Arquitecto de Software con IA

Antes de diseñar nada, conoce las reglas del juego: siete bloques progresivos que terminan siempre en un artefacto, no en una lectura, y un caso conductor —Distribuidora Horizonte— sobre el que vas a aplicar cada concepto del curso. Aquí decides cómo recorrerlo según de dónde vienes.

1. Bienvenida y cómo aprovechar el curso13 minPresenta qué cambió en la segunda edición, cómo se organizan los siete bloques del 0 al 6, la regla de que cada bloque termina en un artefacto, para quién está escrito el curso y las convenciones de recuadros.
2. El caso conductor: Distribuidora Horizonte9 minPresenta Distribuidora Horizonte S.A., el mayorista ficticio cuyo asistente de atención con IA recorre todo el libro, y explica por qué el caso concentra, en tamaño manejable, todos los problemas del curso.

Lo que separa a un arquitecto de un desarrollador senior no es saber más tecnologías: es pensar en trade-offs explícitos, convertir frases vagas en requisitos medibles y dejar decisiones que un tercero pueda auditar dos años después. En este módulo aprendes a escribir escenarios de calidad, ADR y diagramas C4, a calibrar el proceso según la reversibilidad de cada decisión, a diseñar contratos que sobrevivan a su evolución y a elegir estilos y patrones por contexto, no por moda.

1. Pensamiento arquitectónico19 minDefine los atributos de calidad con los que se juzga un sistema, enseña a enunciar trade-offs en forma canónica, a traducir frases de stakeholders a escenarios medibles de seis partes y a proteger características arquitectónicas con fitness functions.
2. Comunicación y documentación17 minPresenta el ADR como el artefacto más rentable del rol, su ciclo de vida inmutable, el modelo C4 con sus diagramas suplementarios, los diagramas como código y cómo contar la misma arquitectura a audiencias distintas.
3. Procesos de decisión: cómo deciden las organizaciones que construyen a escala12 minExplica los mecanismos para llegar a una decisión antes de registrarla: el documento de diseño de Google, la narrativa de seis páginas y el PR/FAQ de Amazon, la distinción entre puertas de una y dos vías, y cómo funciona una revisión de arquitectura que sirve.
4. Contratos y APIs: diseñar para la evolución10 minTrata la API como promesa pública: la ley de Hyrum, los principios AIP de Google y las tres propiedades de contrato críticas cuando los clientes son agentes, idempotencia, versionado y semántica de errores.
5. Estilos y patrones19 minCompara monolito modular, microservicios y serverless desde la ley de Conway, presenta los patrones event-driven, CQRS, event sourcing y sagas, el modelado con DDD y el vocabulario de integración y resiliencia de las grandes nubes.

• Examen del módulo · nota mínima 70 %
• ADR de estilo arquitectónico y diagramas C4 · con criterios de aceptación

La plataforma se resuelve una vez y bien, para que ningún equipo tenga que redescubrir cómo se configura una red privada o se rota un secreto. En este módulo diseñas la landing zone de Distribuidora Horizonte, eliges cómputo y datos con árboles de decisión en lugar de costumbre, defines SLOs con alertas por tasa de consumo, planificas la recuperación ante desastres desde RTO y RPO y calculas cuánto cuesta cada transacción de negocio.

1. Fundación16 minExplica la jerarquía de organización, carpetas y proyectos, los cinco componentes de una landing zone —políticas de organización, IAM, VPC Service Controls, red y auditoría centralizada— y el uso del Well-Architected Framework como guion de revisión periódica.
2. Cómputo: el árbol de decisión11 minPresenta el árbol de decisión de cómputo en Google Cloud, con Cloud Run como punto de partida por defecto, y los servicios de orquestación de procesos de negocio, incluido el patrón de ejecución durable.
3. Datos y estado12 minRecorre las opciones de datos y estado de Google Cloud —BigQuery, bases transaccionales, NoSQL y caché, mensajería, almacenamiento de objetos— y el gobierno de datos como condición de posibilidad de un RAG confiable.
4. Confiabilidad y operación18 minCubre observabilidad con OpenTelemetry, el vocabulario SRE de SLIs, SLOs, presupuestos de error y alertas por tasa de consumo, la recuperación ante desastres desde RTO y RPO, las estrategias de despliegue y la seguridad de la cadena de suministro.
5. Seguridad y costos11 minPresenta los servicios de seguridad de base, el modelo de confianza cero, el modelado de amenazas con STRIDE y la disciplina FinOps, con la economía unitaria como concepto central.

