T07 · Ingenieria y sistemas inteligentes
AI for Industry
Aplicar analitica, vision y modelos predictivos a datos de operacion industrial con un plan de integracion realista.
Para quien es
Ingenieria, mantenimiento, produccion y automatizacion industrial.
Conocimientos previosAI Builder o equivalencia validada y preparacion en datos y procesos industriales.
Problemas que ayuda a resolver
- Datos de planta sin contexto ni calidad suficiente para modelar.
- Modelos predictivos sin linea base de mantenimiento.
- Inspeccion visual con criterios no reproducibles.
- Pilotos que no consideran la integracion con los sistemas existentes.
Resultados observables
- Evaluar y contextualizar la calidad de datos de operacion.
- Implementar inspeccion asistida por vision con criterios reproducibles.
- Construir un modelo predictivo evaluado contra linea base.
- Usar simulacion o gemelos digitales para anticipar comportamiento.
- Definir un plan de integracion y medicion operativa.
Intelligent Automation Professional
Credencial existente
Base comun
60 h
Duracion sectorial
32 h
Creditos
4 SRA-CC
Disponibilidad
Consultar disponibilidad
Base comun reconocible
Ruta de entrada
1AI EssentialsAI-1 · Foundation16 h
Entendiendo la inteligencia artificial2 h
- Historia y olas de la IA
- Sistemas basados en reglas frente a sistemas que aprenden
- Redes neuronales
- Modelos fundacionales
- Agentes
- Vision
- Voz
- IA fisica y el riesgo de antropomorfizar
Como funciona la IA generativa1.5 h
- Entrenamiento
- Tokens
- Ventana de contexto
- Prediccion del siguiente token
- Temperatura
- Por que alucinan los modelos
- Cortes de conocimiento y limites de la fluidez aparente
Comunicarse con la IA3 h
- Marco GOAL
- Criterios de exito
- Aporte de contexto
- Formato de salida
- Restricciones
- Ejemplos y contraejemplos
- Descomposicion de tareas
- Salidas estructuradas e iteracion critica
IA para la productividad diaria2 h
- Escritura con control editorial humano
- Sintesis
- Extraccion
- Ideacion
- Planificacion de investigacion
- Preparacion de reuniones
- Interpretacion de datos y gestion del conocimiento personal
Pensamiento critico y verificacion2 h
- Alucinaciones
- Calidad de fuentes
- Fuentes primarias frente a secundarias
- Falsa precision
- Sesgo de confirmacion
- Sesgo de automatizacion
- Validacion de citas y escalamiento de decisiones de alto impacto
IA responsable1.5 h
- Privacidad
- Datos regulados
- Ingenieria social
- Sesgo y equidad
- Transparencia
- Propiedad intelectual
- Integridad academica
- Medios sinteticos y responsabilidad humana sobre decisiones asistidas
Herramientas y mapeo de capacidades1 h
- Categorias de herramientas en lugar de marcas: asistentes generales
- Busqueda
- Generacion multimedia
- Asistentes de codigo
- Inteligencia documental
- Analisis de datos
- Automatizacion y plataformas de agentes
Colaboracion humano + IA1 h
- Matriz de delegacion (automatizar
- Asistir
- Verificar
- Retener)
- Diseno de puntos de control
- Gestion de la descarga cognitiva y conservacion de la pericia propia
Mini proyecto y evaluacion2 h
Ver el programa completo →- Desarrollo
- Presentacion y defensa del proyecto integrador junto con las evaluaciones de conocimiento y escenarios
2AI PractitionerAI-2 · Associate20 h
Prompting avanzado e ingenieria de contexto2 h
- Contexto persistente
- Instrucciones de sistema
- Plantillas parametrizadas y bibliotecas de prompts para equipos
Investigacion y flujos de evidencia3 h
- Estrategias de busqueda
- Seguimiento de fuentes
- Verificacion cruzada y registro de evidencia
Inteligencia documental y extraccion de conocimiento2 h
- Procesamiento de documentos extensos
- Extraccion estructurada
- Resumenes fieles y control de fidelidad
Flujos profesionales multimodales2 h
- Trabajo combinado con texto
- Documentos
- Imagenes y datos estructurados
Analisis de datos asistido por IA3 h
- Exploracion
- Interpretacion y comprobacion de calculos; limites de la inferencia asistida
Plantillas, procedimientos y sistemas de conocimiento2 h
- Conversion de practicas individuales en procedimientos documentados y reutilizables
Evaluacion y control de calidad2 h
- Criterios de aceptacion
- Rubricas de salida y deteccion de degradacion
IA responsable en la practica profesional2 h
- Politicas aplicadas al puesto
- Datos del cliente
- Confidencialidad y divulgacion
Proyecto de transformacion2 h
Ver el programa completo →- Desarrollo
- Medicion y defensa del proyecto integrador
3AI BuilderAI-3 · Professional24 h
Arquitectura de flujos y mapeo de procesos2 h
- Diagnostico del proceso
- Identificacion de puntos de decision y diseno previo a la construccion
APIs, webhooks y salidas estructuradas3 h
- Integracion de servicios
- Esquemas de datos
- Validacion y manejo de credenciales
Automatizacion no-code y low-code3 h
- Construccion de automatizaciones multi-paso con plataformas de flujo
Bases de conocimiento, embeddings y RAG3 h
- Ingesta
- Fragmentacion
- Recuperacion y control de fidelidad de las respuestas
