo de IA y automatización Normativas internacionales relevantes. Ciberseguridad en soluciones automatizadas

Auditoría y mitigación de riesgos Ética y uso responsable de IA Buenas prácticas para cumplimiento normativo

Las decisiones automatizadas deben ser éticas, transparentes y justas. Este tema profundiza en los riesgos éticos de la IA y en cómo mitigar sesgos o desigualdades en el diseño y uso de sistemas automatizados. 

Ética y transparencia en decisiones automatizadas Mitigación de sesgos y desigualdades Diseño justo y responsable de sistemas IA

Riesgos éticos en IA Prácticas para uso responsable

Esta clase se enfoca en los principios fundamentales y las mejores prácticas para la dirección y planificación estratégica de proyectos centrados en la automatización. Los participantes aprenderán a definir el alcance de los proyectos, establecer objetivos claros, identificar recursos necesarios, y desarrollar cronogramas y presupuestos realistas. Se abordarán las fases clave de un proyecto de automatización desde la iniciación hasta el cierre, con énfasis en la gestión de riesgos y la comunicación efectiva con los stakeholders.

Planificación y estructura de proyectos de automatización Gestión de recursos y equipos en proyectos Estimación de costes y Retorno de Inversión (ROI) Elaboración de presupuestos Planificación de calendarios de proyectos

Liderazgo en proyectos de automatización Gestión del cambio y resistencia organizacional Maximización de adopción tecnológica Gestión de procesos y personas Estrategias para el éxito de proyectos

Esta clase se centrará en la aplicación de metodologías ágiles, como Scrum y Kanban, para la gestión eficiente de proyectos, especialmente aquellos en entornos de rápida evolución como los de automatización e inteligencia artificial. Se explorarán los principios ágiles, los roles, las ceremonias y los artefactos, capacitando a los estudiantes para liderar equipos multifuncionales, adaptarse a los cambios y entregar valor de manera iterativa e incremental, fomentando la colaboración y la mejora continua.

Principios y Manifiesto Ágil Scrum Framework Aplicación de Ágil en proyectos de automatización/IA

Herramientas para la gestión Ágil Mejora continua y adaptabilidad