Dust: Crear un agente de IA con LLM, APIs y Automatización de Workflows

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Dust: Crear un agente de IA con LLM, APIs y Automatización de Workflows
28
Abr

La inteligencia artificial generativa (GenAI) está transformando la forma en la que las organizaciones operan, saber diseñar y desplegar agentes inteligentes se ha convertido en una competencia clave.

Esta formación te permitirá trabajar con la plataforma Dust, una solución orientada a la creación de agentes de IA capaces de interactuar, automatizar procesos y conectarse con sistemas externos mediante APIs. A lo largo del curso, aprenderás a configurar agentes, integrar modelos LLM como ChatGPT, Claude o Gemini, y diseñar workflows automatizados orientados a casos de uso reales en empresa.

Objetivos de la formación en creación de agentes de IA con Dust

Al final de esta formación será capaz de:

  • Reconocer la interfaz de la plataforma Dust
  • Crear y configurar un agente de IA
  • Parametrizar modelos LLM
  • Diseñar diálogos interactivos
  • Integrar una API
  • Automatizar workflows
  • Analizar el rendimiento del agente

Público objetivo de la formación en agentes de IA con Dust

Product Owners / Managers GenAI, responsables de transformación digital, gestores de proyecto, desarrolladores, responsables de TI, responsables de marketing digital, consultores, gestores de datos y cualquier persona que desee optimizar el uso de agentes de IA en su actividad.

Requisitos previos de la formación en agentes de IA con Dust

Haber realizado una formación sobre técnicas y métodos de prompt engineering con LLM (como ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral o Copilot).

Programa de la formación en creación de agentes de IA con Dust

Introducción a la plataforma Dust

  • Presentación general de la plataforma Dust
  • Historia de la plataforma
  • Visión y posicionamiento en el mercado
  • Casos prácticos y ejemplos concretos
  • Ventajas para las empresas

Configuración inicial y creación de un agente

  • Conexión a la plataforma
  • Configuración de la cuenta de usuario
  • Inicio del proceso de creación
  • Elección del perfil del agente
  • Definición de los objetivos del agente

Integración de modelos de lenguaje

  • Selección de los modelos NLP integrados
  • Parametrización de las opciones de comprensión
  • Ajuste de las capacidades de generación de texto
  • Definición de umbrales de rendimiento
  • Verificación de la compatibilidad con el agente

Ejemplos de ejercicios prácticos (a título indicativo)

  • Simulación de interacción y depuración de diálogos
  • Implementación y prueba de automatizaciones mediante API
  • Análisis del rendimiento del agente con herramientas de analytics

Diseño de diálogos y escenarios interactivos

  • Creación de escenarios de conversación
  • Redacción de diálogos cortos y precisos
  • Estructuración de las interacciones
  • Uso de modelos (templates) predefinidos
  • Simulación de diferentes interacciones

Integración y automatización de workflows

  • Conexión a APIs externas
  • Integración con servicios de terceros
  • Definición de automatizaciones de tareas
  • Configuración de activadores (triggers) de acciones
  • Prueba y depuración de las automatizaciones

Seguimiento, análisis e implementación

  • Uso de las herramientas de monitorización
  • Análisis de las estadísticas de uso
  • Ajuste de los parámetros en función de los resultados
  • Simulación del agente en condiciones reales
  • Implementación final en entorno operativo

 

Nota: El contenido de este programa puede adaptarse en función de los niveles, requisitos previos y necesidades de los participantes.

1 día
7 horas

Metodología de la formación en agentes de IA con Dust

Formación impartida de forma presencial o a distancia (blended learning, e-learning, clase virtual o presencial a distancia).

El formador alterna entre métodos:

  • Demostrativo
  • Interrogativo
  • Activo (a través de ejercicios prácticos y/o simulaciones)

Recursos y medios

  • Ordenadores Mac o PC
  • Conexión a Internet de alta velocidad (fibra)
  • Pizarra blanca o paperboard
  • Videoproyector o pantalla táctil interactiva
  • Entornos de formación instalados en los puestos de trabajo o online
  • Materiales del curso y ejercicios

Evaluación de los aprendizajes

  • Durante la formación: a través de estudios de caso o ejercicios prácticos
  • Al final de la formación: a través de un cuestionario de autoevaluación

Esta formación es bonificable a través de FUNDAE para todas las empresas que cuenten con trabajadores en régimen general de la Seguridad Social y dispongan de crédito formativo. SKOLAE Formación gestiona todo el proceso administrativo necesario para que tu empresa pueda recuperar el importe invertido en la formación, siempre que se cumplan los requisitos legales y de comunicación establecidos por FUNDAE.

Profesional especializado en inteligencia artificial generativa (GenAI), con experiencia en el diseño y despliegue de agentes de IA en entornos empresariales utilizando plataformas como Dust.

Cuenta con trayectoria en la integración de modelos LLM (ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral o Copilot), así como en la conexión de APIs y la automatización de workflows orientados a casos de uso reales. Ha participado en proyectos vinculados a la optimización de procesos, asistentes inteligentes y mejora de la interacción usuario-máquina.

