De experimentar con IA a construir soluciones de negocio medibles y productivas
Giantucchi propone una formación práctica diseñada para que profesionales y empresas dejen de acumular prompts aislados y pasen a desplegar pipelines automatizados, agentes RAG y modelos productivos en ventas, operaciones, marketing y analítica corporativa.
> init enterprise_framework --env=production
✔ OWASP Top 10 LLM Filters injected
✔ n8n Workflow Orchestrator: connected
> load_pipeline: RAG + Vector_Index_Hybrid
ℹ Token rate limit set: 120 req/min per tenant
Diseñado para perfiles que toman decisiones técnicas y estratégicas
Sin importar si eres desarrollador, director de área o fundador de startups: cada módulo resuelve cuellos de botella reales con impacto directo en el P&L corporativo.
Profesionales y Especialistas
Analistas de datos, consultores, desarrolladores y especialistas funcionales que necesitan automatizar reportes complejos, síntesis documental y flujos laborales cotidianos sin depender de TI central.
- check_circle Automatización de reporting ejecutivo y conciliación de datos.
- check_circle Creación de asistentes inteligentes personalizados para tareas repetitivas.
- check_circle Prompt engineering avanzado y estructuración de esquemas JSON.
Emprendedores y Fundadores
Founders de startups y dueños de empresas de servicios que buscan reducir costos de plantilla operativa, optimizar el pipeline comercial y acelerar la salida al mercado con agentes autónomos y RAG.
- check_circle Arquitecturas RAG sobre documentación y base de clientes propia.
- check_circle Agentes de inbound qualifying y prospección multi-canal 24/7.
- check_circle Reducción dramática del OPEX en soporte técnico inicial.
Equipos y Líderes de Área
Gerentes de Operaciones, Marketing, Ventas y Customer Success que desean estandarizar el stack de IA de sus equipos eliminando riesgos de fuga de información y brechas de seguridad.
- check_circle Protocolos de seguridad para prevenir filtraciones corporativas.
- check_circle Estandarización de flujos de trabajo en n8n y herramientas API.
- check_circle Medición de ROI y trazabilidad con tableros ejecutivos auditables.
Programa de 4 Semanas: Construye pipelines reales de principio a fin
Cada semana finaliza con un entregable productivo revisado por especialistas. No acumulamos diapositivas: levantamos infraestructura ejecutable.
Fundamentos, Prompting y Diagnóstico
Deconstrucción de modelos de lenguaje (LLMs), técnicas de prompt engineering de grado industrial (few-shot, chain-of-thought) y mapeo exhaustivo de cuellos de botella organizacionales.
Automatización de Procesos y APIs
Integración de modelos generativos con n8n, webhooks y herramientas low-code/no-code. Construcción de flujos que reaccionan a eventos reales de clientes y bases de datos.
Datos, Dashboards y Decisión
Ingeniería de prompts analíticos sobre conjuntos de datos tabulares y no estructurados. Construcción de tableros ejecutivos automatizados con síntesis predictiva en lenguaje natural.
Agentes, RAG y Proyecto Integrador
Sistemas autónomos multi-agente, bases de datos vectoriales para RAG corporativo y endurecimiento de seguridad contra Prompt Injection y fugas de contexto.
Planes de Formación para Profesionales y Equipos
Elige el nivel de acompañamiento y profundidad que mejor se alinee con los objetivos de despliegue de tu organización.
Preventa
Programa completo, laboratorios prácticos y proyecto final.
- check Acceso completo a las 4 semanas de clases
- check Grabaciones de alta fidelidad de por vida
- check Laboratorios prácticos y templates n8n
- check Repositorio de prompts y arquitecturas
- check Desarrollo de proyecto final integrador
- close Revisión y mentoría grupal
Estándar
Lo anterior + revisión experta y mentoría grupal.
- verified Todo lo de Preventa, más:
- check Revisión individual de código y arquitectura
- check Sesiones de mentoría grupal en vivo
- check Canal prioritario de soporte y dudas
- check Kit de templates de seguridad OWASP LLM
- close Mentoría 1-a-1 directa
Profesional
Lo anterior + mentoría, evaluación y presentación ejecutiva.
- verified Todo lo de Estándar, más:
- check Mentoría personalizada 1-a-1 privada
- check Evaluación y auditoría de tu pipeline
- check Presentación ejecutiva ante tribunal
- check Acceso VIP a futuras actualizaciones
Corporativo
Cohorte privada, diagnóstico y proyecto empresarial.
