Descripción
Características clave
En Factor Humano Formación ofrecemos una formación especializada en Context Engineering para sistemas de Inteligencia Artificial generativa, orientada al diseño de aplicaciones LLM más precisas, fiables, trazables y preparadas para entornos empresariales.
AI+ Context Engineering Practitioner™ va más allá del Prompt Engineering y aborda cómo gestionar de forma estructurada las instrucciones, el conocimiento, las herramientas, la memoria y el estado que recibe un modelo de lenguaje.
- Duración FHF: 50 horas (telepresencial + online).
- Duración oficial AI CERTs®: 8 horas / 1 día.
- Formación orientada a la certificación oficial AI+ Context Engineering Practitioner™.
- Código oficial AI CERTs®: AP 3309.
- Clases en directo y tutorías teórico-prácticas.
- Ejercicios, laboratorios y resolución de casos prácticos.
- Aplicación práctica de RAG, embeddings, vector databases, memoria y grounding.
- Diseño de pipelines de contexto para aplicaciones empresariales.
- Trabajo con agentes de IA y sistemas multiagente.
- Automatización mediante herramientas no-code y low-code.
- Enfoque orientado a producción: fiabilidad, seguridad, coste, latencia y escalabilidad.
- Reducción de alucinaciones y mejora de la trazabilidad.
- Preparación con simulador de preguntas para la certificación.
- Acceso al contenido del curso a través del Campus FHF.
- Seguimiento personalizado y material digital.
- Posibilidad de becas y facilidades de pago según convocatoria.
- Garantía de devolución durante los primeros 7 días, conforme a las condiciones de matrícula.
- Acceso a la Bolsa de Trabajo y orientación profesional.
En aplicaciones reales de Inteligencia Artificial no es suficiente con redactar un buen prompt. Los sistemas necesitan decidir qué información proporcionar al modelo, cuándo recuperarla, cómo priorizarla, cómo gestionar memoria y qué herramientas puede utilizar.
El Context Engineering permite diseñar este flujo de información para crear aplicaciones LLM más fiables, capaces de trabajar con conocimiento corporativo, mantener continuidad, utilizar herramientas y operar con controles adecuados de seguridad, coste y rendimiento.
Contenidos
AI+ Context Engineering Practitioner™
Módulo 1. Foundations of Context Engineering – Introduction
- Introducción al Context Engineering.
- Diferencias entre Prompt Engineering y Context Engineering.
- Del prompting a los context pipelines.
- Cambio de paradigma en aplicaciones basadas en LLM.
- Los cuatro bloques fundamentales del contexto: instrucciones, conocimiento, herramientas y estado.
- Diseño de instrucciones de sistema.
- Memoria a corto plazo.
- Memoria a largo plazo.
- Gestión del estado de una aplicación LLM.
- Grounding y relevancia de las respuestas.
- Continuidad entre interacciones.
- Control del uso de tokens y costes.
- Reducción de alucinaciones.
- Caso de uso: asistente de viajes sensible al contexto.
- Práctica: diseño de instrucciones de sistema y memoria para un agente basado en roles.
Módulo 2. Context Management Patterns & Techniques
- Introducción al framework W-S-C-I.
- WRITE: identidad, persona, instrucciones, guardrails y estado.
- SELECT: recuperación precisa de información relevante.
- Filtrado mediante metadatos.
- COMPRESS: resumen y compactación del contexto.
- Optimización del consumo de tokens.
- Auto-compaction para conversaciones y procesos largos.
- ISOLATE: separación de contextos.
- Definición de límites de seguridad.
- Control del foco de las tareas.
- Hybrid Search.
- Semantic Chunking.
- Patrones avanzados de recuperación.
Módulo 3. The Context Pipeline, RAG, and Grounding Architecture
- Diseño de un Context Pipeline.
- Entrada y procesamiento inicial de información.
- Recuperación de conocimiento.
- Selección y ensamblaje de contexto.
- Generación de respuestas.
- Actualización de memoria y estado.
- Arquitecturas Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- Conexión de modelos con conocimiento empresarial.
- Embedding Models.
- Vector Stores.
- Bases de datos vectoriales.
- Grounding de respuestas.
- Verificación y trazabilidad.
- Control de relevancia de las fuentes.
- Diseño de respuestas basadas en información verificable.
Módulo 4. Optimization, Scaling, and Enterprise Readiness
- Optimización del uso de tokens.
- Reducción de costes de inferencia.
- Optimización de latencia.
- Escalado de aplicaciones context-aware.
- Diseño para entornos empresariales.
- Memoria segura.
- Control de acceso basado en roles.
- Guardrails de seguridad.
- Prevención de fugas de información.
- Control de acceso al conocimiento.