• Examen del módulo · nota mínima 70 %
• Arquitectura de referencia en Google Cloud para Distribuidora Horizonte · con criterios de aceptación

El núcleo del curso: el salto de usar IA a diseñar sistemas de IA que aguantan producción. Vas a decidir cuándo un problema necesita un modelo y qué técnica le corresponde, diseñar RAG con permisos y frescura, agentes con identidad, autoridad acotada y ejecución durable, y una suite de evaluación con fundamento estadístico. Cierras con seguridad contra la inyección indirecta, economía unitaria por token, observabilidad y LLMOps.

1. Taxonomía y encuadre11 minLa primera pregunta de arquitectura no es qué modelo usar sino si el problema necesita uno. La lección distingue IA predictiva, generativa y agéntica, y muestra cómo la variabilidad de los modelos cambia el testing, la seguridad, la observabilidad, el costo y la confiabilidad.
2. El árbol de decisión central16 minEl árbol de decisión central ordena las técnicas de menor a mayor costo: prompts con salidas estructuradas, RAG, ajuste fino, herramientas y agentes, y más razonamiento o descomposición. Cierra con el catálogo de workflows que conviene agotar antes de construir un agente.
3. RAG: de juguete a producción21 minUn RAG de producción son dos pipelines, indexación y consulta, con decisiones que se validan midiendo: parsing, chunking, búsqueda híbrida, reranking, almacén vectorial, GraphRAG y RAG estructurado. La lección cierra con lo que más se subestima: frescura, borrado y control de acceso por documento.
4. Arquitectura de agentes21 minUn agente es un sistema de seis partes, no un modelo. La lección recorre ingeniería de contexto, topologías, diseño de herramientas, MCP y A2A, memoria, autonomía por tipo de acción, identidad con autoridad delegada y ejecución durable.
5. Evaluación: la disciplina que separa profesionales de entusiastas20 minSin evaluaciones, cada cambio es una apuesta y el sistema se degrada en silencio. La lección enseña a construir el conjunto dorado, combinar evaluadores, evaluar agentes por resultado y trayectoria, calibrar al juez y decidir regresiones con comparación pareada, intervalos de confianza y no inferioridad.
6. Seguridad de sistemas de IA17 minLos sistemas probabilísticos se defienden con arquitectura, no con esperanza. La lección presenta los marcos de amenazas vigentes, explica por qué la inyección indirecta no tiene solución a nivel del modelo y apila las defensas: regla de dos, doble modelo, validación de salidas, barreras y red teaming.
7. Rendimiento, costo y confiabilidad18 minEl token es la unidad de costo, latencia y capacidad. La lección enseña a calcular la economía unitaria de una transacción, a usar caché, enrutamiento y modalidades de consumo como palancas, a degradar con gracia y a tratar el modelo como una dependencia con fecha de retiro.
8. Observabilidad de sistemas con IA9 minLa observabilidad de un sistema con IA pregunta qué respondió, con qué contexto, por qué y a qué costo. La lección define la traza completa por interacción, su estándar en OpenTelemetry, su costo de privacidad y las métricas operativas que conviene alertar.
9. MLOps y LLMOps9 minLLMOps extiende MLOps con un principio central: poder reconstruir exactamente qué produjo cada respuesta. La lección enumera qué se versiona, qué se monitorea en producción y cómo un cambio de prompt o de modelo sigue el ciclo de un cambio de código.

• Examen del módulo · nota mínima 70 %
• ADR de técnica con números y suite de evaluación en CI · con criterios de aceptación

El Bloque 3 aterriza la arquitectura de sistemas con IA en los servicios concretos de Google Cloud: las cuatro capas de Gemini Enterprise Agent Platform, la elección de modelos, ADK y Agent Runtime, el gobierno de agentes, la recuperación y los controles de IA responsable. Vas a aprender a leer una plataforma que cambia de nombres cada mes a través de su arquitectura de capas, que es lo estable, y a decidir cuándo construir y cuándo usar un servicio gestionado.

