Curso “Prompt Engineering Mastery” a la modalidad presencial 1:1 (un profesor, un alumno). El diseño mantiene la esencia y profundidad del original, pero transforma la experiencia en un proceso tutorial artesanal, flexible e intensivo.
Curso Presencial 1:1 · Prompt Engineering Mastery
Itinerario de tutoría personalizada para dominar la ingeniería de prompts
🧭 Visión general
· Modalidad: Clases presenciales individuales (taller in situ o estudio privado).
· Duración total estimada: 12 semanas (3 meses) en régimen intensivo, o 24 semanas en régimen semi‑intensivo (ajustable).
· Sesiones: 2 encuentros semanales de 2 horas cada uno (+ trabajo guiado entre sesiones).
· Total de horas presenciales: 48 h (intensivo) o 96 h (extendido).
· Horas de práctica autónoma supervisada: 4–8 h semanales con revisión directa del profesor.
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🎯 Filosofía de la enseñanza 1:1
Cada nivel se convierte en un diálogo socrático donde el profesor modela, observa, corrige y expande las habilidades del alumno en tiempo real. El ritmo, los ejemplos y los proyectos se adaptan al contexto profesional y los intereses del estudiante.
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Nivel 1 – Iniciación (Presencial 1:1)
Duración: 1 semana intensiva (4 sesiones de 2 h) o 2 semanas (4 sesiones).
Formato: Trabajo de mesa con el alumno frente al ordenador y el profesor al lado, alternando explicación, práctica y reflexión.
📚 Temario adaptado
1. Sesión 1 – Diálogo inaugural
· Charla: ¿Qué es un LLM? Explicación sin jerga, usando analogías físicas (bibliotecario universal, motor de predicción).
· Práctica guiada: primeras interacciones con ChatGPT/Claude. El alumno habla en voz alta mientras escribe prompts; el profesor sugiere microcorrecciones.
· Tarea: llevar 5 prompts cotidianos fallidos para analizar.
2. Sesión 2 – La anatomía del prompt
· Deconstrucción de prompts: instrucción, contexto, rol, formato.
· Ejercicio en vivo: el profesor plantea un desafío ambiguo; juntos refinan hasta obtener la salida deseada.
· One-shot inmediato: el alumno enseña al modelo con un ejemplo propio.
3. Sesión 3 – Voz y veracidad
· Asignación de personalidad al asistente (rol profesional concreto del alumno).
· Verificación de información: el profesor muestra alucinaciones deliberadas y enseña a detectarlas.
· Práctica de formatos: listas, tablas, resúmenes.
4. Sesión 4 – Proyecto y ética
· Proyecto integrador: crear el “Asistente Personal” del alumno. Se construye en vivo con supervisión.
· Conversación final sobre ética, privacidad y límites.
Evaluación: El profesor evalúa la ejecución en vivo, no hay examen escrito.
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Nivel 2 – Fundamentos (Presencial 1:1)
Duración: 2 semanas intensivas (8 sesiones) o 4 semanas semi‑intensivas.
Formato: Sesiones de laboratorio con pantalla compartida y pizarra.
📚 Temario adaptado
1. Few-shot sistemático – El alumno trae ejemplos reales de su ámbito laboral; el profesor le ayuda a construir 3‑5 demostraciones balanceadas.
2. Chain-of-Thought en directo – Se resuelven problemas de razonamiento paso a paso. El profesor verbaliza su pensamiento y luego el alumno practica.
3. Control de parámetros – Usando la API de OpenAI en un cuaderno Jupyter local, se juega con temperatura y top_p viendo diferencias al instante.
4. División de tareas – Ejercicio de mesa: descomponer un problema complejo en secuencia de prompts, dibujando el flujo en papel.
5. Sesgos y defensa – El profesor inyecta sesgos sutiles y guía al alumno en estrategias de mitigación.
Proyecto: El “Extractor de Insights” se adapta al sector del alumno (finanzas, salud, legal, etc.) y se implementa con datos reales anonimizados.
Evaluación: Corrección oral del flujo de prompts y validación de salidas JSON.
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Nivel 3 – Técnicas Avanzadas e Integración (Presencial 1:1)
Duración: 3 semanas (12 sesiones) o 6 semanas.
Formato: Sesiones de taller tecnológico con APIs, bases de datos y automatizaciones.
📚 Temario adaptado
1. Tree-of-Thoughts y Role‑playing – Simulaciones de debate entre múltiples roles modelados por el profesor y el alumno.
2. Multimodalidad – El profesor trae imágenes y las deconstruye con DALL·E/Midjourney, enseñando a iterar prompts visuales.
3. RAG presencial – Se instala una pequeña base vectorial local (Chroma) y se conectan documentos del alumno. El profesor guía la indexación y las consultas híbridas.
4. Function Calling – Integración en vivo con una API pública (clima, divisas). El profesor explica el bucle de herramientas y se programa un asistente sencillo.
