Duración
12 meses
Fecha de Inicio
19-09-2026
Modalidad
online
Dificultad
Experto
Precio
1140 €
El Máster en Plataformas Conversacionales Avanzadas con IA de Academia IA es un programa de formación experta diseñado para profesionales que quieren dominar el diseño, desarrollo y despliegue de sistemas de IA conversacional de nivel empresarial: asistentes virtuales, agentes autónomos y plataformas de atención omnicanal capaces de gestionar interacciones complejas con clientes a escala. El programa cubre desde las arquitecturas de modelos de lenguaje hasta la orquestación de agentes conversacionales con memoria, herramientas y capacidad de razonamiento multi-paso.
A lo largo del máster trabajarás con tecnologías como LangChain y LlamaIndex para el desarrollo de agentes con RAG, OpenAI API y Anthropic API para la integración de modelos de lenguaje de frontera, plataformas de orquestación conversacional como Voiceflow y Botpress en su versión enterprise, frameworks de evaluación y testing de sistemas conversacionales, herramientas de análisis de conversaciones con IA y arquitecturas de memoria semántica para agentes de larga duración. El programa culmina con un Proyecto Final en el que diseñarás e implementarás una plataforma conversacional avanzada de nivel producción para un caso de atención al cliente real.
La IA conversacional ha dejado de ser una tecnología experimental para convertirse en la infraestructura de atención al cliente de las organizaciones más avanzadas del mundo. Sin embargo, la brecha entre un chatbot básico que responde FAQs con un árbol de decisión y una plataforma conversacional de nivel enterprise capaz de gestionar casos complejos, mantener contexto a lo largo de múltiples sesiones, integrarse con los sistemas de negocio del cliente y escalar de forma inteligente al agente humano cuando corresponde es inmensa. La mayoría de las implementaciones actuales están en el extremo inferior de ese espectro, no por falta de tecnología sino por falta de profesionales capaces de diseñarlas con la arquitectura adecuada.
El máster te capacitará para diseñar arquitecturas conversacionales de nivel enterprise que combinen modelos de lenguaje de frontera con sistemas de recuperación de información, memoria semántica e integración con APIs de negocio, construir agentes autónomos multi-herramienta capaces de razonar, planificar y ejecutar acciones en nombre del usuario a lo largo de flujos de conversación complejos, implementar sistemas de evaluación continua de la calidad conversacional con métricas de precisión, satisfacción y resolución, y diseñar estrategias de escalado inteligente al agente humano que optimicen la experiencia del cliente y la eficiencia operativa del equipo de soporte.
Las plataformas y tecnologías con las que trabajarás incluyen LangChain y LlamaIndex para arquitecturas RAG y agentes, OpenAI Assistants API y Anthropic API para la integración de modelos de frontera, Pinecone y Weaviate como bases de datos vectoriales para memoria semántica, Botpress Enterprise y Voiceflow para orquestación de flujos complejos, herramientas de analytics conversacional como Dashbot y Botanalytics, y frameworks de testing y evaluación como DeepEval y Ragas. El programa cierra con un Proyecto Final que consiste en el diseño e implementación de una plataforma conversacional completa de nivel producción.
El Máster en Plataformas Conversacionales Avanzadas con IA te prepara para liderar los proyectos de mayor complejidad e impacto en el ecosistema de la IA conversacional: el diseño de plataformas de atención inteligente para grandes organizaciones, el desarrollo de agentes autónomos de nueva generación y la consultoría especializada en arquitecturas conversacionales de nivel enterprise. Podrás operar como Conversational AI Architect, Lead AI Engineer de plataformas de atención, Director de IA en Customer Experience, CTO de empresa de chatbots enterprise o consultor senior en transformación de la atención al cliente con IA.
Desarrollarás la capacidad de diseñar arquitecturas RAG de producción con gestión avanzada de contexto, chunking semántico, reranking y evaluación de relevancia para sistemas conversacionales que respondan con precisión sobre bases de conocimiento de miles de documentos, construir agentes multi-herramienta con capacidad de razonamiento, planificación y ejecución de acciones complejas usando frameworks como LangChain Agents y OpenAI Function Calling, implementar sistemas de memoria conversacional de múltiples capas —buffer, episódica, semántica y procedimental— que permitan a los agentes mantener contexto de relación con el cliente a lo largo del tiempo, y diseñar pipelines de evaluación y mejora continua de la calidad conversacional basados en datos reales de interacción.