1. Panorama: de Vertex AI a la plataforma de agentes10 minGemini Enterprise Agent Platform es la evolución de Vertex AI, reorganizada alrededor de agentes, y se entiende mejor por sus cuatro capas que por la lista de productos.
2. Modelos17 minLos perfiles de la familia Gemini son estables aunque los números de versión cambien cada mes; por eso el identificador del modelo es configuración, y Model Garden, el ajuste y la capacidad se eligen con criterio de costo, latencia, control y residencia.
3. Construcción de agentes15 minADK es el framework de código abierto para construir agentes y Agent Runtime, antes Agent Engine, es el entorno gestionado donde se despliegan, con sesiones y Memory Bank para el estado y la memoria.
4. Gobierno de agentes10 minLa capa de gobierno da a cada agente identidad propia, inventario aprobado, control del tráfico saliente e inspección de prompts; la capa de optimización cierra el ciclo con observabilidad, evaluación y simulación.
5. Recuperación y datos no estructurados15 minGoogle ofrece tres niveles de abstracción para la recuperación; se empieza por el más gestionado que cumpla los requisitos y se baja de nivel solo donde las métricas lo justifiquen. Grounding, Document AI y embeddings completan las decisiones de datos no estructurados.
6. La IA en el ciclo de desarrollo9 minGoogle ofrece asistencia de IA en todo el ciclo de desarrollo, del editor a la terminal y a las operaciones, y sus herramientas se vuelven interoperables con las de otros proveedores mediante MCP y habilidades.
7. IA responsable, privacidad y soberanía10 minFiltros de seguridad, tarjetas de modelo, explicabilidad, residencia, soberanía y retención cero son los controles de IA responsable; el arquitecto documenta qué datos van a qué servicio y bajo qué compromiso.

• Examen del módulo · nota mínima 70 %
• Un agente propio en ADK sobre Agent Runtime · con criterios de aceptación

El Bloque 4 trata de cómo trabajas con IA, no de cómo diseñas su arquitectura: Perplexity para investigar, Gemini para digerir contexto propio y Claude Code para ejecutar sobre el repositorio, unidos por un flujo de siete pasos con puntos de control humanos. Vas a aprender a separar lo que el agente lee de lo que el sistema garantiza y a reconocer los antipatrones que hacen que la fluidez de las herramientas se confunda con buenas decisiones.

1. El reparto de funciones10 minLo estable son las funciones, no las herramientas: investigar, digerir contexto propio y ejecutar sobre el código. Cada herramienta es más confiable en una, y ninguna verifica su propio trabajo.
2. Perplexity: la capa de investigación10 minPerplexity es el motor de investigación del arquitecto, valioso para comparar, conocer el estado del arte y hacer debida diligencia; el hábito profesional es abrir las citas y verificar en la fuente primaria.
3. Gemini: la capa de contexto masivo10 minGemini es la capa de contexto masivo: ingiere repositorios, documentación extensa y material visual, y en NotebookLM responde fundamentado solo en tus documentos. Su riesgo principal es la confidencialidad.
4. Claude Code: la capa de ejecución17 minClaude Code es una herramienta de arquitectura porque su comportamiento se gobierna con configuración versionada. CLAUDE.md orienta lo que el agente lee; hooks, permisos y fitness functions garantizan lo que debe cumplirse siempre.
5. El flujo integrado14 minEl flujo integrado tiene siete pasos que reparten el trabajo entre las tres herramientas y el arquitecto; lo que lo hace confiable son los puntos de control entre pasos y los artefactos que cada uno deja.
6. Antipatrones14 minLos antipatrones del trabajo asistido nacen de confundir fluidez con validez: arquitectura por sensación, delegar el criterio, autoverificación, datos sensibles sin control, pérdida de trazabilidad, sobrecontextualización, revisión laxa y erosión del aprendizaje.
7. Habilidades operativas9 minCinco habilidades operativas hacen productivo el trabajo con agentes: diseño de contexto, descomposición de tareas, especificación como artefacto, verificación adversarial y reproducibilidad.

• Examen del módulo · nota mínima 70 %
• Un repositorio gobernado por configuración · con criterios de aceptación

Este módulo es lo que te vuelve arquitecto y no ingeniero senior: gobernar la IA en la organización, aplicar un marco de riesgo reconocido, saber qué exige la regulación y desde cuándo, y sostener un caso de negocio ante finanzas. Sales con una política de uso de IA, un caso de negocio con análisis de sensibilidad y una evaluación de impacto para Distribuidora Horizonte.

