Horizons Architecture
Taller ejecutivo · dos sesiones de 4 horas
Inteligencia Artificial con
Arquitectura de
Horizontes
Fundamentos de la IA y por qué una arquitectura es tan
importante.
11 y 12 de junio de 2026·09:00–13:00·español·presencial
Conducción: Edgar BarrosoManufactura · Conglomerado · Industria de capital
· I+D · Tecnología y redes
Para ver
Videos
Video 01
youtube.com/watch?v=JYdp4FS7_B8
Video 02
youtube.com/watch?v=56qZblncQrs
La agenda del taller
De usar herramientas sueltas a trabajar dentro de una arquitectura de IA
Día 1 · Pensar
- Fundamentos y Panorama de IAUn panorama resumido de la IA y sus fundamentos: modelos, RAG, bases de conocimiento, skills y agentes.
- Intro HAPor qué una arquitectura es importante para organizar todas esas piezas.
Día 2 · Hacer
- Trabajo en sus proyectosCada participante monta su entorno de trabajo y trabaja un proyecto propio sobre las seis dimensiones.
- CierreReflexiones sobre el taller.
Día 1 · Jueves 11 · 09:00–13:00
Fundamentos de la IA
y la Arquitectura de
Horizontes
Un panorama resumido de IA, sus fundamentos, y un
método que puede ser de utilidad cuand se trabaja en
entornos complejos.
Mi meta
Qué quiero lograr
- 01Mostrar el potencial presente y futuro de la IA, más allá de "cómo hacer un buen prompt".
- 02Ver la IA —no solo como una herramienta— sino como un cambio transformacional a nivel planetario
- 03Que se re-enamoren del lenguaje hablado y escrito.
- 04Reflexionar por qué la IA es relevante para cada persona en esta sala.
- 05Mostrar que la IA no nos hace más "tontos" — al contrario, si se usa de manera responsable.
- 06Reflexionar sobre el rol de las personas y la colaboración humana, para que estas herramientas se queden del lado correcto y no nos salgan con un terminator ;-).
- 07Que la mayoría mejore su calidad de vida, profesional y personal, con la IA.
- 08Que no se les olvide este curso. (Dan Levy)
09:00 · Panorama
No partimos de cero
Ya todos usamos AI. La pregunta ahora es
cómo profundizar en
su uso.
Lo que nos dice la encuesta: en este taller hay
quien lidera iniciativas de IA, quien la tiene
integrada en su área y quien la usa a
título personal. Y la mayoría de los
retos que describieron comparten algunos aspectos:
Abrir el dashboard completo de la encuesta
→
09:00 · Panorama
¿Qué es la inteligencia artificial?
Un campo transdisciplinario de la ciencia que
desarrolla sistemas capaces de realizar tareas que
tradicionalmente requieren inteligencia humana, como
aprender, razonar, reconocer
patrones, tomar decisiones, por mencionar algunos.
Resumen · De dónde viene
La IA no es nueva
Cada avance cambió qué podía hacer una máquina — y el
último ya nos abrió la puerta al lenguaje y ahora a los
agentes.
La pregunta se convierte en cómo construir sobre una
tecnología que cambia "cada jueves y domingo"
09:20 · Fundamentos
Fundamentos
La biblioteca: datos, algoritmo, modelo y
atención.
Algoritmo vs. modelo
Primero la distinción que más se
confunde: el algoritmo es el método; el
modelo es el resultado entrenado.
método de entrenamiento
=
algoritmo
resultado entrenado
=
modelo
Con la metáfora de la biblioteca: el
algoritmo es la forma de organizar los libros y
estudiarlos; el modelo es la bibliotecaria ya
entrenada.
Una ficha de catálogo: clasificar es
un algoritmo — reglas fijas para
ordenar y recuperar.
La analogía de la biblioteca
Imaginen la biblioteca más grande del mundo.
Vamos a armar, pieza por pieza y con una sola imagen,
qué es en realidad un
modelo de IA. Cada parte de la
biblioteca es una parte del sistema.
