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Cómo usar AI en tu trabajo | Q&A con Aníbal Rojas (21 de enero)

Clase 12 de 19 • Cómo funciona el reto AI-Native: Live Classes, Cursos y Proyecto

Contenido del curso

Reto AI-Native en Platzi

  • 1
    Cómo funciona el reto AI-Native de Platzi

    Cómo funciona el reto AI-Native de Platzi

    03:51 min
  • 2
    Presenta tu proyecto aquí

    Presenta tu proyecto aquí

    05:01 min
  • 3
    Cómo elegir tu proyecto y el modelo de IA correctos (12 de enero)

    Cómo elegir tu proyecto y el modelo de IA correctos (12 de enero)

    74:26 min
  • 4
    Framework CREA para prompts efectivos (13 de enero)

    Framework CREA para prompts efectivos (13 de enero)

    66:11 min
  • 5
    Qué herramientas de AI existen y cuál usar (14 de enero)

    Qué herramientas de AI existen y cuál usar (14 de enero)

    69:39 min
  • 6
    Crear avatares con HeyGen desde cero (15 de enero)

    Crear avatares con HeyGen desde cero (15 de enero)

    51:33 min
  • 7
    Cómo construir más de cien apps con Lovable (16 de enero)

    Cómo construir más de cien apps con Lovable (16 de enero)

    64:59 min
  • 8
    Automatización de procesos con N8N sin programar (17 de enero)

    Automatización de procesos con N8N sin programar (17 de enero)

    59:05 min
  • 9
    Cómo generar ingresos creando imágenes con IA (18 de enero)

    Cómo generar ingresos creando imágenes con IA (18 de enero)

    42:04 min
  • 10
    Flujo completo para crear videos con IA (19 de enero)

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    61:25 min
  • 11
    Por qué contexto supera a modelo en IA (20 de enero)

    Por qué contexto supera a modelo en IA (20 de enero)

    57:07 min
  • 12
    Cómo usar AI en tu trabajo | Q&A con Aníbal Rojas (21 de enero)

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    Viendo ahora
  • 13
    Principios esenciales para entender la AI desde cero (22 de enero)

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    43:17 min
  • 14
    Herramientas de AI para dev (23 de enero)

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    53:49 min
  • 15
    Qué es MCP y RAG (26 de enero)

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    62:41 min
  • 16
    Construyendo asistente de AI con la API de OpenAI (27 de enero)

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    68:59 min
  • 17
    Cuál es el mejor editor de código de AI (28 de enero)

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    64:02 min
  • 18
    Crea agentes con Copilot Studio (30 de enero)

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    44:50 min
  • 19
    Anatomía de un Deep Agent en LangGraph (29 de enero)

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    40:44 min

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      Comentarios

        Sara López

        Sara López

        student•
        hace 2 meses

        Increíble la clase. La combinación de carisma y seniority de Anibal es muy tooop! da gusto escuchar a alguien con tanto dominio del tema. (modo fan girl jajaja) 🤘🏻

        Oscar Julían Osorio Romero

        Oscar Julían Osorio Romero

        student•
        hace 2 meses

        ¿Cómo gestionar el contexto en LLMs?

        El contexto debe ser conciso y relevante para optimizar el uso de tokens y evitar la 'podredumbre del contexto'. La clave es cargar solo la información estrictamente necesaria y entregarla en el momento adecuado, usando mecanismos como subagentes o skills.

        Julian Camilo Sanchez Sosa

        Julian Camilo Sanchez Sosa

        student•
        hace 2 meses
        •
        editado

        Dividir necesidades muy grandes en partes más manejables es indispensable.

        Aquí hay algunas formas de proporcionar la información necesaria en el momento adecuado:

        • Definir un subagente le indica al agente principal que dispone de una variedad de roles distintos, con diferentes capacidades, que pueden cargarse en procesos aislados para ejecutar tareas específicas.
        • Definir una biblioteca con una tabla de contenidos y una jerarquía clara de información. Esta biblioteca permite que cualquier agente decida qué información necesita en cada momento y que pueda ir cambiando de “sombrero” dentro de la misma sesión, incluso trabajando con un solo prompt.
        • También se pueden usar claude.md para instrucciones específicas.
        Gustavo Bautista Hernández

        Gustavo Bautista Hernández

        student•
        hace 2 meses

        Lo que más importancia le puedo tomar a esta clase es: "No te hagas dependiente de la IA"

        Boris Turcios

        Boris Turcios

        student•
        hace 2 meses

        Print ("Hola Mundo!"). ----> en Java jajaja lets goo

        CENTRO CORP JASOBU

        CENTRO CORP JASOBU

        student•
        hace 2 meses

        excelente clase, gracias por colocar los puntos clave en la mesa, y hablar claro no solamente la parte tecnica sino la parte real emocional y el sentido real de lo que estamos aprendiendo gracias

        EDGAR LÓPEZ FIERRO

        EDGAR LÓPEZ FIERRO

        student•
        hace 6 días

        ¿Cómo practicar habilidades usando prompting adversarial?

        El prompting adversarial consiste en configurar a la inteligencia artificial para que deje de ser complaciente y se convierta en tu crítico más severo. Por defecto, los modelos están alineados para ser amables y darte la razón, lo cual es inútil si buscas mejorar. Para aplicar esta técnica, debes darle instrucciones explícitas de que actúe como un sparring mental. Por ejemplo, si estás practicando ventas, pídele: "Actúa como un cliente escéptico, dame las objeciones más difíciles y no me compres fácilmente". Si estás programando, dile: "Encuentra todos los huecos de seguridad en este código y sé implacable". Es vital recordar que, a medida que la conversación avanza, el modelo tenderá a volver a su comportamiento amable. Cuando notes esto, limpia el historial y reinicia el contexto con el prompt original.