Además, estarás capacitado para implementar estrategias de despliegue omnicanal de plataformas conversacionales en web, WhatsApp, voz, email y aplicaciones móviles con arquitecturas unificadas de gestión de contexto, diseñar sistemas de orquestación de agentes múltiples donde distintos agentes especializados colaboran para resolver casos complejos, y construir los marcos de gobernanza y monitorización de sistemas conversacionales en producción que garanticen la calidad, la seguridad y el cumplimiento normativo de las interacciones a escala empresarial.
admisiones@academiaia.ai +34 967 79 32 85
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede a proyectos con tecnologías de IA conversacional de frontera desde cualquier lugar, a tu ritmo.
Dominarás arquitecturas conversacionales avanzadas con enfoque de producto y negocio, no de investigación.
Trabajarás con LangChain, OpenAI API, Pinecone y Botpress Enterprise usados en producción enterprise hoy.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
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El Máster en Plataformas Conversacionales Avanzadas con IA te posiciona en el perfil más demandado de uno de los mercados de mayor crecimiento en tecnología: el diseño y arquitectura de sistemas de IA conversacional de nivel enterprise. El mercado global de IA conversacional alcanzará los 50.000 millones de dólares en 2030, y la escasez de profesionales capaces de diseñar las arquitecturas que sostienen esas plataformas es uno de los cuellos de botella más críticos del sector.
Acceso al nivel más alto de la cadena de valor de la IA conversacional: La mayoría de los profesionales de chatbots operan a nivel de configuración de plataformas no-code. Los Conversational AI Architects que dominan las capas de arquitectura —RAG, agentes, memoria, evaluación, orquestación— operan en un nivel radicalmente diferente de responsabilidad, impacto y compensación. Este máster es el camino más directo hacia ese nivel desde el ecosistema hispanohablante.
Impacto cuantificable en los resultados de negocio: Una plataforma conversacional de nivel enterprise bien diseñada puede gestionar autónomamente entre el 70% y el 85% de los contactos de atención al cliente de una organización grande, reduciendo el coste por contacto en más de un 60% y mejorando simultáneamente la satisfacción del cliente por la inmediatez y consistencia de la respuesta. Diseñar sistemas que producen ese impacto es la propuesta de valor más poderosa que puede ofrecer un profesional de tecnología a una organización.
Transferibilidad a todos los sectores: Las competencias de arquitectura conversacional con IA son agnósticas al sector: los mismos frameworks, las mismas arquitecturas y las mismas metodologías de evaluación que aprenderás en el máster se aplican igualmente a un sistema de atención al cliente de banca, seguros, telecomunicaciones, salud, retail o administración pública. Esto multiplica el abanico de oportunidades profesionales y reduce la dependencia de la evolución de cualquier sector específico.
Comunidad de referencia en IA conversacional: En Academia IA formarás parte de la comunidad de profesionales de IA conversacional más avanzada en habla hispana, un espacio donde se comparten arquitecturas, se debaten decisiones de diseño y se generan oportunidades de colaboración en proyectos de alto impacto en empresas de toda la geografía hispanohablante y europea.
La atención al cliente es el punto de contacto más frecuente y más crítico entre una organización y sus clientes, y también la función operativa de mayor coste en la mayoría de las organizaciones de servicios. La convergencia de los modelos de lenguaje de gran escala con las arquitecturas de agentes autónomos está transformando estructuralmente esta función: no como una mejora incremental de los chatbots de primera generación, sino como una reinvención completa de lo que significa la atención al cliente inteligente. Las organizaciones que lideren esta transformación ganarán ventajas competitivas en coste, velocidad y satisfacción del cliente que serán muy difíciles de revertir.
