Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Totalmente práctico y aplicable
Formación en Flowise AI a medida
100% bonificable a través de FUNDAE
Curso TUTORIZADO por expertos
Curso de Flowise AI en Aula Virtual Personalizada
Nuestra modalidad AVP es una formación en directo, práctica y 100% adaptada a vuestro equipo. No trabajamos con contenidos genéricos: diseñamos la formación en función de vuestro nivel, objetivos, procesos internos y necesidades reales de aplicación.
Solicitar informaciónTemario 100% a medida
Creamos el temario desde cero a partir de vuestras necesidades, nivel del equipo y objetivos concretos, priorizando aquellos contenidos que realmente aporten valor en el día a día.
Proyectos personalizados
Durante la formación trabajaremos con archivos, ejemplos, informes o procesos similares a los que utiliza vuestro equipo, para que el aprendizaje sea directamente aplicable al puesto de trabajo.
Sesiones en directo con consultor experto
Un formador especialista imparte las clases en tiempo real, resolviendo dudas, revisando casos concretos y adaptando el ritmo de la formación a la evolución del grupo.
Calendario adaptado a vuestra disponibilidad
Definimos conjuntamente fechas, horarios y duración de las sesiones para facilitar la asistencia del equipo y minimizar el impacto en la operativa diaria de la empresa.
Forma a tu equipo sin costes mediante la bonificación estatal.
Este programa de Flowise AI para empresas es subvencionable hasta el 100%.
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Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
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Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
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Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Qué es Flowise y para qué se utiliza
Flowise dentro del ecosistema LLM
Casos de uso reales en empresa
Diferencia entre desarrollo visual y programático
Ventajas y limitaciones de Flowise
Flowise frente a frameworks tradicionales
Arquitecturas soportadas
Tipos de usuarios de Flowise
Flujo general de una aplicación IA
Panorama actual de herramientas visuales de IA
Nodes y edges
Flujos y pipelines
Entradas y salidas
Persistencia de flujos
Configuración global
Gestión de estados
Dependencias internas
Versionado de flujos
Escalabilidad conceptual
Implicaciones arquitectónicas
Instalación local con Node.js
Arranque del servidor Flowise
Configuración inicial
Acceso a la interfaz web
Variables de entorno clave
Uso con Docker
Persistencia de datos
Actualización de versiones
Logs y diagnóstico
Buenas prácticas iniciales
Creación de un flujo básico
Uso de modelos LLM
Prompt simple y salida
Parámetros del modelo
Control de temperatura y tokens
Entradas dinámicas
Ejecución y pruebas
Errores comunes iniciales
Reutilización de flujos
Organización del trabajo
Proveedores de modelos compatibles
Configuración de credenciales
Selección del modelo adecuado
Comparativa de modelos
Coste y rendimiento
Límites y cuotas
Estrategias de fallback
Uso de múltiples modelos
Buenas prácticas de elección
Riesgos habituales
Diseño de prompts efectivos
Prompt templates
Variables dinámicas
Contexto conversacional
Instrucciones de sistema
Control de tono y formato
Reducción de alucinaciones
Evaluación de resultados
Iteración de prompts
Mantenimiento de calidad
Qué es la memoria en LLM
Tipos de memoria soportados
Memoria conversacional
Memoria a largo plazo
Estrategias de almacenamiento
Control del contexto
Impacto en costes
Casos de uso reales
Problemas comunes
Buenas prácticas
Rol de las bases vectoriales
Qdrant, Chroma y otras opciones
Diseño de colecciones
Ingesta de documentos
Chunking y embeddings
Consultas vectoriales
Filtros y metadata
Rendimiento y precisión
Casos de uso empresariales
Errores habituales
Qué es RAG y cuándo usarlo
Flujo completo RAG
Preparación de datos
Recuperación de contexto
Ranking de resultados
Integración con prompts
Control de relevancia
Evaluación de respuestas
Riesgos de RAG mal diseñado
Buenas prácticas
Concepto de tools en LLM
Integración de APIs externas
Llamadas a servicios REST
Uso de funciones personalizadas
Automatización de acciones
Validación de entradas
Manejo de errores
Casos de uso reales
Seguridad en herramientas
Limitaciones técnicas
Qué es un agente IA
Diferencia entre flujo y agente
Diseño de agentes autónomos
Herramientas y memoria en agentes
Control de decisiones
Ciclos de razonamiento
Límites y control
Casos prácticos
Riesgos de agentes mal diseñados
Buenas prácticas
Gestión de credenciales
Variables sensibles
Exposición del endpoint
Control de accesos
Uso en redes privadas
Protección de datos
Cumplimiento normativo básico
Auditoría de uso
Riesgos comunes
Medidas preventivas
Arquitectura de despliegue
Uso con Docker
Separación de entornos
Configuración de puertos
Escalabilidad básica
Monitorización mínima
Gestión de errores
Actualizaciones seguras
Control de costes
Estabilidad operativa
Uso con aplicaciones web
Integración con backends existentes
Consumo desde frontend
Uso en automatización
Integración con n8n
Convivencia con otros sistemas
Arquitecturas híbridas
Flujo de datos
Casos empresariales
Buenas prácticas
Versionado de flujos
Pruebas y validación
Ajuste continuo de prompts
Gestión de cambios
Optimización de costes
Documentación interna
Revisión periódica
Gestión de incidencias
Escalado progresivo
Estrategia de largo plazo
Antipatrones frecuentes
Flujos excesivamente complejos
Mal uso de memoria
Costes innecesarios
Falta de control de errores
Riesgos de seguridad
Problemas de rendimiento
Falta de gobernanza
Checklist de calidad
Recomendaciones finales
Definición del caso de uso
Diseño del flujo completo
Integración de LLM y RAG
Uso de herramientas externas
Pruebas funcionales
Ajuste de prompts
Control de errores
Optimización de costes
Preparación para producción
Validación del resultado
Desarrolladores y Arquitectos de Software
Quieren construir aplicaciones con LLMs, RAG y agentes utilizando un enfoque visual sin perder control técnico, entendiendo qué ocurre realmente bajo cada nodo y flujo.