1. Gobierno de la IA en la organización14 minCómo expresar la política de uso de IA como una matriz operativa que cruza la clasificación de los datos con las herramientas aprobadas, y qué más tiene que resolver: propiedad intelectual, responsabilidad humana y trazabilidad.
2. Marcos de gestión de riesgo de IA9 minTres referencias para que el gobierno de la IA no se reduzca a opiniones: el NIST AI RMF con sus cuatro funciones, la norma certificable ISO/IEC 42001 y la orientación de ISO/IEC 23894.
3. Regulación17 minQué exige el EU AI Act según el nivel de riesgo y desde cuándo, tras el Ómnibus Digital de julio de 2026, y cómo se traduce a arquitectura la ley de protección de datos personales aplicable.
4. Documentación de modelos y evaluación de impacto9 minLa tarjeta de sistema documenta el sistema completo y no solo el modelo; la evaluación de impacto analiza los riesgos antes del despliegue; y el arquitecto diseña los mecanismos para detectar y mitigar sesgos.
5. El arquitecto como habilitador15 minEl arquitecto diseña la plataforma sobre la que otros diseñan, mide el impacto de la IA con las métricas DORA y no con métricas de vanidad, y construye casos de negocio que se sostienen ante finanzas.
6. Habilidades interpersonales del rol9 minLas habilidades interpersonales del rol: facilitar decisiones con DACI, RACI y el premortem, negociar la deuda técnica en términos de negocio, enseñar al revisar y sostener una cultura de escritura.

• Examen del módulo · nota mínima 70 %
• Política, caso de negocio y evaluación de impacto · con criterios de aceptación

Este módulo es la prueba de que sabes: cinco proyectos que atraviesan varios bloques a la vez y un proyecto integrador que lleva el asistente de Distribuidora Horizonte, o un sistema de tu dominio, del PR/FAQ a una revisión de preparación para producción aprobada. Cada proyecto se juzga por sus criterios de aceptación, porque un proyecto sin criterios no demuestra nada.

1. Proyecto 1: RAG empresarial con control de acceso9 minUn sistema RAG que indexa al menos dos fuentes, respeta permisos por documento, usa búsqueda híbrida con reranking y pasa una suite de evaluación en cada cambio. Cubre 2.3, 2.5, 2.6 y 3.5.
2. Proyecto 2: sistema multiagente gobernado con ADK9 minUn orquestador con trabajadores de búsqueda, análisis y redacción, herramientas reales vía MCP, aprobación humana en los puntos críticos y límites de presupuesto, justificado frente a un agente único o un workflow con una medición comparativa. Cubre 2.4, 2.6, 3.3 y 3.4.
3. Proyecto 3: migración de un servicio legado con Claude Code9 minMigrar un servicio legado con Claude Code siguiendo el flujo integrado del Bloque 4: documento de diseño y ADR previos, fitness functions, métricas antes y después, un CLAUDE.md con los límites del agente y modo plan en cada etapa. Cubre 0.2, 0.3, 4.4 y 4.5.
4. Proyecto 4: comparación de arquitecturas de inferencia9 minComparar con datos propios una cascada de modelos frente a un modelo único de mayor capacidad, midiendo costo real por solicitud, latencia p50, p95 y p99 y calidad sobre el conjunto dorado. Cubre 2.5 y 2.7.
5. Proyecto 5: landing zone con gobierno de IA9 minUna landing zone en Google Cloud desplegada con Terraform y con gobierno específico de IA: políticas de organización, perímetros de VPC Service Controls, Sensitive Data Protection, Model Armor, presupuestos, identidades de agente y auditoría. Cubre 1.1, 1.5, 2.6, 3.4, 5.1 y 5.3.
6. Proyecto integrador9 minEl proyecto integrador lleva el asistente de Distribuidora Horizonte, o un sistema equivalente de tu dominio, desde el PR/FAQ hasta una revisión de preparación para producción aprobada; en la práctica, es el portafolio que demuestra el perfil.
7. Cierre: las cinco ideas que hay que llevarse9 minLas cinco ideas para llevarse si te llevas solo cinco: el trade-off explícito y el ADR, las evaluaciones con fundamento estadístico, el contexto y los agentes como sistemas, la seguridad de los sistemas probabilísticos y el criterio que no se delega.

• Proyecto integrador: del PR/FAQ a la revisión de preparación para producción · con criterios de aceptación