La mayoría de proyectos de agentes de IA no fallan en la fase de piloto, sino al llegar a producción: un agente que funciona perfectamente en una demo controlada empieza a comportarse de forma impredecible en cuanto actúa sobre datos y sistemas reales.

DevAcademy propone este curso pensado para arquitectos, responsables de ingeniería y perfiles técnicos que ya tienen (o están a punto de tener) agentes de IA operando sobre sistemas reales, y necesitan gobernarlos correctamente: aprobaciones, límites de acción, capacidad de reversión y trazabilidad completa de lo que el agente ha hecho.

• Comprender por qué un agente que funciona en fase de piloto puede fallar de forma impredecible al llegar a producción.
• Diseñar los modos de aprobación (manual, automático, autónomo) más adecuados según el tipo de acción y el riesgo asociado.
• Implementar mecanismos de rollback y kill-switches para poder revertir o detener un agente ante un comportamiento inesperado.
• Definir qué información registrar de cada acción de un agente para poder auditar su comportamiento en producción.
• Preparar un plan de gobierno de agentes comprensible para dirección, antes de llevar un proyecto a producción real.

Después de este curso podrás diseñar el marco de gobierno completo de un agente antes de llevarlo a producción, en lugar de improvisar controles después de que algo ya haya fallado.

• Diferencias entre un entorno de pruebas controlado y un entorno de producción real:
  • Qué variables cambian cuando el agente empieza a operar sobre datos y sistemas reales.
  • Por qué un comportamiento fiable en pruebas no garantiza fiabilidad en producción.
• Casos documentados de fallos de agentes en producción durante 2026:
  • Análisis de incidentes reales y sus causas.
  • Lecciones aplicables para evitar los mismos errores.

• Modos de funcionamiento de un agente según el nivel de supervisión:
  • Aprobación manual, automática con revisión de seguridad, y autónoma.
  • Ventajas e inconvenientes de cada modo.
• Elección del modo correcto según el tipo de acción:
  • Criterios para decidir el nivel de supervisión necesario.
  • Ejemplos de acciones de alto y bajo riesgo.

• Mecanismos de parada de emergencia:
  • Diseño de kill-switches accesibles y fiables.
  • Cuándo y cómo deben activarse.
• Reversión de acciones ya ejecutadas:
  • Estrategias de rollback para las acciones más habituales de un agente.
  • Limitaciones de la reversión en sistemas irreversibles.

• Qué registrar de cada acción de un agente:
  • Información mínima necesaria para poder auditar su comportamiento.
  • Diferencia entre registrar resultados y registrar decisiones.
• Puntos ciegos de visibilidad entre sesiones locales y en la nube:
  • Cómo detectar huecos de auditoría según el entorno de ejecución.
  • Recomendaciones para cerrar esos huecos.

• Aplicación práctica sobre un agente ya construido:
  • Definición de los modos de aprobación por tipo de acción del agente.
  • Diseño del esquema de logging necesario para poder auditar su comportamiento en producción.