- Gestión de instrucciones y prioridades.
- Prevención de conflictos entre instrucciones, herramientas, memoria y conocimiento.
- Preparación de sistemas LLM para producción.
Módulo 5. Context Flow Design for Business Users (No-Code AI)
- Diseño de flujos de contexto orientados a usuarios de negocio.
- Arquitecturas de IA mediante herramientas no-code y low-code.
- Automatización de procesos mediante Inteligencia Artificial.
- Diseño de workflows con n8n.
- Automatización con Zapier.
- Automatización con Make.com.
- Integración con datos empresariales.
- Integración con APIs.
- Conexión con herramientas internas.
- Prototipado rápido de soluciones.
- Validación con usuarios.
- Buenas prácticas para evolucionar prototipos hacia producción.
Módulo 6. Real-World Industry Context Applications
- Aplicaciones de Context Engineering en atención al cliente.
- Aplicaciones en educación.
- Aplicaciones en operaciones.
- Aplicaciones en ventas.
- Aplicaciones en marketing.
- Aplicaciones en soporte interno.
- Diseño de sistemas personalizados.
- Creación de experiencias adaptativas.
- Asistentes especializados con memoria.
- Integración de conocimiento y herramientas.
- Contexto en entornos multiusuario.
- Gestión de diferentes perfiles y permisos.
- Medición de calidad.
- Medición de utilidad.
- Análisis de costes.
- Evaluación de seguridad.
Módulo 7. Multi-Agent Orchestration & The Future
- Introducción a los sistemas multiagente.
- Orquestación de agentes de Inteligencia Artificial.
- Coordinación entre agentes especializados.
- Intercambio de contexto entre agentes.
- Aislamiento de información.
- Gestión de memoria entre agentes.
- Flujos automatizados basados en contexto.
- Model Context Protocol (MCP).
- Integración de herramientas externas.
- Arquitecturas Agentic AI.
- Evolución de los sistemas basados en agentes.
- Tendencias de Context Engineering.
- Workflows inteligentes.
- LLMOps y operación de aplicaciones LLM.
Módulo 8. Capstone Project
El programa finaliza con un proyecto práctico orientado al diseño
de una solución context-aware aplicada a un escenario real.
- Selección del caso de uso.
- Definición de objetivos.
- Identificación de fuentes de conocimiento.
- Diseño de memoria a corto y largo plazo.
- Selección de herramientas.
- Aplicación del framework W-S-C-I.
- Diseño del pipeline de contexto.
- Definición de arquitectura RAG.
- Selección de mecanismos de grounding.
- Evaluación de relevancia y calidad.
- Medición del coste.
- Validación de trazabilidad.
- Evaluación de seguridad.
- Preparación final para la certificación AI+ Context Engineering Practitioner™.
Herramientas y competencias
La formación trabaja conceptos, frameworks y tecnologías utilizados actualmente para desarrollar aplicaciones de Inteligencia Artificial generativa conectadas a conocimiento, memoria, herramientas y sistemas empresariales.
- LlamaIndex: construcción de sistemas de recuperación y pipelines de contexto.
- Pinecone: base de datos vectorial para recuperación semántica.
- Chroma: almacenamiento y búsqueda de embeddings.
- Embedding Models: representación semántica de información.
- RAG Pipelines: conexión de modelos generativos con fuentes externas de conocimiento.
- Grounding: generación de respuestas apoyadas en fuentes relevantes.
- n8n: automatización de workflows.
- Zapier: automatización e integración de aplicaciones.
- Make.com: creación de flujos de automatización.
- Integración con datos empresariales.
- Integración mediante APIs.
- Memoria a corto y largo plazo.
- Framework W-S-C-I: Write, Select, Compress e Isolate.
- Control y optimización del contexto.
- Reducción de alucinaciones.
- Optimización del consumo de tokens.
- Seguridad y protección de datos.
- Diseño de sistemas multiagente.
- Orquestación de agentes.
- Workflows context-driven.
Fiabilidad, seguridad y producción
Uno de los principales objetivos del Context Engineering es convertir prototipos basados en LLM en sistemas capaces de funcionar de manera fiable dentro de procesos empresariales.
- Reducción de respuestas incorrectas o alucinaciones.
- Grounding sobre conocimiento empresarial.
- Trazabilidad de fuentes.
- Control de acceso a información.
- Aislamiento de contexto.
- Gestión segura de memoria.
- Guardrails.
- Prevención de fugas de datos.
- Optimización de tokens.
- Control de costes.
- Optimización de latencia.
- Escalabilidad.
- Monitorización de calidad y utilidad.
