DESTINATARIO
| OBJETIVO
| FUNDAMENTO La automatización moderna ya no se limita a conectar aplicaciones, sino que evoluciona hacia sistemas inteligentes capaces de interpretar información, tomar decisiones y coordinar tareas mediante Inteligencia Artificial.
El avance de herramientas no-code/low-code permite que equipos no técnicos diseñen workflows complejos integrando APIs, procesamiento automático de datos y modelos de lenguaje.
En este contexto, los agentes inteligentes representan la nueva frontera: arquitecturas capaces de operar con memoria, herramientas y razonamiento, generando un impacto directo en eficiencia organizacional, escalabilidad y transformación digital.
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| Módulo I – Fundamentos y Ecosistema de Automatización
| Propósito: Comprender qué es automatizar y cómo se estructura un ecosistema moderno de integración. Automatización en entornos reales: productividad, eficiencia y escalabilidad Tipos de procesos automatizables: operativos, administrativos y de comunicación Introducción a herramientas no-code y low-code: Make y n8n Conceptos esenciales: conectores, triggers, acciones y eventos Diseño inicial de un flujo simple end-to-end |
| Módulo II – Diseño de Workflows e Integración Avanzada
| Propósito: Dominar el diseño modular y las buenas prácticas para automatizaciones escalables. Análisis y priorización de procesos (impacto vs esfuerzo) Arquitectura modular: inputs → procesamiento → outputs Buenas prácticas de diseño: idempotencia, control de duplicados Observabilidad: logging, alertas, manejo de errores Integraciones críticas: APIs, Webhooks y autenticación (OAuth, tokens) Sandbox y debugging: pruebas controladas antes de producción |
| Módulo III – IA Aplicada a la Automatización
| Propósito: Incorporar modelos de lenguaje dentro de workflows para sumar inteligencia contextual. Introducción a IA generativa en automatización: modelos, prompts y parámetros Casos de uso con LLMs: clasificación, resumen, extracción, generación Prompt engineering orientado a procesos empresariales Limitaciones actuales de la IA: memoria, precisión, razonamiento Errores comunes: alucinaciones, sesgos, fallos matemáticos Estrategias de fallback y recuperación ante fallos de IA |
| Módulo IV – Agentes Inteligentes
| Propósito: Comprender el paradigma agente y su integración con automatización. Qué es un agente: tools, contexto y memoria Diferencia entre workflow tradicional vs agente autónomo Frameworks visuales de agentes: Flowise, AgentBuilder Orquestación de agentes con Make / n8n Arquitecturas multiagente: triage, subagentes especializados, handoff Human-in-the-loop: supervisión humana en procesos críticos |
| DETALLE
✔️ Modalidad: en Vivo por ZOOM ✔️ Incluye: Certificación + Grabación de la clase ✔️ Duración: 4 encuentros | DISERTANTE ![]() |
| AGENDA 1° 09/04/2026 JUEVES
2° 16/04/2026 JUEVES
3° 23/04/2026 JUEVES
4° 30/04/2026 JUEVES | HORARIO Argentina/Uruguay/Chile: De 20:00 a 22:00 horas Bolivia: 19:00 a 21:00 horas Perú/Ecuador: 18:00 a 20:00 horas México: 17:00 a 19:00 horas |

*La planificación de contenidos y horarios de la Capacitación puede estar sujeta a modificaciones. Escencial se reserva el derecho de posponer el inicio de las clases por circunstancias de fuerza mayor. En el caso de modificación de las fechas, el Área Académica se estará comunicando con cada alumno. Bajo ninguna circunstancia. Al inscribirse en un curso, el acepta esta política y reconoce que no se realizarán devoluciones de la tarifa de inscripción. |
| ARGENTINA | EXTERIOR | ||
| $89.000 VALOR TOTAL Métodos de pago: ✔️ Transferencia bancaria ✔️ Mercado Pago (15% de Recarga en la cuota) En ambos casos deberás enviarnos el comprobante de pago ✔️Ahora puedes pagar con tarjeta de crédito y disfrutar de todos los beneficios |
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