MASTER EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

PLAN DE ESTUDIO

Fundamentos Programación para IA

Python avanzado para automatización (asyncio, threads, procesos)

APIs REST y GraphQL para integración de sistemas

Automatización Clásica y RPA (Robotic Process Automation)

• Fundamentos de RPA con UiPath y Automation Anywhere
• Automatización de workflows empresariales
• Integración RPA-IA (computer vision para UI, NLP para documentos)

Arquitectura de Agentes Autónomos

• Teoría de Agentes: Agentes reactivos, basados en modelo, basados en objetivos
• Arquitecturas multi-agente: Coordinación, negociación, sistemas descentralizados
• Frameworks para desarrollo de agentes: LangChain, AutoGen, Semantic Kernel

Agentes Conversacionales y Asistentes Inteligentes

• Sistemas de diálogo avanzados: State tracking, gestión de contexto
• Agentes especializados: Customer service, ventas, soporte técnico
• Evaluación de agentes conversacionales: Métricas de satisfacción y efectividad

Agentes de Automatización Cognitiva

• Automatización de procesos cognitivos:
• Agentes para análisis documental (contracts, facturas, informes)
• Agentes para investigación automática (web scraping inteligente)
• Agentes para toma de decisiones automatizada
• Sistemas de orquestación de agentes: Coordinación de múltiples agentes especializados

Plataformas Low-Code/No-Code para Automatización IA

• Microsoft Power Platform (Power Automate + AI Builder)
• Google AppSheet con Vertex AI
• Bubble.io con integraciones de IA
• Desarrollo de custom connectors y plugins

MLOps para Sistemas de Automatización

• CI/CD para pipelines de automatización: Testing automatizado de agentes

Proyecto Capstone - Automatización Integral

Opción A: Desarrollo de un Ecosistema de Agentes

Opción B: Plataforma de Automatización Low-Code con IA

PERFIL DE EGRESO

El graduado será capaz de:

• Diseñar e implementar sistemas multi-agente para automatización empresarial
• Desarrollar plataformas low-code que incorporen componentes de IA
• Automatizar procesos complejos que requieran razonamiento y toma de decisiones
• Implementar arquitecturas human-in-the-loop para sistemas críticos
• Medir y optimizar el ROI de sistemas de automatización inteligente