Sala Ovalada · Biblioteca Nacional de Francia
La persona bibliotecaria
Detrás del mostrador, alguien que leyó
todos los libros, con memoria perfecta.
la persona bibliotecaria =
el modelo
lo que ustedes le piden =
el prompt
Lo que pides, con tus palabras, es el prompt
Los libros
Todo lo que leyó para llegar a saber: millones
de libros, artículos y páginas.
todos los libros =
los datos de entrenamiento
La materia prima del conocimiento
Red Neuronal
El órgano físico donde queda lo
aprendido: capas que reciben, procesan y deciden la
siguiente palabra.
el cerebro físico =
la red neuronal
la bibliotecaria ya graduada
=
el modelo (LLM)
La red neuronal: el cerebro del modelo
10:00 · RAG y base
Darle tu propia biblioteca
RAG
Antes de responder, el sistema
recupera lo relevante de tu fuente y
lo suma a la pregunta. No contesta solo con
lo que recuerda: responde con tu documento
a la mano.
Base de conocimiento
Tu biblioteca privada: documentos y
manuales que no estaban en el
entrenamiento.
Tu archivo, no el mundo.
pregunta→recupera de tu fuente→respuesta aumentada
La sala extra de tu biblioteca: una
colección privada con tus datos
propietarios.
Aquí la IA deja de hablar en general y empieza a
hablar de tu organización.
09:20 · Fundamentos
Los cimientos
Algoritmo
El plan de estudios y el método de enseñanza.
No es el cerebro ni los libros: es el
proceso de aprender.
Datos de entrenamiento
Todos los libros, artículos y páginas del
mundo.
La materia prima del conocimiento.
Entrenamiento
El estudio intensivo: aplicar el método a toda
la biblioteca para moldear el cerebro.
Red neuronal
El cerebro físico de la bibliotecaria: capas de
"neuronas" que reciben, procesan y deciden la
siguiente palabra.
El modelo (LLM)
La bibliotecaria ya graduada.
El resultado del entrenamiento.
Wrapper
Una empresa que contrata a la bibliotecaria y
le construye una oficina con herramientas (p.
ej. Perplexity).
09:20 · Fundamentos
Cómo lee y cómo entiende
No hace falta la matemática — la intuición es el mapa
de significado y los hilos de contexto.
09:20 · Fundamentos
Un mapa de significado
Cada palabra se vuelve
coordenadas en un mapa:
"rey" y "reina" quedan cerca; "casa", lejos.
A esas coordenadas se les llama
vectores. La
cercanía en el mapa es cercanía
de significado — así es como la IA
relaciona ideas.
Palabras → vectores →
cercanía = significado.
09:20 · Fundamentos
El contexto decide el significado
Una misma palabra cambia de sentido
según lo que la rodea:
"modelo" no es lo mismo
en un laboratorio que en una pasarela.
A eso se le llama
atención: el
sistema pesa qué palabras del contexto
importan para interpretar cada pieza.
La misma palabra, dos significados —
el contexto decide cuál.
09:20 · Fundamentos
Tres formas de hablarle
Prompt
Una consulta única para resolver un
problema puntual, ahora.
Instrucciones
Un conjunto de reglas permanentes que
configuras una vez y aplica siempre (el "manual
de puesto").
Agente
Un sistema autónomo con identidad que
percibe, decide y actúa con poca o ninguna
supervisión.
Es la misma escalera que ya vimos en el panorama: de la
herramienta reactiva al agente proactivo.
Para recordar · 01
El texto es código.
Casi todo lo que antes "hacíamos" ahora se describe en
lenguaje natural. El cuello de botella deja de ser
ejecutar/hacer; pasa a ser un tema de imaginación,
saber pedir —y saber tener criterio.
El cambio de fondo
Ahora describimos lo que queremos. La máquina toca el material.
La impresora 3D
Describes el objeto que quieres; la máquina lo
deposita capa por capa hasta materializarlo.
Nunca tocas el material: defines el
qué.