Fundamentos de agentes y uso de herramientas3 h
- Definicion de herramientas
- Limites de accion y trazas de ejecucion
Orquestacion multi-paso y aprobacion humana3 h
- Diseno de circuitos con revision
- Escalamiento y puntos de parada
Pruebas, modos de falla y monitoreo2 h
- Casos representativos
- Deteccion de degradacion y alertas
Seguridad, privacidad y controles operativos2 h
- Gestion de secretos
- Minimizacion de datos y registro de auditoria
Capstone: solucion aplicada3 h
Ver el programa completo →- Construccion
- Prueba
- Documentacion y defensa de la solucion
4AI for IndustryFormacion sectorial y proyecto aplicado32 h
Calidad y contextualizacion de datos industriales6 h
- Fuentes de planta: PLC, SCADA, historiadores y sensores
- Calidad, huecos, valores atipicos y deriva de sensores
- Contextualizacion: asociar el dato a maquina, turno y producto
- Frecuencia de muestreo y agregacion adecuada
- Gobierno del dato en entorno OT
Vision industrial5 h
- Inspeccion visual con criterios reproducibles
- Montaje, iluminacion y repetibilidad de la captura
- Clasificacion de defectos y umbral de decision
- Coste de un falso positivo frente a un falso negativo
- Validacion contra criterio de calidad existente
Modelos predictivos y mantenimiento6 h
- Del mantenimiento correctivo al basado en condicion
- Senales de degradacion y ventana de anticipacion
- Linea base: que hace hoy el equipo de mantenimiento
- Evaluacion con costo real de acierto y de error
- Integracion con la orden de trabajo
Simulacion y gemelos digitales5 h
- Modelo del proceso y su fidelidad necesaria
- Simulacion de escenarios y cuellos de botella
- Validacion del modelo contra datos de operacion
- Uso del gemelo para probar cambios sin parar la linea
Integracion y medicion operativa5 h
- Arquitectura de integracion con los sistemas existentes
- Seguridad en la frontera IT/OT
- Indicadores operativos: OEE, tiempo de ciclo y calidad
- Plan de despliegue por etapas y criterio de reversion
Proyecto: caso industrial5 h
- Caso real con linea base documentada
- Modelo o solucion evaluada con datos representativos
- Plan de integracion realista con los sistemas de planta
- Analisis de riesgo operativo y de seguridad
La base comun se reconoce una sola vez. Si ya tiene credenciales SRA previas o formacion equivalente, consulte equivalencias antes de inscribirse.
6 modulos · 32 h
Temario
Cada modulo despliega sus contenidos. La secuencia es orientativa: el orden puede adaptarse al perfil del grupo.
01Calidad y contextualizacion de datos industriales5 temas6 h
- Fuentes de planta: PLC, SCADA, historiadores y sensores
- Calidad, huecos, valores atipicos y deriva de sensores
- Contextualizacion: asociar el dato a maquina, turno y producto
- Frecuencia de muestreo y agregacion adecuada
- Gobierno del dato en entorno OT
02Vision industrial5 temas5 h
- Inspeccion visual con criterios reproducibles
- Montaje, iluminacion y repetibilidad de la captura
- Clasificacion de defectos y umbral de decision
- Coste de un falso positivo frente a un falso negativo
- Validacion contra criterio de calidad existente
03Modelos predictivos y mantenimiento5 temas6 h
- Del mantenimiento correctivo al basado en condicion
- Senales de degradacion y ventana de anticipacion
- Linea base: que hace hoy el equipo de mantenimiento
- Evaluacion con costo real de acierto y de error
- Integracion con la orden de trabajo
04Simulacion y gemelos digitales4 temas5 h
- Modelo del proceso y su fidelidad necesaria
- Simulacion de escenarios y cuellos de botella
- Validacion del modelo contra datos de operacion
- Uso del gemelo para probar cambios sin parar la linea
05Integracion y medicion operativa4 temas5 h
- Arquitectura de integracion con los sistemas existentes
- Seguridad en la frontera IT/OT
- Indicadores operativos: OEE, tiempo de ciclo y calidad
- Plan de despliegue por etapas y criterio de reversion
06Proyecto: caso industrial4 temas5 h
- Caso real con linea base documentada
- Modelo o solucion evaluada con datos representativos
- Plan de integracion realista con los sistemas de planta
- Analisis de riesgo operativo y de seguridad
Proyecto aplicado
Caso industrial con linea base, evaluacion del modelo y plan de integracion. No requiere conexion a equipos reales para su presentacion.
Secuencia publicada de referencia
Industrial Data→Vision→Predictive Systems→Digital Twins→Intelligent Automation
Delimitacion: este track cubre automatizacion industrial y datos de operacion. La mejora de procesos administrativos y de servicio corresponde a AI for Business Operations.
Credencial y siguiente paso
Credencial que se obtiene
Intelligent Automation Professional
Emitida por STEAM Robotics Academy bajo el estandar SRA-GS 1201-AI v1.1. Esta credencial ya forma parte del catalogo.
Disponibilidad
Consultar disponibilidad. Este sitio describe el diseno del ecosistema formativo. La disponibilidad de cada programa se confirma en la pagina de cohortes y por el canal institucional.