Resumen
This course teaches you how to assess and improve the quality, safety, and business impact of the AI agents you create. You will learn straightforward techniques for evaluating outputs, measuring reliability, and reducing hallucinations and errors.
The course covers beginner friendly security, privacy, and governance practices so your agents align with organizational policies and regulations. You will design simple experiments to compare processes with and without agents, quantify time savings, and communicate results to managers.
Finally, you will explore how to maintain, document, and responsibly scale your agents without creating unmanageable “agent sprawl.” By the end, you will be able to define clear output requirements, evaluate your agents systematically, and make evidence based decisions about when and how to deploy them.
Programa
- Evaluar las Salidas de los Agentes de IA
Cuando tu agente de IA está manejando tickets reales, redactando respuestas a clientes o resumiendo historiales de cuentas, "parece estar bien" no es un estándar de calidad que puedas defender ante un interesado o un regulador. Este módulo te proporciona las herramientas prácticas para cambiar eso. Aprenderás a traducir expectativas vagas en criterios de aceptación escritos, construir pequeños conjuntos de evaluación que anclen conversaciones de calidad con tu equipo, y diseñar rúbricas que hagan la revisión manual consistente y repetible. A continuación, realizarás verificaciones estructuradas de muestras, usarás registros y etiquetas para detectar patrones de fallas recurrentes, y aplicarás esos hallazgos para mejorar iterativamente tus indicaciones y flujos de trabajo. Al final de este módulo, serás capaz de definir, medir y mejorar sistemáticamente la calidad de salida de un agente de IA en tu propio contexto de trabajo.
- Seguridad, Protección y Gobernanza para Principiantes
Este módulo te lleva de evaluar las salidas de los agentes a gobernar las condiciones bajo las cuales es seguro producir y actuar sobre esas salidas. Aprenderás a reconocer los riesgos de IA — alucinación, sesgo, exposición de datos y violaciones de políticas — que más comúnmente emergen en los despliegues de agentes en producción, y a usar un marco basado en riesgos para decidir qué controles son proporcionales a tu contexto. En la segunda lección, aplicarás clasificación de datos, controles de acceso y pensamiento de privacidad por diseño a agentes que manejen información sensible de clientes, empleados o financiera. Al final de este módulo, podrás evaluar el riesgo en un despliegue real, implementar mitigaciones específicas y producir la documentación que los stakeholders legales, de cumplimiento y de seguridad de tu organización requieren cada vez más antes de aprobar un despliegue más amplio.
- Medir el Impacto y Gestionar Ciclos de Vida de Agentes
Este módulo aborda dos demandas prácticas que siguen a cada despliegue de un agente de IA: demostrar que el agente está generando valor real y mantenerlo bajo control a medida que tu organización crece. Aprenderás cómo capturar métricas de referencia antes de que comience la automatización, medir lo que realmente cambia después del despliegue y presentar esos hallazgos de una forma que resuene con gerentes y equipos financieros. También desarrollarás hábitos de documentación que eviten que los agentes se conviertan en olvidados, sin dueño o duplicados en tu organización. Al final de este módulo, serás capaz de cuantificar el impacto empresarial de un agente de IA y gestionar su ciclo de vida con una clara propiedad, revisiones estructuradas y criterios fundamentados para cuándo evolucionarlo o retirarlo.
Impartido por
LearnQuest Network
Materias
Artificial Intelligence