Los autos autónomos
Pronto parecerá increíble que manejábamos:
responsables, encima de dos toneladas que podían
ser peligrosas, a metros de otros. Dices a dónde
vas; el sistema conduce.
El mismo desplazamiento: del cómo manual al qué descrito.
Imaginamos y decidimos; la máquina ejecuta.
09:20 · Fundamentos
Habilidades y agentes
Habilidad (skill)
Una capacidad concreta empaquetada para reusar:
"redacta el correo así", "arma el reporte de
este modo".
Agente
Identidad + misión + reglas de decisión. Un
empleado digital que sabe quién es y cuándo
actuar.
Memoria
Lo que persiste entre sesiones. Sin memoria, se
pierde al cerrar la pestaña.
09:20 · Fundamentos
Wrappers de IA
Un wrapper no cambia el modelo: lo contrata para un
trabajo concreto, con contexto, reglas, memoria y
herramientas.
Ahí vive la diferencia entre un modelo general y
una solución específica. La capa define
qué datos entrán, qué herramientas llama,
cuándo responde y cómo entrega el
resultado.
El wrapper le da al modelo un rol concreto
09:20 · CREATIVO
CREATIVO
CContexto¿Cuál es el trasfondo? El porqué.
RRol¿Quién quieres que sea la IA?
EEjemploMuéstrale cómo se ve un buen
resultado.
AAudiencia¿Para quién es la respuesta?
TTareaLa acción específica. El verbo.
IInstruccionesReglas, límites y formato de
salida.
VVoz y tono¿Cómo debe sonar?
OObjetivoEl propósito final. Qué pasa
después.
↹ HA en paralelo
CREATIVO: el humano imagina/describe, IA ejecuta.
El humano trae
El contexto, el rol, la audiencia, la voz, el
objetivo. El qué y el
porqué.
La IA trabaja
La ejecución: la tarea, el formato, el
borrador. El
cómo.
Para recordar · 03
Markdown: un espacio para pensar, hablar y escribir.
Un archivo Markdown puede ser una nota, un brief, una
instrucción para agentes, una bitácora o
la base de una página. Y cuando hace falta,
puede convivir con
HTML, JavaScript, Python,
tablas, listas y texto ASCII.
# documento
## estructura
<html>
python()
javascript()
input -> decisión
Tiene sentido porque no obliga a escoger: puede ser
documento, interfaz, programa o mapa de trabajo.
09:00 · Panorama resumido · 2024–2026
Qué ha madurado
Modelos de razonamiento
Resuelven problemas complejos paso a paso. Los
agentes los usan para flujos de principio a
fin.
Multimodalidad nativa
Texto, imagen, audio y video en un mismo
sistema. Una entrevista en video y un PDF,
juntos.
Agentes que usan la computadora
Navegan, llenan formatos, ejecutan tareas — no
solo conversan.
Contexto amplio
Un libro entero, un código base o horas de
transcripción en una sola conversación (1M+
tokens).
Modelos locales y privados
En el propio dispositivo: los datos sensibles
no salen de la organización.
Búsqueda con fuentes
De una lista de enlaces a una respuesta directa
que cita de dónde la sacó.
09:00 · Panorama
Ahora son equipos de agentes, no solo un modelo o un agente
Un agente investiga, otro analiza, otro redacta —
coordinados como un flujo de trabajo humano y pudiendo
combinar varios modelos.
El avance está en la
orquestación: un modelo
rápido para clasificar, uno de razonamiento para
planear y uno de visión para imágenes,
gobernados por un agente central. La pregunta deja de
ser "qué herramienta uso" y pasa a "cómo
coordino varias".
Un agente central orquesta al equipo
09:00 · La escalada
De modelo, a agente, a redes de agentes, a sistema de IA
Eso es una evolución: la IA pasó de responder un paso a
ejecutar procesos enteros. Y casi todo lo que ustedes
hacen es un proceso — varios
pasos encadenados, no una pregunta suelta. Por eso un
mejor prompt no alcanza: hay que subir de nivel, y cada
nivel toma a su cargo más del proceso.
↹ HA en paralelo
Los sistemas de IA están y por eso necesitamos pensar
en arquitecturas.