        EDGAR LÓPEZ FIERRO

        EDGAR LÓPEZ FIERRO

        student•
        hace 6 días

        ¿Por qué es mejor pagar por Claude Code?

        Pagar por herramientas premium como Claude Code (y la familia de modelos Opus o Sonnet de Anthropic) es una de las inversiones con mayor retorno que puedes hacer en tu carrera actual. Intentar ahorrar dinero saltando entre versiones gratuitas de diferentes modelos o usando herramientas de menor capacidad te hace perder algo mucho más valioso: tu tiempo. En el estado actual del arte, los modelos de Anthropic lideran los benchmarks en tareas de razonamiento complejo y programación. Al pagar una suscripción, obtienes acceso a ventanas de contexto masivas, capacidades agénticas avanzadas y respuestas mucho más precisas. Esto te permite iterar más rápido, construir proyectos más ambiciosos y aprender a una velocidad que te dará una ventaja competitiva masiva. Considera esa inversión como el salario del asistente de ingeniería más brillante trabajando para ti 24/7.

        EDGAR LÓPEZ FIERRO

        EDGAR LÓPEZ FIERRO

        student•
        hace 6 días

        RESUMEN:

        -Fronted/backend en Desarrollo web

        -Ingeniero o desarrollador de producto

        -Uso de modelos de IA en asistentes de código

        -Manejo de la información a niveles corporativo y personal

        -El impacto de la IA en el análisis de datos

        -Fundamentos de programación

        -Paradoja de Ombas

        -Prompt in/adversarial

        -Problemas de los vendedores

        -Limitaciones del uso de la IA a nivel empresarial

        -LLM

        -Open Code

        -LinkedIn de Aníbal Rojas

        -Alucinaciones de los agentes IA:

        positivas.-útiles para el contexto que se usan

        negativas.-restan aportaciones a un proyecto

        -Principios de prompting:

        comparar respuestas de agentes IA

        hacer testsuit (mecanismo determinístico): feedback al LLM sobre el comportamiento de la IA

        -Ingeniero de productos en empresas corporativas

        -Optimización para el uso de tokens

        compactación

        caché

        contexto: prompting engineering

        jerarquía de información

        -Estructura de contexto en LLM

        skill

        directorio=contexto

        sub/agente IA

        -Futuro de los programadores senior

        campos o puestos de trabajo

        problemas de identidad laboral

        -Diseñador de productos

        desafío de límites laborales con IA

        -Formatos de los prompts en un sistema multiagente

        md

        json

        revisión de sintaxis

        -Corrección de errores de código con IA con agentes IA pro

        -Impacto de la IA en el diseño gráfico

        Trabajo de Ariel Contreras

        pencil.dev (Pencil – Design on canvas. Land in code. )

        -Conexión de un agente LLM a un software de gestión web sin API externa

        API obligatoria

        scraping

        -Perplexity

        -Futuro del SEO

        -Impacto de la IA en educación

        IA como complemento del aprendizaje, no como sustituto de los demás materiales educativos

        JOHN DAVID GIRALDO PEREZ

        JOHN DAVID GIRALDO PEREZ

        student•
        hace 2 meses

        Excelentes aportes!! muchas gracias!

        Andres Zapata T.

        Andres Zapata T.

        student•
        hace 2 meses

        Creatividad, en cualquier trabajo ayuda a realizar un mejor trabajo.

        Leonardo David Moncada Ramirez

        Leonardo David Moncada Ramirez

        student•
        hace 2 meses

        Excelente forma de terminar la clase de Anibal. El pensamiento critico, la forma en que cada uno vemos el mundo es al esencia de la diversidad de ideas y conocimientos que llevan a una generacion al crecimiento. La IA es una herramienta, no un DIOS que no se equivoca y lo sabe todo. El resultado de una generacion entregada a la IA sin usar su inteligencia lo podemos ver en la pelicula WALL-E de Disney con los seres humanos en la nave. Espero no sea ese el futuro, mas aun con proyectos como MACROHARD de Elon, que desarrollara agentes que practicamente haran todo por ti. No se necesitara aprender lo basico para manejar una IA, aplicacion o programa. El agente IA hara por ti practicamente todo.

        Leonardo Covarrubias

        Leonardo Covarrubias

        student•
        hace 2 meses

        lo malo para que entender esta clases hay que tener conocimientos previos

        EDGAR LÓPEZ FIERRO

        EDGAR LÓPEZ FIERRO

        student•
        hace 6 días

        ¿Qué pasa si solo me dedico a programar?

        Si tu identidad profesional y tu valor en el mercado dependen exclusivamente de tu capacidad para escribir líneas de código o tomar tickets de Jira, te enfrentarás a un estancamiento inminente. La inteligencia artificial ya es capaz de generar código más rápido, sin cansarse y a una fracción del costo. El valor intrínseco de la programación mecánica está cayendo en picada. Lo que debes hacer es evolucionar hacia el rol de ingeniero de producto. Esto significa dejar de enfocarte solo en la sintaxis y empezar a conectar la tecnología con los problemas reales del negocio y la experiencia del usuario. Tu valor ahora radica en tu capacidad para orquestar agentes de IA, diseñar arquitecturas sólidas y aplicar principios fundamentales de ingeniería para resolver problemas estratégicos que ninguna máquina puede entender por sí sola.

        ahernandezsa

        ahernandezsa

        student•
        hace 2 meses

        La mejor clase

        Rubén Orozco

        Rubén Orozco

        student•
        hace 2 meses

        La clase, fue solo las preguntas, o había parte practica ???

        Buena clase, pero me queda la duda porque no pude verla en vivo

          Mariangela Gomez

          Mariangela Gomez

          student•
          hace 2 meses

          Era una clase de solo preguntas