Implementa IA en producción mediante AWS, GCP, Azure y Vercel con MLOps, Bedrock, SageMaker, RAG, Agentes y MCP: escalable, segura y observable.

📘 Curso original: AI in Production: Gen AI and Agentic AI on AWS at Scale
👨‍🏫 Autor: Ed Donner
🇪🇸 Versión en español traducida por: Juan Gabriel Gomila

👉 Consulta la publicación en LinkedIn sobre el origen de este curso — ¡todo comenzó con una discusión!
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📚 Un curso ENORME

Hace unos meses, pregunté a mis 200.000 estudiantes qué curso les gustaría que hiciera a continuación.
IA en Producción fue el ganador absoluto.
¡De hecho, más estudiantes votaron por este curso que por todos los demás juntos!

Y… ¡vaya curso espectacular tengo para ti! 🔥

Al finalizarlo, serás capaz de:

• Entregar aplicaciones de IA full stack en Vercel, AWS, GCP y Azure.

• Trabajar cómodamente con contenedores Docker, Terraform y GitHub Actions.

• Dominar numerosos servicios de AWS, especialmente Lambda, App Runner, y por supuesto, Bedrock, SageMaker y Amazon Bedrock AgentCore.

Podrás construir pipelines RAG y desplegar sistemas multiagente, incluyendo MCP.
Adquirirás una base sólida en MLOps, y estarás preparado para desplegar aplicaciones SaaS con gestión de usuarios y suscripciones.

Lo más importante: lo harás a nivel empresarial, con escalabilidad, seguridad, resiliencia, monitorización y observabilidad.

Y sí, ¡haremos todo eso en solo cuatro semanas! 💪
Pero prepárate para remangarte: habrá mucho trabajo práctico y sustancial.
Será emocionante, a veces intenso, pero siempre enormemente gratificante, especialmente cuando veas tu producto de IA en producción y funcionando en vivo.

🧩 Repositorio, Configuración y Diapositivas

• El curso de IA en producción completo está disponible en Frogames Formación, junto con mis otros cursos y cómo se relacionan entre sí.

• Repositorio principal en GitHub con el README del curso.

• Los otros repositorios correspondientes a las semanas 3 y 4 están enlazados desde ese repositorio.

• Diapositivas del curso.

• FAQ común para todos mis cursos de IA.

• Y si lo deseas, conéctate conmigo en LinkedIn, sígueme en X y suscríbete a mi canal de YouTube.

¡Todas mis versiones multimodales! 😂

⚙️ Importante – Actualización de tu código cada semana

Actualizamos regularmente los laboratorios con nuevos consejos, aplicaciones empresariales y ejercicios, para que siempre tengas material fresco y relevante que complemente tu aprendizaje.

Por favor, haz pull desde GitHub con frecuencia para obtener el código más reciente y no perderte ninguna mejora o actualización. Esto es especialmente importante porque las correcciones, optimizaciones y ejemplos prácticos se añaden continuamente. Las instrucciones están en la carpeta guides, especialmente para quienes son nuevos en Git, de modo que puedas seguir los pasos correctamente y mantener tu repositorio local sincronizado con el principal. 

Tomarte el tiempo para revisar estas guías te ayudará a trabajar de manera más eficiente y evitar errores comunes al actualizar tu código.

❓ La respuesta definitiva a la primera pregunta más común

Muchas personas sin experiencia previa en Ciencia de Datos me hacen una gran pregunta:

“¿Qué son exactamente esos parámetros de los que siempre se habla?”

He preparado una breve lista de reproducción en vídeo donde explico qué son, cómo le otorgan a GPT sus “superpoderes” y una mirada dentro de GPT para entender cómo funciona.

🤝 Contribuyendo al repositorio de IA en producción

Muchos estudiantes de mis cursos han contribuido con sus propias soluciones y extensiones al repositorio, ¡y estoy increíblemente agradecido! 😄 Cada aporte no solo demuestra su esfuerzo y creatividad, sino que también enriquece el aprendizaje de todos los que participan en el curso. Ver cómo aplicáis los conceptos y cómo vais un paso más allá con vuestras ideas es una de las partes más gratificantes de enseñar.

Me encanta ver vuestro progreso e ideas innovadoras — eso aporta valor a toda la comunidad del curso de IA en producción. Cada proyecto, cada enfoque distinto y cada mejora que añadís puede inspirar a otros estudiantes, abrir nuevas perspectivas o incluso proponer soluciones que yo mismo no había considerado. Esa interacción hace que la experiencia de aprendizaje sea mucho más dinámica y colaborativa, y nos recuerda que aprender en comunidad siempre es más potente que hacerlo solos.

Además, obtendrás reconocimiento en GitHub como colaborador del repositorio. 💡 Esto no solo es un mérito público por tu trabajo, sino también un excelente añadido a tu perfil profesional, mostrando tu implicación y capacidad de contribuir en proyectos reales.

Para este curso, propongo que las contribuciones de la comunidad se organicen un poco diferente, ya que incluir repositorios completos sería complicado y podría generar conflictos de versión. Por ello:

• Crea tu propio repositorio con tu implementación.

• Dentro del repositorio principal del curso, en la carpeta community_contributions, crea un nuevo archivo markdown o notebook con tu nombre y proyecto.

• En este archivo, describe tu proyecto, enlaza tu repo, incluye una captura de pantalla y, si puedes, comparte tus experiencias y aprendizajes durante el desarrollo.

• Envía un Pull Request (PR). Si no estás seguro de cómo hacerlo, revisa la guía de GitHub en la carpeta guides.

Yo revisaré y fusionaré tu contribución con mucho agradecimiento 🙌. Y, por favor, echa un vistazo también a las contribuciones de otros estudiantes; seguro que encuentras inspiración y nuevas ideas para tus propios proyectos.

🧠 Finalmente

Si has llegado hasta aquí, ¡gracias de verdad! 🙏 Eso ya dice mucho de tu interés y de las ganas que tienes de seguir aprendiendo y mejorando. Espero que este contenido te haya resultado útil, claro y, sobre todo, aplicable a tu día a día. Mi objetivo siempre es compartir conocimiento de forma práctica, sin humo y con ejemplos reales que puedas llevarte contigo.

Si todavía no estás cansado de mí 😄, te invito a conectar conmigo en LinkedIn. Es el lugar donde comparto ideas, recursos, reflexiones sobre tecnología, IA, desarrollo y aprendizaje continuo, además de novedades sobre cursos y proyectos en los que estoy trabajando. Me encanta leer opiniones distintas, debatir con respeto y aprender también de la experiencia de otras personas.

No dudes en escribirme si tienes comentarios, preguntas, sugerencias de temas o incluso ideas locas que quieras explorar. Siempre estoy abierto a conversar, colaborar y ayudarte en lo que esté en mi mano. Al final, aprender es mucho más interesante cuando se hace en comunidad