Modelos, RAG, skills, agentes, equipos de agentes. Cada
pieza por separado sirve; el valor está en cómo se
coordinan. A lo largo de la mañana van a ver una y otra
vez la misma respuesta a ese desorden:
seis dimensiones y
dos ejes. Todavía no las
desarrollo — solo dejen el nombre puesto.
Para recordar · 02
La IA es como un amplificador; pero —hasta ahora— es
muy desordenada.
Sobre un pensamiento claro (señal), multiplica
claridad. Sobre uno confuso, acelera la confusión
(ruido). Por eso hoy la estructura es lo que marca la
diferencia.
10:00 · RAG y base
El flujo, con un ejemplo
La pregunta pasa por una
fuente externa, se
aumenta con lo recuperado, y el
modelo responde con el dato a la mano.
Usuario pregunta → fuente externa (recupera)
→ aumenta → el modelo responde con el
dato recuperado.
Para recordar · 04
La memoria convierte una herramienta en un sistema.
Sin memoria, cada conversación empieza de cero. Con
memoria, el trabajo se acumula y se vuelve tuyo.
10:00 · Qué es qué
Skills, agentes, rutinas… no compiten
Viven en cuatro capas distintas. La confusión nace de
mezclarlas.
Capacidad — qué puede hacer
Una habilidad o una conexión
SkillHerramienta / MCPUna habilidad empaquetada, o una conexión
a tus datos y sistemas.
Actor — quién lo hace
Quien planea y ejecuta
AgenteSubagenteEquipoQuien decide y trabaja hacia el
objetivo.
Disparador — cuándo arranca
Qué lo pone en marcha
RutinaDispatchBucleA mano, en un horario, o desde el
teléfono.
Superficie — dónde lo usas
El producto donde trabajas
CoworkClaude CodeClaude for ChromeClaude DesignLa pantalla o el producto donde sucede el
trabajo.
Un skill es algo que se sabe hacer; un agente es quien
lo hace. Los nombres son de Claude; la idea de las
capas es universal.
10:00 · Actor — quién lo hace
Agente, subagente, equipo
Agente
Claude trabajando solo a lo largo de varios
pasos:
planea, ejecuta, revisa y ajusta, con
acceso a herramientas.
Subagente
Un especialista al que el agente principal le
delega una parte, en su propio contexto,
y que devuelve solo el resultado. Permite
trabajar en paralelo.
Equipo de agentes
Varios agentes coordinados,
cada uno con su rol, resolviendo juntos
un problema más grande.
10:00 · Disparador — cuándo arranca
Quién aprieta el botón
Rutina
Una tarea que corre sola en un horario.
Local (en tu equipo, mientras está prendido) o
en la nube (aunque lo apagues).
Dispatch
Lanzar una tarea desde donde estés — el
teléfono — para que se ejecute en tu
computadora. No tienes que estar al escritorio.
Bucle
Repetir una misma tarea en
intervalos hasta que se cumpla una
condición.
Es el mismo agente; cambia solo cómo se arranca.
10:00 · Superficie — dónde lo usas
Los productos donde vive
Claude Cowork
Un asistente en tu escritorio que lee y
escribe en tus archivos y completa tareas de
principio a fin. Te muestra el plan y espera tu
visto bueno. Para trabajo de conocimiento, no
solo código.
Claude Code
El mismo poder, en la terminal, para
construir y automatizar.
Claude for Chrome
Claude dentro del navegador: lee, hace
clic y navega contigo. Útil como capa de
investigación.
Claude Design
Producto para crear visuales rápido.
Apps y API
Las puertas de siempre — el chat en web
y móvil — más el acceso para desarrolladores.
La misma inteligencia, distintas puertas. Eliges la
superficie según dónde está hoy el trabajo.
Para recordar · 08
Separa qué puede hacer, quién lo hace, cuándo arranca y
dónde lo usas.
Casi toda la confusión con la IA se disuelve al
distinguir esas cuatro capas. Nombrar bien es el primer
paso para decidir bien.
