Misión 2030

Llevar a 10,000 software developers a un mejor trabajo con IA antes de 2030.

Formamos a los developers que las empresas necesitan para construir con IA.

nieva ~ chat

Construcción de un agente con LangGraph y su ejecución: python -m extractor --lote informes/2026-Q3. 38 PDFs · 1,240 páginas · ~4 h de trabajo manual. sácame ingresos, margen y deuda de cada informe. Antes de escribir nada, defino el grafo y lo corro. en seco sobre tres documentos.. from langgraph.graph import StateGraph, START, END. from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver. from langgraph.types import interrupt, Command. class Estado(TypedDict):. documento: str. cifras: dict. revisar: bool. builder = StateGraph(Estado). builder.add_node("leer", leer_pdf). builder.add_node("extraer", extraer_cifras). builder.add_node("revisar", pedir_confirmacion). builder.add_node("guardar", guardar_fila). builder.add_edge(START, "leer"). builder.add_conditional_edges("extraer", enrutar). builder.add_edge("guardar", END). agente = builder.compile(checkpointer=InMemorySaver()). grafo compilado · 4 nodos · 1 rama · 1 interrupción. corre los tres de prueba. leer → pdf.texto("acme-q3.pdf"). extraer → modelo(schema=Cifras). acme-q3 · ingresos 4.2M · margen 31% · deuda 0.9M. leer → pdf.texto("borealis-q3.pdf"). borealis-q3 · sin capa de texto · es un escaneo. Este no tiene texto. La rama lo manda a OCR en vez. de inventarse las cifras.. enrutar → ocr. ocr.leer(dpi=300). borealis-q3 · ingresos 1.8M · margen 12% · deuda 2.4M. ¿y si el modelo se equivoca en una cifra?. Por eso nada se escribe solo. El nodo revisar corta. la ejecución y te la devuelve.. def pedir_confirmacion(estado):. return interrupt({"cifras": estado["cifras"]}). ⏸ interrupción · esperando confirmación humana. helios-q3 · margen 91% · confianza 0.41. Ese 91% no cuadra con el sector. Lo marco, no lo guardo.. corrígelo a 19 y sigue. agente.invoke(Command(resume={"margen": 19})). reanudado desde el checkpoint · paso 3 de 4. listo, lánzalo sobre los 38. agente.stream(lote, config). 38/38 · 35 automáticos · 3 marcados para revisión. 6 min 12 s · 0.42 USD en tokens. Cuatro horas de trabajo en seis minutos, y los tres. casos dudosos están señalados, no escondidos.

Las herramientas con las que vas a construir:

  • Python
  • FastAPI
  • PostgreSQL
  • LangChain
  • LangGraph
  • n8n
  • Docker
  • Apache Airflow

Más allá del tutorial

Empieza por donde estás

Un camino para cada momento: ordenar lo que sabes, llegar a producción o preparar la entrevista.

  1. Cursos y ecosistemas

    Ya sabes programar. Te falta un orden para llegar a la IA.

    Los ecosistemas abiertos: guías de principiante a producción, también desde tu asistente de IA.

    A tu ritmo, entras y sales cuando quieras.

  2. Bootcamps

    De usar IA a construir productos con IA.

    El mismo temario en dos formatos: en generación con fecha, o individual con una hora 1:1 cada semana.

    En grupo nos vemos en vivo cada semana; en individual la hora es solo tuya.

  3. Entrevistas técnicas

    Practica tu entrevista técnica con IA, también en inglés.

    Entrevistas técnicas con un entrevistador de IA, sobre lo que ya estudias, con informe por criterio.

    Por paquetes, sin suscripción: las usas cuando te toca prepararte.

Bootcamps

Aprende a llevar lo que construyes con IA hasta producción.

En grupo o 1 a 1, con proyectos reales de principio a fin.

En grupo

Clases en vivo cada semana, con una generación que empieza el mismo día que tú.

Ver los grupales

1 a 1

El mismo temario, con una sesión individual cada semana en el horario que acordemos.

Ver los individuales