Formación práctica en IA aplicada a entornos industriales

Desarrollamos programas intensivos donde profesionales del sector manufacturero aprenden a implementar soluciones de inteligencia artificial que resuelven problemas reales. Nuestro enfoque combina teoría aplicada con proyectos basados en casos del mundo industrial.

Equipo docente

Formadores con experiencia directa en automatización industrial

No trabajamos con teóricos. Nuestro equipo ha pasado años implementando sistemas de visión artificial, optimización de procesos y mantenimiento predictivo en plantas reales. Y eso marca la diferencia cuando enseñan.

Cada instructor aporta conocimientos que vienen de resolver problemas técnicos complejos, no solo de leer papers académicos. Saben qué funciona en un entorno de producción y qué no pasa del laboratorio.

  • Implementación en líneas de producción activas Han desplegado modelos de IA mientras las máquinas seguían funcionando, optimizando sin parar la producción.
  • Proyectos de visión por computador aplicada Sistemas de control de calidad visual que detectan defectos microscópicos en tiempo real.
  • Mantenimiento predictivo con machine learning Algoritmos que anticipan fallos de maquinaria horas o días antes de que ocurran.
Perfil del instructor Mateu Vilanova especializado en optimización de procesos industriales

Mateu Vilanova

Especialista en optimización de procesos

Perfil de la instructora Nerea Betancor experta en sistemas de control industrial

Nerea Betancor

Experta en sistemas de control

Entorno de formación práctica con equipamiento industrial real para aprendizaje de IA aplicada
Detalle de sesión práctica con implementación de algoritmos en sistema de producción

Del desconocimiento técnico a la implementación autónoma

El punto de partida

Recibimos a profesionales que conocen su industria al dedillo pero que ven la IA como algo abstracto. Ingenieros de mantenimiento, supervisores de calidad, técnicos de producción que saben que necesitan estas herramientas pero no tienen idea de por dónde empezar.

Muchos llegan frustrados. Han intentado cursos online genéricos que hablan de perros y gatos en imágenes, cuando ellos necesitan detectar microfisuras en piezas metálicas. O tutoriales que usan datasets perfectos, mientras sus datos reales son un caos.

El proceso de transformación

Empezamos con sus problemas reales desde el primer día. No con ejercicios inventados. Si trabajan en una planta de envasado, construimos modelos para detectar defectos en sus envases. Si están en metalurgia, optimizamos sus procesos de fundición.

Los primeros días suelen ser duros. El código no funciona, los modelos no convergen, los datos están sucios. Pero aquí está la diferencia: los instructores han pasado por lo mismo en proyectos reales. Saben exactamente dónde se atascan y cómo desbloquearse.

"A las tres semanas ya había implementado un sistema básico de detección de anomalías en nuestra línea de soldadura. No era perfecto, pero funcionaba. Y lo había hecho yo, entendiendo cada paso." — Participante del programa intensivo de julio 2025

Los resultados tangibles

Al finalizar, nuestros alumnos no solo entienden la teoría. Tienen proyectos funcionales que pueden mostrar a sus equipos. Han escrito código que procesa datos de sensores reales. Han entrenado modelos que hacen predicciones útiles para su empresa.

Algunos vuelven meses después para contarnos que sus prototipos están en producción. Otros han cambiado de rol dentro de su empresa para liderar iniciativas de digitalización. Y varios han empezado a formar a sus propios compañeros.

Los principios que guían nuestra metodología formativa

No seguimos modas educativas. Estos valores nacieron de años enseñando IA a personas que necesitaban resultados prácticos, no certificados bonitos.

01

Problemas industriales reales como base

Nada de datasets académicos limpios. Trabajamos con datos del mundo real: incompletos, ruidosos, desbalanceados. Porque eso es exactamente lo que encontrarán al volver a sus plantas.

Ejemplo práctico En lugar de clasificar flores iris, construimos detectores de defectos usando las cámaras y sensores que ya tienen instalados en sus líneas de producción.
02

Autonomía técnica desde el inicio

No damos soluciones hechas. Guiamos para que construyan sus propios sistemas. Porque cuando surja un problema en su empresa, no estaremos allí para resolverlo por ellos.

Ejemplo práctico Los instructores revisan el código pero no lo escriben. Hacen preguntas que llevan a la solución en lugar de dar respuestas directas. Al principio frustra, luego empodera.
03

Conocimiento transferible y adaptable

Enseñamos principios fundamentales, no recetas. Un algoritmo específico puede quedar obsoleto, pero entender cómo funciona el aprendizaje automático te permite adaptarte a nuevas tecnologías.

Ejemplo práctico Cuando explicamos redes neuronales, empezamos por la matemática básica. Puede parecer más lento, pero significa que luego pueden ajustar arquitecturas sin copiar código de internet sin entenderlo.