10:20 · Gobernanza de agentes
La capa de gobernanza
Cuando los agentes trabajan por ti, la pregunta de
fondo cambia: ¿quién decide qué?
Permisos
Qué ejecuta un agente sin preguntar y
qué requiere tu visto bueno. Se define
antes, no durante.
Memoria
Qué recuerda cada agente, qué
comparten entre sí y qué se queda en una
sola conversación.
Trazabilidad
Poder reconstruir
quién hizo qué y con qué fuente. Sin
rastro no hay confianza — ni auditoría.
10:20 · Gobernanza de agentes
¿Cómo podríamos organizar a nuestros agentes?
Patrones de coordinación — los mismos que usarías con
un equipo humano:
En paralelo
Varios agentes exploran a la vez.Cada uno una fuente o un ángulo.
Cobertura sin esperas.
En cadena
La salida de uno es la entrada del
siguiente.Investigar → analizar → redactar. El
traspaso que hoy hacen a mano.
Verificación cruzada
Unos agentes intentan refutar a
otros.Un hallazgo sobrevive solo si resiste
al escéptico.
Panel de jueces
Varias propuestas independientes,
sintetizadas.Para decisiones donde el espacio de
soluciones es amplio.
Elegir el patrón es una decisión de arquitectura.
10:20 · Cómo lo hacemos nosotros
/crew — varios agentes, un mismo documento
El trabajo se reparte por piezas: cada agente es dueño de una
parte, nadie pisa a nadie, y al final se reensambla solo.
un documento→se parte por pieza→un dueño por pieza→reensamble determinista
El reparto
Cada agente edita solo su fragmento. El choque de "dos
personas en el mismo archivo" desaparece.
La garantía
El reensamble es determinista: el
resultado es idéntico y verificable, sin perder el
trabajo de nadie.
Este mismo deck se está construyendo así: varios
agentes, una slide cada uno.
10:20 · Cómo lo hacemos nosotros
/loop — el agente trabaja en ciclos
Le das un objetivo y un ritmo; el agente repite — revisa,
avanza, vuelve a revisar — hasta cumplir, sin que tengas
que estar encima.
objetivo→ejecuta→revisa→¿listo? si no, otra vuelta
Recurrente
Corre cada cierto tiempo o cada vez que algo cambia. La
tarea que no quieres acordarte de hacer.
Autónomo
El agente se marca su propio ritmo y sigue hasta el
objetivo. Tú revisas el resultado, no cada paso.
Delegar el ritmo, no solo la tarea.
10:20 · Gobernanza de agentes
Todo mundo tiene acceso a modelos, cuáles pueden ser los diferenciadores entonces
La capacidad de los modelos ya converge hacia un
commodity: tu competidor renta el mismo que tú.
La ventaja durable viene de lo que construyes
alrededor.
Lo que solo tú tienes
Datos propios. El contexto que un
sistema general no tiene: datos que solo tu
organización o tu gente poseen, fuera del
entrenamiento de los modelos. Es lo que deja a
un modelo general actuar sobre tu realidad
concreta.
Cómo opera junto
Interacción humano–máquina coherente y
escalable.
Reglas de quién decide, qué memoria se comparte
y qué rastro queda — para que siga siendo
gobernable conforme crece.
La capa que une las dos
Una arquitectura. Una flota de agentes
sin partitura produce ruido en paralelo. Con
memoria común, roles claros y reglas, se vuelve
pensamiento colectivo al servicio de una sola
visión: la tuya.
Para recordar · 09
Gobernar la IA es decidir qué decide sola y qué no.
Las herramientas las renta cualquiera. La capa de
gobierno — permisos, memoria, verificación — se diseña,
y esa sí es tuya.
↹ HA en paralelo
Las piezas se vuelven dimensiones
Bases + memoria
La memoria persistente de la
arquitectura.
Agentes
Un especialista por dimensión,
generado según la tarea.
Coordinarlas
El eje de complejidad simultánea: varias
piezas a la vez.