5. Automatización sin código – Se crea un flujo en Make/Zapier durante la sesión, conectando ChatGPT a Google Sheets y Gmail.
Proyecto: “Asistente de Documentación Interna” personalizado para la empresa del alumno (o una simulación acordada). Se implementa durante las sesiones con el profesor como soporte técnico inmediato.
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Nivel 4 – Agentes Autónomos y Despliegue (Presencial 1:1)
Duración: 4 semanas (16 sesiones) o 8 semanas.
Formato: Programación en pareja (pair prompting/programming). El profesor escribe código en un proyector y el alumno replica y modifica en su máquina.
📚 Temario adaptado
1. Agentes ReAct – Implementación desde cero de un agente que razona y actúa, con el profesor narrando cada decisión de arquitectura.
2. Memoria a largo plazo – Se añade resumen progresivo y memoria vectorial a un chatbot. El alumno experimenta con su propio historial de conversaciones.
3. LangChain/LangGraph – Construcción conjunta de un grafo de agente multi‑herramienta. El profesor depura en tiempo real los errores del alumno.
4. Seguridad en vivo – El profesor intenta romper el sistema del alumno con prompt injection y le enseña defensas.
5. Despliegue – Puesta en producción en un entorno cloud (Railway, Vercel) durante la sesión, con monitoreo básico.
Proyecto: “Agente de Análisis de Mercado” a medida. Se entrega funcionando en una URL accesible, con memoria y protecciones.
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Nivel 5 – Especialización y Liderazgo (Presencial 1:1)
Duración: 4 semanas (16 sesiones) o 8 semanas, con un fuerte componente de mentoría.
📚 Temario adaptado
1. Playbooks empresariales – El alumno trae los procesos de su organización; juntos diseñan una biblioteca de prompts versionada.
2. Benchmarking de modelos – Sesión de comparación en vivo de GPT-4, Claude 3 y modelos open‑source, midiendo latencia, coste y calidad.
3. Investigación reproducible – El profesor guía al alumno en el diseño de un mini‑experimento de prompting, documentado como paper breve.
4. Creación de producto – Si el alumno tiene vena emprendedora, se estructura un GPT personalizado o un SaaS simple durante las sesiones.
5. Formación de formadores – El alumno prepara y simula un taller de prompts para colegas; el profesor actúa como alumno y da feedback.
Proyecto final: O bien un plan de adopción para la empresa del alumno, o un MVP funcional con su pitch. Se presenta en la última sesión con invitados opcionales.
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🧑🏫 Rol del profesor en la modalidad 1:1
· Mentor artesano: moldea las habilidades con feedback inmediato, ejemplos vivos y paciencia infinita.
· Espejo cognitivo: verbaliza su proceso mental para que el alumno internalice el “pensamiento de ingeniero de prompts”.
· Adaptador: modifica ejemplos, velocidad y profundidad según la curva de aprendizaje única del estudiante.
· Curador de recursos: asigna lecturas, papers y ejercicios extra personalizados después de cada sesión.
👨🎓 Perfil del alumno ideal para esta modalidad
· Ejecutivos, profesionales independientes o emprendedores que necesitan máxima eficiencia en su formación.
· Personas que prefieren el aprendizaje práctico y conversacional.
· Quienes requieren confidencialidad para aplicar la IA directamente en sus proyectos empresariales.
📊 Evaluación y seguimiento
· Bitácora de sesiones: el profesor registra avances, dificultades y acuerdos tras cada encuentro.
· Portafolio vivo: el alumno acumula prompts, agentes y proyectos en un repositorio privado compartido.
· Checkpoints cualitativos: al final de cada nivel, conversación de feedback donde se ajusta la ruta si es necesario.
· Certificación final: se emite un certificado descriptivo detallando las competencias alcanzadas y los proyectos realizados.
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🛠️ Materiales y entorno necesarios
· Sala tranquila con buena conexión a internet, proyector o pantalla grande.
· Ordenador potente para el alumno (el profesor puede llevar el suyo como apoyo).
· APIs activas (OpenAI, Anthropic, Google AI Studio) y créditos presupuestados.
· Pizarra blanca o digital para diagramas.
· Repositorio Git privado compartido.
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⏱️ Opciones de dedicación y precios orientativos (para el profesor/institución)
· Intensivo (12 semanas): 48 sesiones de 2 h. Ideal para profesionales en transición rápida.
· Semi‑intensivo (24 semanas): 48 sesiones de 2 h pero espaciadas. Compatible con trabajo.
· Formato a medida: se puede contratar por niveles sueltos o incluso por sesiones de consultoría ejecutiva de 4‑8 h para perfiles directivos.
Nota: al ser 1:1, el coste total del curso suele ser premium, reflejando la atención personalizada y la adaptación al contexto real del alumno.
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Este formato presencial 1:1 conserva toda la profundidad del curso original pero la destila en una experiencia de aprendizaje de altísimo impacto, donde cada minuto se dedica a lo que el alumno realmente necesita.