La formación no se presenta como una certificación específica de cumplimiento del EU AI Act, aunque trabaja principios directamente relacionados con seguridad, trazabilidad, protección de datos, fiabilidad y despliegue responsable de sistemas de IA.
Perfil de acceso y salidas profesionales
Conocimientos recomendados
AI+ Context Engineering Practitioner™ tiene una orientación técnica, aunque combina desarrollo tradicional con herramientas no-code y low-code.
- Conocimientos básicos de programación.
- Familiaridad con Python, Java u otros lenguajes similares.
- Comprensión básica de conceptos de Inteligencia Artificial.
- Conocimientos introductorios de Machine Learning.
- Familiaridad con tratamiento y gestión de datos.
- Nociones básicas de plataformas cloud.
- Es recomendable conocer sistemas conectados o IoT para determinados escenarios context-aware.
¿A quién se dirige?
La formación está dirigida a profesionales que desarrollan, diseñan o implantan aplicaciones basadas en modelos de lenguaje y necesitan evolucionarlas hacia sistemas más fiables y preparados para producción.
- Desarrolladores de aplicaciones LLM.
- AI Solution Architects.
- Ingenieros de Inteligencia Artificial.
- Consultores de IA generativa.
- Especialistas en automatización.
- Responsables de producto.
- Profesionales de transformación digital.
- Especialistas en RAG y bases de datos vectoriales.
- Profesionales que trabajan con agentes de IA.
- Perfiles no-code / low-code con base técnica.
Salidas profesionales
- Context-Aware AI Solutions Manager.
- Enterprise AI Orchestration Specialist.
- AI Governance & Context Reliability Leader.
- AI Solution Architect especializado en LLM y RAG.
- Desarrollador de aplicaciones LLM context-aware.
- Especialista en RAG, grounding y vector databases.
- Consultor de implantación de IA generativa.
- Responsable de automatización inteligente y workflows de IA.
- Especialista en sistemas multiagente.
- Profesional técnico de transformación digital orientado a IA en producción.
Certificación incluida
La formación incluye la preparación para la certificación oficial AI+ Context Engineering Practitioner™ de AI CERTs®, anteriormente denominada AI+ Context Engineering™.
Tras superar el examen conforme a las condiciones oficiales de AI CERTs®, el alumno podrá obtener el badge digital correspondiente.
- Certificación: AI+ Context Engineering Practitioner™.
- Código oficial: AP 3309.
- Denominación anterior: AI+ Context Engineering™.
- Duración oficial: 8 horas / 1 día.
- Formato: 50 preguntas tipo test (MCQ).
- Duración del examen: 90 minutos.
- Puntuación mínima: 70% (35 respuestas correctas de 50).
- Modalidad: examen online supervisado.
- Incluye: curso, examen oficial y digital badge según las condiciones de la convocatoria.
Además, quienes completen satisfactoriamente la formación conforme a los criterios académicos establecidos podrán obtener el certificado expedido por Factor Humano Formación – Escuela Internacional de Postgrado.
Blueprint del examen
- Foundations of Context Engineering: 7%.
- Context Management Patterns & Techniques: 15%.
- The Context Pipeline, RAG, and Grounding Architecture: 15%.
- Optimization, Scaling, and Enterprise Readiness: 15%.
- Context Flow Design for Business Users (No-Code AI): 12%.
- Real-World Industry Context Applications: 12%.
- Multi-Agent Orchestration & The Future: 12%.
- Capstone Project: 12%.
CONVOCATORIA ABIERTA
CONVOCATORIA
ABIERTA
PRÓXIMAMENTE 2026
—
AI+ Context Engineering Practitioner™
— Online / Virtual.
50 h |
1.099 €
| Online |
Español |
Certificación incluida
Preguntas frecuentes
¿Qué es AI+ Context Engineering Practitioner™?
AI+ Context Engineering Practitioner™ es una certificación de AI CERTs® orientada al diseño de sistemas de Inteligencia Artificial generativa más fiables mediante arquitectura de contexto, memoria, herramientas, recuperación de conocimiento, RAG, grounding y orquestación.
¿Es el mismo curso que AI+ Context Engineering™?
Sí. AI+ Context Engineering Practitioner™ es la denominación actual
del programa, anteriormente conocido como
AI+ Context Engineering™.
¿Qué diferencia hay entre Prompt Engineering y Context Engineering?
El Prompt Engineering se centra principalmente en diseñar instrucciones eficaces para un modelo.
El Context Engineering va más allá y define cómo el sistema gestiona instrucciones, memoria, conocimiento, herramientas, estado, recuperación, compresión y aislamiento para conseguir un funcionamiento más fiable en entornos reales.
¿A quién va dirigido este curso?
