Curso
Agentes de IA Generativa
Intermedio
3 h. y 31 min.
Esta formación aborda el uso de agentes de IA para automatizar y orquestar tareas en aplicaciones. Se exploran...
4.5
Herramientas de IA
Desarrollo de IA
Ingeniería de prompts con Spring AI
Adoptar IA generativa en backend exige más que conectar un modelo: requiere separar instrucciones y datos, controlar salidas y diseñar defensas desde la arquitectura. Spring AI permite llevar estos patrones al ecosistema Java de forma integrada, favoreciendo APIs más robustas, gobernables y auditables. Esta formación refuerza una madurez técnica clave para equipos que necesitan desplegar capacidades de IA sin convertir cada integración en una excepción de seguridad.
La metodología y plataforma de formación que se adapta al tamaño y ritmo de tu empresa.
Curso impartido por
Contenido de la formación
8 Secciones · 33 Lecciones ·
4 h. y 44 min.
en total
Presentación
Fundamentos de Ingeniería de Prompts
Diseño profesional de Prompts
Configuración avanzada del modelo
Vulnerabilidades
Defensa y patrones seguros
Proyecto práctico: TicketClassifier
Conclusiones y próximos pasos
Habilidades que obtendrás
- Comprensión del funcionamiento básico de los LLMs y sus limitaciones reales.
- Diseño de prompts profesionales con estructura, contexto y objetivos claros.
- Aplicación de técnicas zero-shot, few-shot, chain of thought y structured prompting.
- Configuración del comportamiento del modelo mediante ChatOptions en Spring AI.
- Identificación de prompt injection, ataques directos, indirectos y jailbreaks.
- Separación técnica entre instrucciones y datos para reducir vectores de ataque.
- Validación de salidas y uso de DTOs seguros en flujos backend.
- Construcción progresiva de una API TicketClassifier con Java 21 y Spring Boot 4.
Requisitos mínimos
Conocimientos de Java y Spring Boot.
Por qué realizar este curso
Beneficios
- Refuerza la arquitectura de integración de IA generativa en aplicaciones Java backend.
- Reduce la exposición a prompt injection mediante patrones defensivos aplicados desde el diseño.
- Mejora la gobernanza técnica al separar instrucciones, datos, salidas y validaciones.
- Facilita la interoperabilidad entre Spring AI, Spring Boot, modelos generativos y APIs empresariales.
- Disminuye prácticas ad hoc en la creación de prompts y respuestas no controladas.
- Aporta estandarización para trabajar con prompts robustos, DTOs seguros y salidas estructuradas.
- Permite evaluar riesgos de seguridad antes de llevar soluciones con LLM a producción.
- Consolida una base práctica para construir sistemas de IA más fiables, auditables y mantenibles.
Para quién
- Desarrolladores Java que quieren iniciarse en Spring AI desde una base aplicada.
- Perfiles backend con conocimientos de Spring Boot que necesitan integrar IA generativa.
- Desarrolladores Java Backend interesados en seguridad, prompts y control de salidas.
- Equipos técnicos que empiezan a construir APIs conectadas con modelos generativos.
- Profesionales backend que quieren entender riesgos reales de prompt injection.
- Perfiles con base de programación que buscan una entrada práctica al desarrollo seguro con LLM.
Oportunidades profesionales
- Especialización inicial en desarrollo backend con IA generativa aplicada al ecosistema Java.
- Refuerzo del perfil como desarrollador backend o desarrollador Java Backend.
- Mayor capacidad para participar en proyectos que integran LLMs en APIs y servicios.
- Evolución hacia funciones vinculadas a AI engineering, seguridad de aplicaciones y arquitectura backend.
- Mejora del posicionamiento en equipos que necesitan implantar IA generativa con control técnico.
- Base sólida para avanzar hacia Spring AI avanzado, RAG, agentes, validación y despliegue seguro de sistemas con LLM.
Valoración de nuestros alumnos
Completa tu formación con estos contenidos
Curso
Agentes vs GPTs dentro de la interfaz de ChatGPT
Principiante
42 min.
Domina las funcionalidades avanzadas de ChatGPT: Custom GPTs y Agentes. Aprende a crear, usar y diferenciar estas potentes...
4.3
Curso
Alfabetización IA: Conceptos clave en la Inteligencia Artificial
Principiante
58 min.
Sumérgete en los pilares de la Inteligencia Artificial. Entiende su funcionamiento, impacto en el día a día y...
4.2
Curso
Antigravity: monta un CRM en 10 pasos
Principiante
44 min.
Domina Antigravity y la IA para programar más rápido. Genera código, optimiza tu flujo de trabajo y da...
4
Preguntas frecuentes
Resuelve tus dudas o contacta con nosotros para más información.
Es el diseño de instrucciones, contexto, restricciones y validaciones para que un modelo generativo responda de forma más controlada, útil y resistente frente a manipulaciones.
Spring AI permite integrar capacidades de IA en aplicaciones Java siguiendo patrones del ecosistema Spring, con abstracciones para modelos, prompts, opciones de chat y salidas estructuradas.
Conviene tener conocimientos de Java y nociones de Spring Boot, ya que el curso aplica los conceptos de prompts y seguridad dentro de una API backend.
Tiene nivel principiante dentro de Spring AI y prompt engineering seguro, aunque está pensado para perfiles con base previa en desarrollo Java.
Un prompt es la instrucción o conjunto de instrucciones que guía al modelo para generar una respuesta, incluyendo contexto, tarea, formato esperado y restricciones.
Un LLM puede generar respuestas incorrectas, seguir instrucciones maliciosas, interpretar datos como órdenes o producir salidas no válidas si no se controla adecuadamente el contexto.
Zero-shot consiste en pedir una tarea sin ejemplos previos. Few-shot incorpora ejemplos para orientar mejor el patrón de respuesta esperado por el modelo.
ChatOptions permite ajustar parámetros del modelo y adaptar su comportamiento según el tipo de prompt, el nivel de control requerido o la estabilidad buscada en la respuesta.
Prompt injection es una técnica de ataque que intenta manipular al modelo para que ignore instrucciones originales, revele información o ejecute comportamientos no previstos.
Un ataque directo aparece en la interacción explícita del usuario. Un ataque indirecto puede llegar oculto dentro de datos externos, documentos, tickets, mensajes o contenido procesado por la aplicación.
Separar instrucciones y datos reduce la posibilidad de que contenido no confiable sea interpretado como una orden válida para el modelo o para la aplicación.
Porque una respuesta de un LLM no debe asumirse como correcta, segura ni estructurada. Validar salidas ayuda a controlar formato, contenido y uso posterior en el backend.
Se construye una API de clasificación de incidencias que empieza siendo vulnerable y se refuerza progresivamente con medidas de seguridad en prompts, backend y salidas.
No se limita a redactar prompts. Trabaja diseño profesional, configuración del modelo, ataques, defensas, validación y aplicación práctica dentro de Spring AI y Java backend.
Aporta una capa inicial de seguridad y control para equipos Java que quieren integrar IA generativa antes de avanzar hacia RAG, agentes, observabilidad o arquitecturas de IA en producción.