Agentic

Objetivo:

Los participantes serán capaces de diseñar, construir, probar y medir Bots Agentic en Cari AI, dominando desde la estructuración de prompts efectivos hasta la integración de bases de conocimiento y la generación de reportes operativos.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

– Comprender el impacto de los prompts en el comportamiento del bot y diseñarlos de forma clara, estructurada y orientada a objetivos.

– Crear un bot Agentic básico desde cero, configurando correctamente su prompt inicial y validando su comportamiento.

– Integrar bases de conocimiento para ampliar las capacidades del bot y manejar múltiples casos de uso, como atención informativa o encuestas de satisfacción.

– Dominar el uso del Playground para ejecutar pruebas paso a paso, depurar errores y analizar las decisiones del bot.

– Crear pruebas automatizadas para evaluar el impacto de los cambios y evitar regresiones en versiones de producción.

– Identificar métricas clave y construir reportes e indicadores que permitan medir el desempeño del bot para la toma de decisiones.

– Aplicar buenas prácticas en la creación de prompts, actualización de conocimiento y análisis de resultados operativos.

Duración:

3 cursos de 2 horas cada uno.

¿A quién va dirigido?:

Desarrolladores de bots.
Personal de soporte técnico.
Diseñadores de prompts y personal con conocimientos o afinidad a la implementación de IA conversacional y reglas de negocio.

Prerrequisitos:

Curso de administración Cari AI.
Curso de Gestión del bot Cari AI.
Requerimiento real para implementación de un Bot (deseable para mejor retención del conocimiento).

Temario:

Curso 1:

Fundamentos, Prompts y Creación Básica

– Introducción a los bots Agentic y el rol del prompt.
– Estructura de un prompt efectivo en Cari: Definición de rol, objetivos, contexto, manejo de tono, reglas y restricciones.
– Buenas prácticas: Errores comunes y cómo dejar un prompt listo para producción.
– Creación de un bot Agentic desde cero: Configuración inicial en la plataforma.
– Implementación: Uso del prompt generado y ajustes iniciales de desempeño.
– Validación: Pruebas manuales básicas para comprobar flujos y respuestas.

Curso 2:

Bases de Conocimiento y Depuración

– Bases de conocimiento en Cari: Concepto, tipos, preparación y carga de documentos.
– Configuración avanzada: Cómo hacer que el bot responda desde la base de conocimiento y creación de casos de uso adicionales.
– Buenas prácticas de contenido: Mantenimiento y actualización de la base de conocimiento.
– Introducción al Playground de Cari: Herramienta central para el mantenimiento y optimización.
– Herramientas de Debug: Ejecución de pruebas paso a paso y depuración de errores en el comportamiento del bot.
– Análisis y optimización: Cómo analizar las decisiones y respuestas del bot para una operación continua.

Curso 3:

Pruebas Automatizadas, Calidad y Reportería

– Importancia de las pruebas: Introducción a la herramienta de pruebas de Cari para asegurar estabilidad.
– Automatización de calidad: Creación de pruebas automatizadas, evolución de casos de prueba y prevención de regresiones en versiones productivas.
– Validación de cambios: Detección de desviaciones y errores de comportamiento.
– Introducción a la reportería: Métricas clave de desempeño y experiencia en bots Agentic.
– Construcción de indicadores: Creación de indicadores en Cari, uso de consolidadores y generación de reportes útiles para seguimiento operativo y toma de decisiones.

Cierre del programa: Evaluación de conocimientos adquiridos y certificado del curso.