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State of the Art: AI Engineering en 2026

Modo de estudioRepasoExamen

Panorama del oficio de AI Engineer en 2026: qué son los LLMs, qué sabe hacer el ecosistema hoy y dónde encaja el rol.

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Lecciones

¿Qué son los LLMs?

Fundamentos de IA Generativa: pipeline pre-training/fine-tuning/prompting, self-attention, capacidades emergentes y framework de decisión de negocio.

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Arquitectura Transformer (Profundización)

Bloque Transformer completo, mecanismo Q/K/V, multi-head attention, encoder-decoder vs decoder-only, y detalles específicos de Llama 3.1 (RoPE, RMSNorm, SwiGLU, GQA).

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Tokens, Contexto y Coste

Tokenización, ventana de contexto, comparación de modelos, estrategias de compresión (chunking, resumen progresivo, extracción selectiva) y reality check con LM Studio.

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Temperatura y Parámetros de Generación

Temperature, top_p (nucleus sampling), frequency_penalty, stop sequences y tabla maestra de configuraciones por caso de uso, con las diferencias prácticas de LM Studio.

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Comparativa de Modelos: Actualización Agosto 2026

Panorama de modelos actual (Anthropic, OpenAI, Google, Meta), saturación de SWE-bench Verified, cierre de la brecha open source, y contexto para el setup local de Llama 3.1 8B.

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Propietario vs Open Source: Framework y Casos

Tabla comparativa propietario vs open source, árbol de decisión de 5 preguntas, los 5 casos empresariales del curso, y reconsideración de cada caso con datos actuales.

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Machine Learning en la Práctica

Tipos de ML (supervisado/no supervisado/RL), predicción de churn con árbol de decisión verificado en sandbox, importancia de features, y el principio de train/test split.

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Redes Neuronales: Deep Learning

Arquitectura de capas de una red neuronal, cuándo usar ML clásico vs Deep Learning, aplanado de imágenes, y curva de aprendizaje (loss/accuracy) verificada en sandbox.

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Cuándo NO Usar un LLM: ML vs DL vs IA Generativa

Árbol de decisión técnica (ML/Deep Learning/IA Generativa/ninguna IA), tabla comparativa completa, el anti-patrón de usar un LLM para predecir churn, y ejercicio de 10 casos.

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Benchmarks y Evaluación de Modelos

Interpretación crítica de MMLU, SWE-bench, GPQA, HumanEval y ARC-AGI-2: qué miden, cuándo importan, relevancia por caso de uso, y por qué no fiarse ciegamente (contaminación, gaming, puntos ciegos).

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Ejercicios

Comparativa de Algoritmos: Todos los Modelos a la Vez

7 algoritmos de clasificación (Decision Tree, Random Forest, SVM, KNN, Logistic Regression, Naive Bayes, Red Neuronal) entrenados y comparados en los datasets de churn y dígitos con el mismo train/test split.

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Ejercicio 1 — Análisis de Costes de 3 APIs

Comparar el coste mensual real de 3 proveedores de LLM para un caso de negocio (resumen automático de reuniones), calculando volumen de tokens y aplicando un baseline de proveedor único antes de plantear routing.

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Ejercicio 2 — Temperatura y Top_p en el Playground

Experimentar con temperature, top_p y frequency_penalty en un modelo real (Qwen3-14B vía LM Studio), diagnosticando qué variación viene del muestreo y qué es un hábito aprendido en el fine-tuning que ningún parámetro de sampling elimina.

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Ejercicio 3 — Calcular ROI de un Proyecto de IA

Calcular el ROI de un proyecto de automatización de facturas con IA para una gestoría contable: costes one-time y recurrentes, beneficios cuantificados, ROI/payback, y una recomendación de negocio con riesgos y mitigación.

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