AI Engineer. Es la charla que consolidó el patrón moderno de «definir un modelo Pydantic, entregárselo al LLM y dejar que la validación se encargue del resto», con ejemplos concretos de objetos anidados, validadores que detectan URL inventadas y Chain-of-Thought (cadena de pensamiento) como campo tipado. Al verla antes de releer la sección del artículo sobre validadores, reconocerás el origen de sus reglas de reintento y rechazo.
Lo conservamos como origen del patrón basado en esquemas. Utilízalo para comprender de dónde proceden las reglas de validación, reintento y rechazo del artículo, e implementa después el patrón con las herramientas de salidas estructuradas que emplee tu stack.
Aprenderás por qué las llamadas a LLM basadas en esquemas necesitan objetos tipados, validadores, reintentos y gestión explícita de los campos mal formados o inventados.
Sentirse cómodo con Python y las llamadas a API de LLM; la experiencia con Pydantic ayuda, pero no es obligatoria.
Última revisión: 18 may 2026
Continúa por el mismo itinerario de aprendizaje con los siguientes vídeos complementarios seleccionados.
77 minutosEscucharás cómo los especialistas en prompts para producción revisan instrucciones, ejemplos y restricciones de comportamiento bajo presión real, en lugar de tratar los prompts como textos aislados.
55 minutosDiseñarás una escala de evaluaciones que detecte regresiones antes de que los cambios en los prompts o los modelos lleguen a los usuarios.
9 minutosPodrás navegar por trazas, proyectos y conjuntos de datos en LangSmith, y consultar el coste en tokens, la latencia, la tasa de errores y el detalle de cada span.
Cursos externos seleccionados para profundizar en este tema.
Coursera · Emory UniversityEmory University Goizueta Business School faculty
The deeper, university-level counterpart to our beginner HubSpot marketing pick — Emory's business-school treatment goes past 'how to prompt' into training generative models for brand-specific output, the purchase-funnel economics of AI-generated content, and a full module of genuine skepticism about when generative AI is and isn't worth using in marketing.
Coursera · IBMIBM AI Academy
La respuesta de la era de la IA generativa a la cuestión de la estrategia ejecutiva. Tres cursos breves dirigidos específicamente a líderes empresariales —sin necesidad de formación técnica— sobre dónde crea valor la IA generativa, cómo gobernarla de manera responsable y cómo convertir un vago "deberíamos usar IA" en un caso de uso concreto y defendible. Tiene una valoración de 4.6 basada en ~700 reseñas. Conviene cursarla antes de tomar la próxima decisión presupuestaria sobre IA.
