El panorama de los agentes: lecciones aprendidas al llevar agentes a producción

69 minutosAvanzadoCreadorMLOps.communitySeguridad de la IA y privacidad de los datos

MLOps.community. El vicepresidente de IA de Prosus y un ingeniero de IA explican qué falló realmente cuando desplegaron agentes en las empresas de la cartera del grupo: pruebas de penetración de inyección de prompts antes del lanzamiento; una escritura insegura cuando un agente de Jira no interpretó correctamente la taquigrafía humana; contexto obsoleto gestionado haciendo que los agentes expusieran sus supuestos; y mecanismos alternativos que fusionaban o retiraban agentes cuando estos empezaban a añadir carga cognitiva. Es como ver el registro de modos de fallo del artículo reproducido en una autopsia en directo.

Nota de AI Expert

Se grabó a principios de 2025, por lo que el panorama de herramientas ha evolucionado, pero los equipos nuevos siguen redescubriendo todas las clases de fallo tratadas. Presta atención a los incidentes y a las decisiones operativas, no a los nombres de los marcos.

Qué aprenderás

Reconocerás los modos de fallo que probablemente encontrarán primero tus agentes y planificarás de antemano las pruebas, los mecanismos alternativos y los criterios de retirada para cada uno.

Qué ver o saber antes

Familiaridad con los agentes LLM, las llamadas a herramientas y la monitorización básica en producción; utiliza como guía el registro de modos de fallo del artículo.

Última revisión: 20 jul 2026

Ver siguiente

Continúa por el mismo itinerario de aprendizaje con los siguientes vídeos complementarios seleccionados.

Profundiza

Cursos externos seleccionados para profundizar en este tema.

AWS Skill Builder

AWS Security: Securing Generative AI on AWS

AWS Training and Certification

A cloud-vendor-specific complement to the Macquarie specialization: AWS's own Generative AI Security Scoping Matrix, OWASP Top 10 for LLMs, and MITRE ATLAS, walked through governance, legal, and compliance controls for five different AI deployment scopes — from consumer apps to self-trained models. Not GDPR-specific, but a genuinely practical advanced pick for teams whose AI workloads actually run on AWS and need concrete data-governance and compliance controls, not just theory.

Avanzado~2 hours · self-paced (9 modules)
Coursera · Macquarie University

Cyber Security: Data, Privacy and AI Security

Macquarie University Cyber Security Hub faculty

An advanced pick for professionals responsible for both GDPR compliance and AI security: a three-course specialization from Macquarie University's Cyber Security Hub that goes from GDPR/CCPA fundamentals and privacy-by-design, through privacy impact assessments, to a dedicated third course on securing AI systems against adversarial attacks and model leakage. It genuinely bridges the two rather than treating them as separate topics.

Avanzado~47 hours · self-paced (3-course specialization)
EU Digital Skills & Jobs Platform · CyberSuite

Adopción segura de la IA para pymes: ciberseguridad y Reglamento de IA de la UE

CyberSuite

Un curso poco habitual sobre el Reglamento de IA, escrito para las empresas a las que realmente afecta: pymes que adoptan IA, no laboratorios que la desarrollan. Alojado en la propia plataforma de capacidades de la Comisión Europea, combina la vertiente jurídica —funciones, obligaciones y clasificación de riesgos— con la de seguridad (inyección de prompts, fuga de datos y diligencia debida sobre proveedores), que la mayoría de los cursos de cumplimiento omiten. Para una pyme estonia que despliega IA, este es el punto de partida práctico.

Avanzado~15 horas · a tu ritmo

Ver todos los cursos para Seguridad de la IA y privacidad de los datos