Protege aplicaciones GenAI — ¡Inscríbete ya! Curso en inglés

La proliferación de aplicaciones impulsadas por LLMs y pipelines de recuperación ha abierto superficies de ataque que las prácticas de seguridad tradicionales no cubren. Este curso en inglés ofrece un marco práctico y completo para asegurar cargas de trabajo GenAI en entornos de producción, cubriendo desde amenazas reales hasta controles operativos y de gobernanza.

Con un tono directo y orientado a la práctica, te guiará paso a paso para entender ataques como inyección de prompts, exposición de datos y explotación de modelos, y te mostrará cómo implementar firewalls de IA, controles de acceso, filtrado y modelos seguros de permisos para herramientas. Incluye artefactos reales —diagramas de arquitectura, plantillas de modelado de amenazas y listas de verificación— para que puedas aplicar lo aprendido de inmediato.

Al terminar tendrás un plan de despliegue práctico (30, 60, 90 días) y las capacidades para diseñar, defender y operar aplicaciones GenAI seguras y conformes en entornos empresariales. Ideal si buscas un enfoque accionable y alineado con cómo las empresas despliegan IA hoy.

Índice

Lo que aprenderás:

  • Comprender cómo funcionan los ataques modernos a sistemas GenAI (p. ej. prompt injection y explotación de modelos)
  • Mapear amenazas a cada capa de una arquitectura LLM/RAG y priorizar riesgos
  • Diseñar e implementar controles para evitar fuga de datos y manipulación de prompts
  • Configurar firewalls de IA, guardrails y motores de filtrado efectivos
  • Definir modelos de permisos seguros para integraciones de herramientas y conectores
  • Aplicar prácticas de AI SDLC: procedencia, versionado, evaluaciones y red teaming
  • Establecer gobernanza de datos para pipelines RAG: ACLs, filtrado, cifrado y embeddings seguros
  • Implementar observabilidad, telemetría y workflows de evaluación en producción
  • Gestionar la postura de seguridad de IA: inventario de activos, puntuación de riesgo y detección de drift
  • Desarrollar un plan práctico de despliegue para los primeros 30, 60 y 90 días

Contenido del curso:

  • Secciones: 12
  • Clases: 48
  • Duración: 6 horas 30 minutos

Requisitos:

  • Experiencia general en entornos de TI, software o ingeniería
  • Familiaridad útil pero opcional con flujos de trabajo de IA o sistemas de recuperación
  • Conocimiento básico de conceptos de ciberseguridad como control de acceso o protección de datos
  • Capacidad para seguir explicaciones técnicas y desgloses arquitectónicos
  • No se requiere experiencia práctica previa con plataformas de seguridad de IA o evaluaciones

¿Para quién es este curso?

  • Ingenieros y desarrolladores que crean aplicaciones impulsadas por LLMs
  • Practicantes de ML y especialistas en datos que trabajan con pipelines de modelos
  • Arquitectos de soluciones que definen estructuras y controles de seguridad para sistemas de IA
  • Equipos de ciberseguridad y DevSecOps que supervisan despliegues de IA
  • Líderes técnicos que necesitan gestionar riesgo y gobernanza de IA en sus organizaciones

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