Fundamentación

Este laboratorio propone un paso distinto dentro de la formación en inteligencia artificial aplicada. En lugar de concentrarse solamente en aprender herramientas, modelos o prompts, trabaja sobre una pregunta que aparece muy pronto en la práctica profesional: qué conviene construir, para quién, con qué forma, con qué materiales y con qué grado de automatización.

La propuesta está orientada a la construcción de un prototipo propio a partir de un problema real de cada participante. No se busca una solución lista para producción, sino un artefacto que funcione lo suficiente como para permitir decidir.

A lo largo de la cursada se trabaja con agentes de código, terminal, control de versiones, documentación, diseño de interfaz, automatización y publicación. Estas herramientas no son el centro del curso: funcionan como medios para desarrollar criterio de diseño, control técnico y capacidad de argumentar decisiones.

El laboratorio parte de una idea simple: hoy no alcanza con saber usar inteligencia artificial. También hace falta aprender a formular mejor un problema, evaluar críticamente lo que devuelve una máquina, revisar cambios, acotar permisos, validar documentación técnica y decidir qué conviene automatizar y qué conviene supervisar.

Por eso la cursada se organiza alrededor de proyectos propios y no de ejercicios genéricos. Cada encuentro plantea un eje de trabajo común, pero cada participante avanza sobre su propio dominio, sus materiales y sus preguntas. Una misma clase puede acompañar un prototipo de análisis de imágenes para producción agropecuaria, una herramienta de organización documental para un equipo de salud, un instrumento de exploración de material didáctico, una vista de seguimiento para una operación logística o un sistema de navegación de un archivo institucional.

Esa diversidad exige una competencia central del laboratorio: buscar, leer y evaluar documentación técnica actualizada del propio campo. Se trabaja con herramientas de búsqueda e investigación asistida y con criterios de validación de fuentes, porque un sistema generativo sin documentación verificada del dominio puede producir respuestas plausibles pero incorrectas.