Ingeniería de IA Generativa

La IA generativa ha dejado de ser una curiosidad tecnológica para convertirse en infraestructura crítica. Pero entre probar un chatbot y construir un sistema que funcione en producción hay un abismo que pocos libros se atreven a cruzar. Este libro lo cruza.

A lo largo de 42 capítulos organizados en 10 partes, esta obra guía al lector desde los fundamentos matemáticos de los transformers hasta el despliegue de sistemas completos en producción, cubriendo cada capa de la stack de IA generativa con rigor técnico y claridad narrativa.

Lo que encontrarás en este libro:

• Fundamentos sólidos - Arquitectura Transformer, Large Language Models, embeddings y representaciones vectoriales explicados con intuición y profundidad.
• Prompt engineering y fine-tuning - Desde técnicas básicas como few-shot y Chain of Thought hasta meta-prompting, DSPy y DPO; todo lo necesario para dominar la interacción con modelos.
• RAG completo - Seis capítulos dedicados a Retrieval Augmented Generation: chunking, búsqueda híbrida, reranking, técnicas avanzadas como RAPTOR y Graph RAG, y evaluación sistemática con RAGAS.
• Agentes y sistemas multi-agente - El patrón ReAct, tool use, memoria, planificación, orquestación multi-agente, y los protocolos que están definiendo el futuro: MCP y A2A.
• Knowledge graphs - Desde los fundamentos de grafos hasta graph analytics avanzado, GNNs, y la integración profunda entre LLMs y grafos de conocimiento.
• Aplicaciones forenses e investigación - Un enfoque único: seis capítulos sobre análisis forense digital, detección de fraude financiero, inteligencia criminal, OSINT, deepfakes y consideraciones legales.
• Generación multimodal - Imágenes con modelos de difusión, audio y clonación de voz, video, 3D y modelos vision-language como GPT-4o, Claude y Gemini.
• Generación de código y Text-to-SQL - Copilot, Cursor, Claude Code, agentic coding y la revolución del Natural Language BI.
• Infraestructura y producción - Bases de datos vectoriales, orquestación de pipelines, LLMOps, seguridad, guardrails, y estrategias de despliegue y escalabilidad.
• Estrategia y futuro - Ética, regulación, estrategia empresarial (build vs buy vs fine-tune), y una mirada hacia la AGI y los agentes autónomos de larga duración.
• Capítulo bonus descargable - El ecosistema LangChain y LangGraph en profundidad: Runnables, LCEL, grafos de estado, checkpointing, memoria, sistemas multi-agente y deployment en producción.