La tecnología es una de las
seis dimensiones, no el todo. Cada pieza suelta es
útil; el valor está en coordinarlas — y eso es una
arquitectura.
10:20 · De la estructura a la flota
La misma estructura genera los agentes
Cada dimensión instancia un agente con su
encargo; cada agente genera sub-agentes para tareas
concretas. Todos coordinan hacia un mismo estado
objetivo, bajo autoridad humana.
Ontología generativa: las seis dimensiones son
fijas; los agentes se generan según la tarea.
10:45 · Pausa
Pausa
15 minutos. Al volver: el método completo.
11:00 · Arquitectura de Horizontes
Lo que llevamos tejiendo
toda la mañana
Hasta ahora la nombramos a pedazos. Ahora, completa.
11:00 · Arquitectura de Horizontes
Una
disciplina de inteligencia híbrida humano–IA
para navegar la complejidad.
Un sistema de notación y coordinación que estructura
cualquier trabajo complejo en seis dimensiones a lo
largo de dos ejes. No es un dashboard, ni un CRM, ni
"agentes que hacen tareas". Es la capa que ordena todo
lo que vimos hoy.
11:00 · Las seis dimensiones
Seis dimensiones, siempre presentes
Una sola estructura organiza cualquier trabajo complejo
en seis dimensiones — las mismas seis a cualquier
escala.
11:00 · Por qué estas seis
Seis preguntas que tu sistema de IA te obliga a contestar
No son categorías que haya que adoptar. Son lo que
cualquier sistema serio pone enfrente. La mayoría de
los equipos contesta dos o tres — casi siempre
Tecnología y Aprendizaje — y ahí empieza el desvío.
Legado
¿Qué quieres lograr, y en qué horizonte?
Sin una meta explícita, el sistema optimiza
rápido lo que no importa.
Comunidad
¿Quién decide una vez que el sistema avisó?
Si la autoridad sigue por costumbre, la
decisión llega tarde igual.
Aprendizaje
¿Lo que sabe una parte llega al resto?
Casi nunca falta conocimiento; falta
circulación. Memoria y RAG son eso.
Tecnología
¿Se puede reconstruir el camino de cada dato?
La trazabilidad se decide en la arquitectura,
no en el reporte.
Contexto
¿Toma en cuenta lo que cambia afuera?
Sin señales vivas, decide sobre un mundo que ya
cambió.
Proyectos
¿Cada acción apunta a la meta?
Conecta cada acción con la meta — o deja ver
que no conecta.
Contestar las seis, con método y a cualquier escala, es
gobernar tu IA. A eso le llamamos una arquitectura.
11:00 · Los dos ejes
Dos ejes que atraviesan todo
Cada dimensión se lee a lo largo del
tiempo — pasado, presente
y futuro como clasificación viva — y
contra todo lo que pesa
a la vez. No una línea
cronológica: una rejilla.
11:00 · Punto de partida
Tres supuestos de partida
01
Las seis dimensiones siempre están
presentes. Si una está vacía, hay un hueco
real.
02
El tiempo es siempre explícito y no
lineal.
03
La estructura es fractal: la misma forma
en una tarea, un proyecto y una organización.
Se asumen como punto de partida, para que todo lo demás
se mueva más rápido y coherente.
11:00 · Por qué funciona
La misma red, a cualquier escala
Las mismas seis dimensiones, se conecten en un
proyecto, en un equipo o en toda la
organización.
Como las seis dimensiones son invariantes, un proyecto
personal, un equipo y una estrategia de toda la empresa
comparten la misma estructura. Con la estructura ya
dada, el esfuerzo se concentra en el
problema mismo.
Para recordar · 05
Estructuras fractales para pensar en lo importante.
Cuando dejas de gastar energía en organizar el trabajo,
la usas en la parte estratégica de más valor. Eso es lo
que una arquitectura te devuelve: tiempo.
11:00 · El corazón
El humano define el qué y el
porqué. La arquitectura trabaja
sobre el cómo.