- verified Solución Corporativa Exclusiva:
- check Cohorte privada in-house para tu equipo
- check Diagnóstico de madurez IA & DevSecOps
- check Proyecto empresarial aplicado a tu negocio
- check Facturación corporativa y acuerdos NDA
Aviso Legal sobre Certificación: La certificación institucional se comunicará únicamente cuando Cibertec confirme formalmente el alcance, requisitos y mecanismo de emisión correspondiente. Giantucchi imparte la formación bajo estándares técnicos independientes de la industria.
Asegura tu cupo en la próxima cohorte ejecutiva
Las solicitudes son procesadas con validación estricta de esquemas y sanitización de capa de transporte para evitar inyecciones y ataques CSRF.
Arquitectura de Backend y Sanitización en Producción
Enseñamos lo que aplicamos en nuestros propios servidores. A continuación puedes inspeccionar el patrón de defensa en profundidad implementado en Node.js y Python para los portales de giantucchi.com.
Implementación estándar empleada para procesar inscripciones corporativas y peticiones a microservicios en giantucchi.com:
const express = require('express');
const helmet = require('helmet');
const rateLimit = require('express-rate-limit');
const { body, validationResult } = require('express-validator');
const app = express();
// 1. Cabeceras HTTP endurecidas con Helmet y CSP restrictiva
app.use(helmet({
contentSecurityPolicy: {
directives: {
defaultSrc: ["'self'"],
scriptSrc: ["'self'"],
objectSrc: ["'none'"],
upgradeInsecureRequests: [],
},
},
}));
// 2. Limitador de tasa (Anti-DoS / Bruteforce en inscripciones)
const registerLimiter = rateLimit({
windowMs: 15 * 60 * 1000, // 15 minutos
max: 10, // Máximo 10 peticiones por IP
message: { error: 'Límite de solicitudes excedido. Intente más tarde.' }
});
// 3. Middleware de validación y sanitización estricta (OWASP Input Validation)
const sanitizeRegistration = [
body('fullName').trim().escape().isLength({ min: 3, max: 60 }),
body('corporateEmail').isEmail().normalizeEmail(),
body('phoneNumber').trim().whitelist('0123456789+ -'),
body('experienceLevel').isIn(['inicial', 'intermedio', 'avanzado']),
body('selectedPlan').isIn(['preventa', 'estandar', 'profesional', 'corporativo'])
];
app.post('/api/v1/inscripciones', registerLimiter, sanitizeRegistration, (req, res) => {
const errors = validationResult(req);
if (!errors.isEmpty()) {
return res.status(400).json({ status: 'VALIDATION_ERROR', errors: errors.array() });
}
// Procesamiento seguro sin leak de base de datos
res.status(200).json({ status: 'ENROLLED_SUCCESS', message: 'Cupo reservado con éxito.' });
});Módulo de blindaje utilizado en los endpoints de orquestación de LLMs para prevenir inyecciones indirectas y jailbreaks:
from fastapi import FastAPI, HTTPException, Depends
from pydantic import BaseModel, EmailStr, Field
import html, re
app = FastAPI(docs_url=None, redoc_url=None) # Ocultamiento de metadatos en producción
class StudentEnrollmentSchema(BaseModel):
full_name: str = Field(..., min_length=3, max_length=60, pattern=r"^[a-zA-ZáéíóúÁÉÍÓÚñÑ\s]+$")
corporate_email: EmailStr
phone: str = Field(..., pattern=r"^[\+]?[0-9\s\-]{8,18}$")
plan: str = Field(..., pattern=r"^(preventa|estandar|profesional|corporativo)$")
def sanitize_prompt_input(text: str) -> str:
# OWASP Top 10 LLM01: Prompt Injection Guard
forbidden_tokens = ["IGNORE PREVIOUS INSTRUCTIONS", "SYSTEM PROMPT", "DROP TABLE"]
sanitized = html.escape(text.strip())
for token in forbidden_tokens:
if token.lower() in sanitized.lower():
raise HTTPException(status_code=400, detail="Payload malicioso detectado.")
return sanitized
@app.post("/api/v1/admissions/register")
async def register_student(payload: StudentEnrollmentSchema):
clean_name = sanitize_prompt_input(payload.full_name)
# Transacción idempotente segura...
return {"status": "verified", "participant": clean_name}