El salto cualitativo de los LLMs en la experiencia conversacional: Los modelos de lenguaje de frontera han resuelto el problema de la naturalidad conversacional que durante décadas fue el límite infranqueable de los sistemas de atención automatizada. Un agente basado en GPT-4o o Claude 3.5 puede mantener una conversación que el cliente percibe como natural, empática y competente en prácticamente cualquier idioma y sobre cualquier dominio de conocimiento que se le proporcione. Este cambio no es gradual: es un salto discontinuo que convierte las arquitecturas conversacionales avanzadas en la tecnología de atención al cliente más importante de la próxima década.
La complejidad arquitectónica como barrera de entrada y ventaja competitiva: La facilidad de acceso a los modelos de lenguaje a través de APIs ha generado la ilusión de que cualquier organización puede construir una plataforma conversacional enterprise con unos pocos prompts y una interfaz de chat. La realidad de los proyectos de producción a gran escala demuestra que la gestión del contexto a largo plazo, la precisión en la recuperación de información, la evaluación continua de la calidad y la orquestación de agentes múltiples son problemas de ingeniería profundamente complejos que requieren arquitecturas cuidadosamente diseñadas. Los profesionales que dominan esa complejidad son los que construyen los sistemas que realmente funcionan en producción.
Regulación de la IA en atención al cliente: El EU AI Act clasifica los sistemas de IA que interactúan con consumidores como sistemas que requieren transparencia, supervisión humana y mecanismos de escalado documentados. Las organizaciones que desplieguen plataformas conversacionales en Europa deben garantizar que cumplen estos requisitos, lo que crea una demanda de profesionales que no solo sepan construir estos sistemas sino diseñarlos desde el principio con los principios de IA responsable, transparencia y gobernanza que la regulación exige.
El plan de estudio del Máster en Plataformas Conversacionales Avanzadas con IA está organizado en una progresión que va desde los fundamentos de la arquitectura de sistemas de IA conversacional hasta la implementación de plataformas de nivel enterprise con agentes autónomos, memoria semántica y evaluación continua en producción. Cada bloque del programa replica las decisiones de diseño y los retos de ingeniería de proyectos conversacionales reales, no escenarios de laboratorio simplificados.
La primera fase establece los fundamentos de la arquitectura conversacional moderna: cómo funcionan los modelos de lenguaje de frontera en el contexto de aplicaciones de producción, gestión avanzada del contexto y la ventana de contexto, diseño de prompts de sistema para comportamiento empresarial consistente, y las diferencias entre las principales APIs —OpenAI, Anthropic, Google— en términos de capacidades, costes y limitaciones relevantes para el diseño de sistemas. A continuación, el programa aborda el RAG de producción: arquitecturas de indexación semántica con Pinecone y Weaviate, estrategias de chunking, reranking con modelos de relevancia cruzada, evaluación de la calidad de la recuperación con Ragas, y gestión de actualizaciones de la base de conocimiento sin degradación del rendimiento.
Los bloques intermedios cubren el desarrollo de agentes autónomos: construcción de agentes con LangChain y LlamaIndex, diseño de herramientas e integraciones con APIs de negocio, implementación de sistemas de memoria multicapa con bases de datos vectoriales y relacionales, y patrones de orquestación de agentes múltiples con routing semántico. La fase avanzada aborda la evaluación y el despliegue enterprise: pipelines de testing automatizado con DeepEval, estrategias de despliegue omnicanal, monitorización de la calidad en producción, diseño de sistemas de escalado inteligente al agente humano, y gobernanza y cumplimiento normativo de plataformas conversacionales bajo el EU AI Act. El programa culmina con el Proyecto Final, en el que el alumno diseñará e implementará una plataforma conversacional enterprise completa con arquitectura RAG, agentes multi-herramienta, memoria semántica y pipeline de evaluación en producción.
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El Proyecto Final del Máster en Plataformas Conversacionales Avanzadas con IA consiste en el diseño e implementación de una plataforma conversacional enterprise completa aplicada a un caso real de atención al cliente de alta complejidad, desarrollada con los estándares de arquitectura, evaluación y gobernanza de los sistemas de producción más avanzados del mercado. Es el entregable que demuestra la capacidad de operar como Conversational AI Architect en proyectos de nivel enterprise.