El humano trae el deseo, la intención, la meta. HA
encuentra los caminos, nombra los obstáculos, expone
los trade-offs. Es socio, no portero: nunca pregunta
"¿deberías querer esto?", sino "dado que lo quieres,
¿qué hace falta?". Es el mismo reparto que vimos en
CREATIVO, ahora a escala de toda la organización.
Para recordar · 06
Lo que no se puede rastrear, no se puede confiar.
En las decisiones que importan, poder ver de dónde
salió cada cosa es la condición para confiar en ella.
12:00 · Puente al Día 2
Tu proyecto para mañana
Antes de irte, elige un problema real de tu área.
Si respondiste la encuesta previa, ya lo tienes: el
reto que describiste es el punto de partida —
confírmalo o cámbialo. Una decisión, un proceso o un
reto concreto que mañana vas a trabajar en tu propio
entorno HA. Eso es lo único que necesitas traer.
Día 2 · Viernes 12 · 09:00–13:00
Su proyecto en
Arquitectura de Horizontes
Hoy dejamos el chat y entramos a un entorno de trabajo
propio.
09:00 · Reapertura
Dónde nos quedamos
Las seis dimensiones y los dos ejes. La distrubución:
tú el qué y el porqué, la IA el cómo. Las piezas —
modelos, RAG, agentes — ordenadas por una arquitectura.
Hoy lo usas tú, en tu proyecto.
Plan del día: montar el entorno · trabajar las seis
dimensiones · cruzar entre industrias · presentar el
contraste.
09:10 · Llévate el kit
Descarga tu kit HA
Escanea el código con la cámara de tu teléfono y descarga el kit completo en un archivo
.zip.
Desde tu laptop, abre la liga:
edgarbarrosoha.github.io/ha-public/kit-ha.zip
Adentro: el método en seis dimensiones, los agentes, el cuaderno de trabajo y el archivo único
kit-architect.md para subir a tu chat de IA.
09:15 · Tu maestro en vivo
Abre tu maestro HA
Escanea el código y abre tu maestro HA: un chat que te acompaña paso a paso en el trabajo de hoy.
Desde tu laptop, abre la liga:
edgarbarrosoha.github.io/ha-public/maestro-ha.html
Pregúntale qué sigue, pídele que te explique más simple, o pégale lo que tu asistente de IA te respondió. Conoce el método y te guía en tu kit.
09:20 · Montar su entorno
Tu entorno HA
1 · Abre
Tu carpeta de Arquitectura de Horizontes con tu
asistente de IA (Copilot, Azure o terminal).
2 · Arranca
Llena el Legado — qué quieres lograr — o
carga un proyecto que ya tengas con la
habilidad arquitecturiza.
3 · Reconoce
El asistente ya sabe quién es y cómo trabaja:
identidad, memoria y agentes de las seis
dimensiones.
4 · Confirma
Que tu herramienta corra sin trabas de TI antes
de avanzar.
10:10 · Las seis dimensiones
Tu proyecto, dimensión por dimensión
Recorres tu proyecto preguntándole a cada dimensión,
con la IA al lado:
Legado
¿Qué quieres lograr que perdure?
Comunidad
¿Quién decide, quién opera, quién se beneficia?
Aprendizaje
¿Qué tienes que saber o entrenar?
Tecnología
¿Qué stack lo sostiene?
Contexto
¿Qué cambia afuera — mercado, regulación?
Proyectos
¿Cuál es el primer paso concreto?
El punto de partida es el reto que declaraste en la
encuesta — o el que definiste ayer al cierre.
11:00 · Gobierna tu sistema
Tu sistema también se gobierna
Tres reglas que tu Architect ya trae y que puedes
ajustar en su identidad:
Qué hace solo
Tareas que ejecuta sin preguntar: ordenar,
resumir, proponer. El cómo.
Qué te pregunta
Decisiones que escalan a ti: objetivos,
prioridades, lo irreversible. El
qué y el porqué.
Qué recuerda
Lo que entra a la memoria del proyecto y lo que
muere con la conversación.
La misma lógica que vimos ayer en la flota — aplicada a
tu sistema de uno.
11:10 · Pausa
Pausa
15 minutos. Al volver: el cruce entre industrias.
