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📅 Día 1: Módulo 1. Tendencias Tecnológicas Emergentes (Parte 1)

Este documento detalla el plan de contenidos oficiales, objetivos pedagógicos y actividades prácticas programadas para la primera jornada del curso.

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🎯 Objetivos de Aprendizaje de la Jornada

Al finalizar este primer día, el alumnado debe ser capaz de:

1. Evaluar y Categorizar Tendencias: Definir operativamente una tendencia emergente frente a innovaciones incrementales o disruptivas, y evaluarla usando las cuatro palancas (técnica, económica, regulatoria y social).
2. Posicionar Tecnologías: Ubicar tendencias en el Hype Cycle de Gartner y en la curva de Rogers, entendiendo el concepto crítico del Chasm (el abismo de adopción de Moore).
3. Comprender Fundamentos de IA: Explicar conceptualmente el funcionamiento técnico de los LLMs (preentrenamiento, SFT y RLHF), la arquitectura Transformer y la transición hacia la IA Agéntica y multimodal.
4. Diseñar Arquitecturas LLM: Aplicar la matriz de decisión (Prompt vs. RAG vs. Fine-tuning) y estructurar pipelines de observabilidad e infraestructura bajo el prisma de MLOps/LLMOps.
5. Comprender Blockchain y Web3: Explicar los fundamentos (hash, firma digital, Merkle tree), las redes permisionadas frente a públicas, y los casos empresariales clave (Tokenización de activos reales - RWA, Identidad Digital Descentralizada - DID bajo eIDAS 2.0 y el reglamento MiCA).
6. Entender Computación Espacial: Distinguir con precisión el espectro XR (VR, AR, MR) y evaluar hardware actual en el sector empresarial (formación, salud, gemelos digitales en industria).

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📚 Estructura de Contenidos por Unidad

Unidad 1: Introducción y Marco General (30–45 min)

• Definición de Tendencia Emergente: Adopción temprana, potencial real demostrable y horizonte temporal (3 a 10 años). Los 6 indicadores para separar el hype de la realidad.
• Hype Cycle y Curva de Rogers: El viaje de las tecnologías desde el pico de expectativas hasta la meseta de productividad. Adopción de mercado y el paso de adoptantes tempranos a mayoría silenciosa.
• Las Cuatro Palancas de Adopción: Evaluaciones cruzadas técnicas, económicas, regulatorias y sociales.
• Panorama 2026: El rol transformado del ingeniero hacia el diseño de sistemas, la supervisión de código asistida por IA y el criterio de arquitectura.

Unidad 2: Inteligencia Artificial (2 h 45 min – 3 h 30 min)

• Fundamentos Técnicos: Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo (RLHF). La revolución de la paralelización de la arquitectura Transformer.
• LLMs en Producción: Capacidades y límites de predicción. Ecosistema de modelos abiertos vs. cerrados y la estrategia corporativa multi-modelo.
• Multimodalidad e IA Agéntica: Paso del diseño de flujos estructurados al control de flujos autónomos (objetivos, herramientas y memoria). Claude Code y sistemas agénticos.
• Personalización y LLMOps: La matriz de decisión Prompt Engineering vs. RAG vs. Fine-tuning. El reto de operaciones (observabilidad, guardrails y métricas de recuperación).
• Ética y Regulación: Alucinaciones, propiedad intelectual y categorización de riesgos según la pirámide del AI Act de la UE.

Unidad 3: Blockchain y Web3 (1 hora)

• El Estado del Arte Post-Hype: Transición de la especulación a la consolidación útil corporativa.
• Criptografía y Consenso: Funcionamiento interno (hashes SHA-256, firmas digitales, árboles de Merkle). Redes permisionadas vs. abiertas, mecanismos de consenso y el rol de las Capas 2 (Layer 2) para costes eficientes.
• Casos Empresariales Clave:
  • RWA (Real World Assets): Tokenización institucional de activos (bonos, fondos, real estate).
  • DID (Decentralized Identity): Credenciales verificables bajo eIDAS 2.0.
• Marco Regulatorio: Implicaciones inmediatas del reglamento europeo MiCA.

Unidad 4: Realidad Extendida (45 min)

• Terminología y Conceptos: RV, RA, RM y Computación Espacial.
• Hardware y Spatial Computing: Análisis del mercado (Meta Quest, Apple Vision Pro, Ray-Ban Meta inteligentes).
• Casos de ROI Demostrado: Formación en entornos inmersivos de riesgo, simulación quirúrgica y gemelos digitales integrados con telemetría en plantas industriales.
• Riesgos y Regulación: La captura de datos biométricos (eye-tracking) calificada como alto riesgo bajo el AI Act.

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🛠️ Plan de Actividades Prácticas

• Actividad 1.1: Mapa de tendencias tecnológicas (15 min)
  • Dinámica: Ejercicio individual y posterior debate en parejas para listar y refinar tecnologías consideradas emergentes en 2026.
• Actividad 1.2: Posicionamiento en el Hype Cycle (20 min)
  • Dinámica: Trabajo en grupos pequeños para argumentar la fase actual de tecnologías clave (IA generativa, blockchain, XR, computación cuántica) y defender la postura.
• Actividad 1.3: Las cuatro palancas aplicadas (20 min)
  • Dinámica: Puntuación del potencial de despegue comercial de una tecnología asignada a través del checklist de palancas de adopción.
• Actividad 2.3: Decisión - Prompt, RAG o Fine-tuning (25 min)
  • Dinámica: Análisis de casos reales y presupuesto para decidir la infraestructura de personalización de modelos óptima.
• Actividad 3.1: Criptografía en Acción (15 min)
  • Dinámica: Ejercicio práctico para comprender la inmutabilidad de los datos analizando la alteración de hashes y la firma de transacciones.
• Actividad 4.2: Análisis de viabilidad de proyecto XR (20 min)
  • Dinámica: Evaluación de viabilidad técnica y retorno de inversión de aplicar inmersión 3D a un problema del entorno industrial/corporativo.