Combina experiencia técnica con enfoque práctico, facilitando la comprensión de conceptos complejos mediante demostraciones, ejercicios aplicados y simulaciones basadas en escenarios reales de negocio.

Objetivos

Objetivos de la formación en creación de agentes de IA con Dust

Al final de esta formación será capaz de:

  • Reconocer la interfaz de la plataforma Dust
  • Crear y configurar un agente de IA
  • Parametrizar modelos LLM
  • Diseñar diálogos interactivos
  • Integrar una API
  • Automatizar workflows
  • Analizar el rendimiento del agente

Público objetivo de la formación en agentes de IA con Dust

Product Owners / Managers GenAI, responsables de transformación digital, gestores de proyecto, desarrolladores, responsables de TI, responsables de marketing digital, consultores, gestores de datos y cualquier persona que desee optimizar el uso de agentes de IA en su actividad.

Requisitos previos de la formación en agentes de IA con Dust

Haber realizado una formación sobre técnicas y métodos de prompt engineering con LLM (como ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral o Copilot).

Duración

1 día
7 horas

Programa

Programa de la formación en creación de agentes de IA con Dust

Introducción a la plataforma Dust

  • Presentación general de la plataforma Dust
  • Historia de la plataforma
  • Visión y posicionamiento en el mercado
  • Casos prácticos y ejemplos concretos
  • Ventajas para las empresas

Configuración inicial y creación de un agente

  • Conexión a la plataforma
  • Configuración de la cuenta de usuario
  • Inicio del proceso de creación
  • Elección del perfil del agente
  • Definición de los objetivos del agente

Integración de modelos de lenguaje

  • Selección de los modelos NLP integrados
  • Parametrización de las opciones de comprensión
  • Ajuste de las capacidades de generación de texto
  • Definición de umbrales de rendimiento
  • Verificación de la compatibilidad con el agente

Ejemplos de ejercicios prácticos (a título indicativo)

  • Simulación de interacción y depuración de diálogos
  • Implementación y prueba de automatizaciones mediante API
  • Análisis del rendimiento del agente con herramientas de analytics

Diseño de diálogos y escenarios interactivos

  • Creación de escenarios de conversación
  • Redacción de diálogos cortos y precisos
  • Estructuración de las interacciones
  • Uso de modelos (templates) predefinidos
  • Simulación de diferentes interacciones

Integración y automatización de workflows

  • Conexión a APIs externas
  • Integración con servicios de terceros
  • Definición de automatizaciones de tareas
  • Configuración de activadores (triggers) de acciones
  • Prueba y depuración de las automatizaciones

Seguimiento, análisis e implementación

  • Uso de las herramientas de monitorización
  • Análisis de las estadísticas de uso
  • Ajuste de los parámetros en función de los resultados
  • Simulación del agente en condiciones reales
  • Implementación final en entorno operativo

 

Nota: El contenido de este programa puede adaptarse en función de los niveles, requisitos previos y necesidades de los participantes.

Metodología

Metodología de la formación en agentes de IA con Dust

Formación impartida de forma presencial o a distancia (blended learning, e-learning, clase virtual o presencial a distancia).

El formador alterna entre métodos:

  • Demostrativo
  • Interrogativo
  • Activo (a través de ejercicios prácticos y/o simulaciones)

Recursos y medios

  • Ordenadores Mac o PC
  • Conexión a Internet de alta velocidad (fibra)
  • Pizarra blanca o paperboard
  • Videoproyector o pantalla táctil interactiva
  • Entornos de formación instalados en los puestos de trabajo o online
  • Materiales del curso y ejercicios

Evaluación de los aprendizajes

  • Durante la formación: a través de estudios de caso o ejercicios prácticos
  • Al final de la formación: a través de un cuestionario de autoevaluación

Bonificación Fundae

Esta formación es bonificable a través de FUNDAE para todas las empresas que cuenten con trabajadores en régimen general de la Seguridad Social y dispongan de crédito formativo. SKOLAE Formación gestiona todo el proceso administrativo necesario para que tu empresa pueda recuperar el importe invertido en la formación, siempre que se cumplan los requisitos legales y de comunicación establecidos por FUNDAE.

Formador

Profesional especializado en inteligencia artificial generativa (GenAI), con experiencia en el diseño y despliegue de agentes de IA en entornos empresariales utilizando plataformas como Dust.

Cuenta con trayectoria en la integración de modelos LLM (ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral o Copilot), así como en la conexión de APIs y la automatización de workflows orientados a casos de uso reales. Ha participado en proyectos vinculados a la optimización de procesos, asistentes inteligentes y mejora de la interacción usuario-máquina.

Combina experiencia técnica con enfoque práctico, facilitando la comprensión de conceptos complejos mediante demostraciones, ejercicios aplicados y simulaciones basadas en escenarios reales de negocio.

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