11:25 · Cruce entre industrias
El traspaso de contexto
La salida de un agente, tan bien estructurada, que es
el contexto que el siguiente necesita.
investiga→analiza→redacta
Los proyectos que importan cruzan áreas. La IA no
elimina esa colaboración — la potencia, si el traspaso
entre pasos está bien diseñado. En plenaria, cada quien
comparte un avance y contrastamos enfoques entre
sectores: lo que resuelve una planta de manufactura
ilumina a un conglomerado.
12:10 · Presentaciones
Qué cambia cuando hay arquitectura
| Uso aislado de IA | Trabajar con una arquitectura |
|---|---|
| Responde la pregunta de ahora y olvida. | Recuerda, acumula y conecta entre sesiones. |
| Una pestaña por persona, sin rastro. | Memoria, agentes y reglas humanas, con trazabilidad. |
| Útil para una tarea. | Sostiene un proyecto entero, a cualquier escala. |
Cada participante muestra su propio contraste, con su
proyecto.
12:30 · Hacia dónde va
¿La IA nos hace más "tontos"?
Depende de cómo la uses. Con tradeoffs.
Ya hay estudios que miden el costo de delegar sin
pensar — la diferencia entre redactar y solo aceptar lo
redactado. La lección no es evitar la herramienta, sino
conservar el juicio: usarla para llegar más lejos, no
para dejar de pensar. Es una de mis metas de estas dos
mañanas.
Para recordar · 07
Delegar sin entender es perder el control dos veces.
Una vez porque no lo hiciste; otra porque no puedes
juzgar si está bien hecho. Usa la IA para llegar más
lejos, no para dejar de pensar.
12:30 · Hacia dónde va
Hacia dónde se mueve el valor
De crear a curar
La IA genera el primer borrador; el valor
humano se mueve a
elegir, dirigir y dar sentido.
De memorizar a arquitecturar
El dato es commodity; el poder está en
conectar ideas y saber qué preguntar.
De individual a colectivo
Pensar con una red de personas y agentes, no en
solitario: inteligencia colectiva.
12:30 · Hacia dónde va
El quinto nivel
Vimos cuatro: modelo, agente, red, sistema. El quinto
todavía no tiene nombre.
¿Sistemas que se evalúan y mejoran solos? ¿Federaciones
de sistemas que cruzan organizaciones? ¿Una capa de
inteligencia colectiva entre empresas enteras? Es una
pregunta abierta — y se la llevan a casa. Lo que sí
sabemos: el siguiente nivel se diseña, no se espera.
Quien define hoy su arquitectura decide cómo será ese
futuro para su organización.
12:30 · El horizonte ético
Tres preguntas que no tienen respuesta fácil
Autoría
Si un colega genera el 80% de un informe con IA
y es excelente, ¿dónde está la línea entre
productividad e integridad?
Vigilancia
Un sistema predice quién va "en riesgo" para
ayudar. ¿Es ético vigilar, aunque la intención
sea buena?
Juicio humano
Si los agentes hacen el análisis, ¿qué
habilidad humana protegemos para no ser solo
supervisores de máquinas?
12:30 · Cierre
La habilidad a proteger es el juicio: saber qué
preguntar y por qué.
La IA cambia el cómo. El qué y el porqué siguen siendo
nuestros. Si algo se llevan de estas dos mañanas, que
sea eso — y que no se les olvide este curso.
Para recordar
Arquitectura de Horizontes es una disciplina.
No es una herramienta ni un producto. Como toda disciplina, se aprende con la práctica y madura en el tiempo: cada vez que la usas, cambia tu forma de pensar el problema.
Hoy
primer contacto
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Semanas
tus primeros proyectos
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Meses
una forma de trabajar
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Horizons Architecture
Gracias
El entorno HA que montaron hoy se queda con ustedes.
Sigan usándolo.
Contacto · Edgar Barroso
HA — edgar@horizonsarchitecture.aiInvestigación — edgarbarroso@tec.mxWhatsApp — +52 477 263 0512