Charla abierta · Instituto Superior de Profesorado N.º 20

No es magia, es trabajo organizado

La realidad de la IA en el desarrollo e infraestructura

Nuevos paradigmas para trabajar y enseñar

Jueves 10 de septiembre de 2026 19:00 hs San Justo, Santa Fe 1 h 45 min

Entrada libre · Certificado opcional $ 5.000

De qué se trata

Un mapa práctico,
no una postura.

Mostrar cómo la inteligencia artificial está cambiando de raíz dos carreras que el instituto forma —desarrollo de software y soporte de infraestructura— y qué implica ese cambio: cómo se enseña, cómo se trabaja y qué conviene aprender hoy. No es una charla a favor ni en contra de la IA: es un mapa práctico para tomar buenas decisiones.

Programar y operar infraestructura dejaron de ser tareas de escribir todo a mano, línea por línea. Hoy son cada vez más tareas de dirigir, revisar y validar a un sistema de IA que produce buena parte del trabajo. Eso no elimina el conocimiento técnico: lo reubica. Cambia qué es lo escaso y valioso.

Para quién

Tres públicos, tres cosas distintas para llevarse.

01

Alumnos

Saber qué estudiar y qué herramientas usar sin volverse dependientes ni quedar afuera del mercado.

Los fundamentos importan más que nunca; la IA es un multiplicador, no un reemplazo del criterio.

02

Profesores

Cómo usar IA para preparar y evaluar, y cómo enseñar en un aula donde los alumnos ya la usan.

Repensar consignas y evaluación: la IA es un asistente docente y un tema a enseñar, no solo una amenaza.

03

Profesionales

Cómo incorporar IA al trabajo real, en desarrollo e infraestructura, sin perder control ni calidad.

Adoptar los flujos agénticos con criterio: velocidad con revisión, no automatización a ciegas.

En vivo

No lo contamos: lo hacemos delante de ustedes.

Además del recorrido teórico, dos demostraciones hechas en el momento sobre sistemas reales.

01

Construimos una aplicación en vivo

De una consigna escrita en español a una aplicación andando, en el momento y delante de ustedes: dirigimos un agente de IA que escribe el código, lo prueba y corrige sus propios errores. Sin pasos ocultos ni resultado preparado de antemano.

02

Auditoría de infraestructura en vivo

Ponemos la IA a revisar un servidor real: qué servicios corren, qué está mal configurado o expuesto y qué conviene corregir. Lo interesante no es solo lo que encuentra, sino decidir qué se aplica y qué no.

Temario

Nueve bloques.

Charla + preguntas · 1 h 45 min

  1. 00

    Apertura

    Quiénes somos, por qué esta charla acá y qué se lleva cada público.

  2. 01

    El cambio de paradigma

    De escribir código a dirigir IA. Las tres olas —autocompletado, chat y agentes— y qué es lo que no cambió: alguien tiene que saber si lo producido está bien, es seguro y resuelve el problema correcto.

  3. 02

    Mapa de la IA: tipos de modelos

    Qué es un LLM sin tecnicismos y cómo elegir entre modelos conversacionales, de razonamiento, rápidos, especializados en código, multimodales, abiertos y de embeddings. Con un caso real de cómo se combinan varios en un mismo producto.

  4. 03

    Desarrollo de software con IA

    El menú de herramientas por categoría y cómo es un flujo de trabajo real: especificar, generar, revisar, validar, iterar. Qué es el vibe coding, para qué sirve y por qué es riesgoso en producción.

  5. 04

    Infraestructura y DevOps con IA (AIOps)

    Dónde pega la IA en observabilidad, respuesta a incidentes, infraestructura como código, seguridad y costos. Por qué el futuro no es la IA operando sola, sino el humano al mando con IA haciendo el trabajo pesado.

  6. 05

    Qué conocimientos siguen sirviendo

    El corazón de la charla. Los fundamentos que valen más que nunca —leer código ajeno, arquitectura, testing, seguridad— y lo nuevo que conviene sumar.

  7. 06

    Mensajes por grupo

    Acciones concretas para alumnos, profesores y profesionales. Qué hacer el lunes a la mañana.

  8. 07

    Riesgos, ética y límites

    Alucinaciones, privacidad, licencias, dependencia y atrofia, sesgos, brecha de acceso e impacto ambiental. Que nadie salga pensando que la IA es magia infalible.

  9. 08

    Cierre, recursos y preguntas

    Las tres ideas para llevarse y espacio abierto para preguntas.

Qué te llevás

01

El paradigma cambió: se pasó de escribir todo a dirigir y verificar IA, en desarrollo y en infraestructura.

02

Los fundamentos valen más, no menos: la IA premia al que sabe juzgar su resultado.

03

Enseñar a usar IA con criterio es hoy parte del oficio, tanto para alumnos como para docentes.

Glosario

El vocabulario mínimo para seguir la charla.

LLM
Modelo de lenguaje grande. La IA entrenada con texto y código que genera lenguaje.
Prompt
La instrucción o pedido que se le da a la IA. Escribir buenos prompts es una habilidad.
Contexto
Todo lo que la IA «ve» en una conversación. Tiene un límite y no se recuerda entre sesiones por defecto.
Token
La unidad en que la IA procesa el texto, aproximadamente una palabra o parte de ella. Se cobra por tokens.
Alucinación
Cuando la IA inventa algo falso con apariencia de verdad. Por eso hay que verificar.
Agente
IA que no solo responde: usa herramientas y ejecuta acciones, como abrir archivos o correr comandos.
RAG
Técnica para que la IA responda usando tus documentos, acercándole los fragmentos relevantes al responder.
Embeddings
Representación numérica del significado de un texto; permite buscar por sentido, no por palabra exacta.
Multimodal
Modelo que maneja, además de texto, imágenes, audio o video.
Fine-tuning
Ajustar un modelo con datos propios para especializarlo en una tarea.
Modelo abierto
Modelo que se puede descargar y correr en tu propia infraestructura.
Vibe coding
Programar pidiéndole a la IA sin leer el código. Útil para prototipos, riesgoso en producción.
AIOps
Aplicar IA a las operaciones de IT: monitoreo, incidentes y automatización.
IaC
Infraestructura como código: definir servidores y redes en archivos versionables.

Disertan

M

Mauricio Batalla

Desarrollo de software

M

Mauricio Mendoza

Infraestructura y operaciones

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