El proyecto incluye el diseño de la arquitectura completa del sistema: selección y justificación de los modelos de lenguaje, diseño de la arquitectura RAG con estrategia de indexación, chunking y reranking, definición de la capa de memoria —buffer de sesión, memoria episódica por cliente y base de conocimiento semántica con Pinecone—, y diseño de la orquestación de agentes especializados para distintos tipos de caso. La implementación incluye el desarrollo de al menos tres agentes especializados con sus herramientas e integraciones de API correspondientes —consulta de estado de pedido, gestión de devoluciones, soporte técnico de primer nivel—, orquestados por un agente supervisor con routing semántico y lógica de escalado al agente humano documentada. El proyecto incluye también el diseño e implementación del pipeline de evaluación con métricas de precisión, fidelidad, satisfacción y resolución medidas sobre un conjunto de conversaciones de test, y la construcción de un dashboard de monitorización en producción que permita al equipo de calidad supervisar el rendimiento del sistema en tiempo real. El entregable final incluye además la documentación técnica completa de la arquitectura y un análisis de cumplimiento con los requisitos del EU AI Act aplicables al caso de uso.
El entregable final es una pieza de portfolio técnico de nivel senior que demuestra simultáneamente dominio de las arquitecturas más avanzadas del ecosistema LLM, capacidad de integración con sistemas de negocio reales y comprensión de los requisitos de gobernanza y evaluación de los sistemas en producción. Es exactamente el tipo de trabajo que diferencia a un Conversational AI Architect de un desarrollador de chatbots, y el que abre las puertas a los proyectos y roles de mayor impacto y compensación del mercado.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
En el Máster en Plataformas Conversacionales Avanzadas con IA de Academia IA trabajarás con LangChain y LlamaIndex para el desarrollo de agentes y arquitecturas RAG, OpenAI Assistants API y Anthropic API para la integración de modelos de lenguaje de frontera, Pinecone y Weaviate como bases de datos vectoriales para memoria semántica de largo plazo, Botpress Enterprise y Voiceflow para la orquestación de flujos conversacionales complejos, DeepEval y Ragas para la evaluación automatizada de la calidad conversacional, y herramientas de analytics conversacional como Dashbot para la monitorización del rendimiento en producción. Todo el trabajo se realiza sobre casos de uso reales de atención al cliente enterprise.
Sí, este máster tiene un nivel experto y requiere conocimientos de Python y experiencia trabajando con APIs. No es necesario haber construido sistemas de IA conversacional previamente, pero sí tener la base de programación suficiente para implementar integraciones, manejar estructuras de datos y trabajar con librerías como LangChain. El Máster en Plataformas Conversacionales Avanzadas con IA de Academia IA parte de esa base para llevar tus competencias al nivel de Conversational AI Architect, no desde cero absoluto. Si tienes experiencia con APIs REST y Python a nivel intermedio, tienes la base necesaria.
Sí, completamente. Las arquitecturas conversacionales que aprenderás en el Máster en Plataformas Conversacionales Avanzadas con IA de Academia IA son agnósticas al sector: los mismos patrones de RAG, agentes y memoria semántica se aplican a sistemas de atención en banca, seguros, telecomunicaciones, salud, retail, logística o administración pública. El Proyecto Final puede orientarse al sector que más te interese, y las competencias que desarrollarás te permiten diseñar plataformas para cualquier tipo de organización con independencia de su industria, tamaño o canal de atención preferido.
Los cursos de chatbots enseñan a configurar plataformas no-code. Los cursos de prompt engineering enseñan a redactar instrucciones para modelos. El Máster en Plataformas Conversacionales Avanzadas con IA de Academia IA opera en una capa radicalmente más profunda: aprenderás a diseñar la arquitectura completa de un sistema conversacional enterprise —RAG de producción, agentes autónomos con memoria semántica, evaluación continua, orquestación multi-agente y gobernanza— con las mismas decisiones de diseño que toman los equipos de ingeniería de las empresas de IA conversacional más avanzadas del mundo. Es la diferencia entre usar una herramienta y saber construirla.