Está dirigido a desarrolladores, arquitectos de soluciones de IA, consultores, especialistas en automatización, responsables de producto, profesionales de transformación digital y perfiles que trabajan con aplicaciones LLM, RAG, agentes o workflows no-code/low-code.
¿Necesito saber programar?
Se recomienda disponer de conocimientos básicos de programación, especialmente Python, Java u otros lenguajes similares.
También resulta recomendable tener una base de Inteligencia Artificial, Machine Learning, gestión de datos y tecnologías cloud.
¿Qué aprenderé sobre RAG?
Aprenderás a diseñar pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG), conectar modelos con fuentes externas de conocimiento, utilizar embeddings y bases de datos vectoriales y aplicar técnicas de grounding para mejorar la fiabilidad y trazabilidad de las respuestas.
¿Qué es el framework W-S-C-I?
Es un marco para gestionar el contexto de aplicaciones de IA basado en cuatro estrategias: Write, Select, Compress e Isolate.
Estas estrategias permiten controlar qué información entra en contexto, seleccionar la más relevante, reducir su tamaño cuando sea necesario y aislar información para mejorar seguridad, precisión y rendimiento.
¿Qué son las bases de datos vectoriales?
Las bases de datos vectoriales permiten almacenar representaciones semánticas de documentos y otros contenidos para recuperar información en función de su significado y no únicamente mediante coincidencias exactas de palabras.
Dentro del programa se trabajan soluciones como Pinecone y Chroma.
¿Qué herramientas se trabajan?
El programa trabaja herramientas y conceptos como LlamaIndex, Pinecone, Chroma, Embedding Models, RAG Pipelines, n8n, Zapier, Make.com, integración mediante APIs y conexión con datos empresariales.
¿Este curso sirve para crear agentes de IA?
Sí. Aunque el objetivo principal es la arquitectura de contexto, el programa incluye sistemas multiagente, intercambio de contexto, memoria, herramientas, aislamiento y workflows context-driven.
¿Se trabaja Model Context Protocol (MCP)?
Sí. El módulo de orquestación multiagente incluye Model Context Protocol (MCP) dentro de las tecnologías y tendencias relacionadas con la integración de herramientas, agentes y arquitecturas context-aware.
¿Qué aporta Context Engineering a una empresa?
Permite diseñar aplicaciones de Inteligencia Artificial que aprovechan mejor el conocimiento corporativo, mantienen contexto entre interacciones, utilizan herramientas externas y reducen respuestas incorrectas.
También ayuda a optimizar tokens y costes, mejorar seguridad, controlar el acceso a información y aumentar la trazabilidad de los resultados.
¿Cómo ayuda a reducir las alucinaciones?
Mediante RAG, grounding, recuperación semántica y selección de contexto, el sistema puede proporcionar al modelo información relevante y verificable, reduciendo la dependencia exclusiva del conocimiento interno del modelo.
¿Se trabajan aplicaciones no-code y low-code?
Sí. El curso incluye un módulo específico dedicado al diseño de flujos de contexto para usuarios de negocio mediante plataformas como n8n, Zapier y Make.com.
¿Se trabaja la optimización de costes?
Sí. El programa aborda estrategias para optimizar el consumo de tokens, reducir contexto innecesario, controlar latencia y diseñar sistemas capaces de escalar de manera eficiente.
¿Tiene relación con el EU AI Act?
El programa no consta como una formación con cobertura específica del EU AI Act.
No obstante, trabaja conceptos relacionados con guardrails, seguridad, control de contexto, trazabilidad, protección de datos, gestión de accesos y fiabilidad empresarial.
¿Cómo es el examen oficial?
El examen oficial consta de 50 preguntas tipo test (MCQ), tiene una duración de 90 minutos y requiere una puntuación mínima del 70%, equivalente a 35 respuestas correctas sobre 50.
La modalidad es online supervisada.
¿La certificación está incluida?
Sí. La convocatoria de Factor Humano Formación contempla la preparación para la certificación oficial AI+ Context Engineering Practitioner™, junto con el examen y el badge digital conforme a las condiciones aplicables.
¿Qué salidas profesionales puede aportar?
La formación puede aportar conocimientos aplicables a perfiles como Context-Aware AI Solutions Manager, Enterprise AI Orchestration Specialist, AI Solution Architect, especialista en RAG y vector databases, desarrollador de aplicaciones LLM o consultor de IA generativa.
¿Se entrega certificado al finalizar?
Tras superar el examen oficial conforme a las condiciones establecidas por AI CERTs®, el alumno podrá obtener la certificación AI+ Context Engineering Practitioner™ y el badge digital correspondiente.
Adicionalmente, quienes completen satisfactoriamente la formación podrán obtener el certificado expedido por Factor Humano Formación – Escuela Internacional de Postgrado.
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