Equipos de IA e Innovación
Necesitan prototipar y validar soluciones de IA generativa de forma rápida, manteniendo criterios de arquitectura, gobernanza y escalabilidad desde el inicio.
Product Managers Técnicos
Buscan comprender cómo se diseñan y limitan flujos de IA para definir correctamente requisitos, costes, riesgos y expectativas de negocio.
Consultores y Equipos de Transformación Digital
Requieren una herramienta visual para construir soluciones de IA para clientes, evitando dependencias frágiles y malas prácticas en producción.
Equipos Técnicos en entornos corporativos
Necesitan integrar Flowise con sistemas existentes, bases vectoriales y APIs internas cumpliendo requisitos de seguridad, control de acceso y uso responsable.
Responsables de Plataforma y CTOs
Exploran cómo incorporar herramientas visuales de IA en la organización sin perder trazabilidad, control de costes ni coherencia arquitectónica.
Experiencias reales de equipos que ya han trabajado con nosotros.
+16
años de liderazgo
+3.500
empresas formadas
Nuestra empresa decidió contratar formación con Imagina aprovechando los créditos de FUNDAE, y fue una gran decisión. La modalidad online nos permitió adaptar los horarios a nuestro equipo. La formación ha sido práctica, clara y útil para el día a día. Es sencillo de gestionar y los resultados son excepcionales.
Hugo Gutiérrez
Analista Financiero
Gracias a Imagina, la eficiencia de nuestras sesiones de capacitación ha mejorado drásticamente. Es sencillo de usar y los resultados son excepcionales.
Luis Martínez
Administrativo
Gracias al aula virtual de Imagina siempre son capaces de adaptar los cursos a nuestras necesidades. El contenido fue muy completo y práctico.
Elena Pérez
Responsable de Recursos Humanos
Mejor de lo esperado, la modalidad online se adapta a nuestros horarios. La ayuda con la bonificación FUNDAE hizo todo más fácil. Práctico y necesario.
Alejandro Sánchez
Director de Operaciones
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480.000 alumnos formados en Imagina
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Aprenderás a diseñar, construir y mantener **flujos de aplicaciones de IA profesionales** con Flowise, entendiendo cómo funcionan los LLM, la memoria, RAG, agentes y herramientas externas, y evitando los errores habituales de las soluciones visuales mal planteadas.
No es imprescindible saber programar a nivel avanzado, pero **sí es recomendable tener nociones técnicas**. El curso no es “no-code ingenuo”: se explica qué ocurre por debajo de los nodos para que puedas tomar buenas decisiones arquitectónicas.
No. El curso deja claro **cuándo Flowise es una buena opción y cuándo no**. Aprenderás a usarlo como herramienta visual potente, sin caer en la idea de que sustituye automáticamente a soluciones programáticas más complejas.
Sí. El curso cubre **RAG de forma estructurada**, incluyendo chunking, embeddings, recuperación de contexto, ranking de resultados y errores comunes, con especial foco en casos reales de uso empresarial.
Sí. Se explica **qué es realmente un agente**, cómo diseñarlo correctamente en Flowise, cuándo usarlo y qué riesgos tiene un mal diseño (loops, costes, decisiones no controladas).
Está orientado a **uso profesional y empresarial**. Se abordan despliegues, seguridad, control de costes, mantenimiento, versionado y buenas prácticas para no crear soluciones frágiles.
Sí. El curso es **bonificable HASTA el 100% a través de FUNDAE**. Imagina se encarga de toda la gestión para que la empresa aproveche sus créditos de formación sin asumir costes adicionales.
La formación se imparte en modalidad de **Aula Virtual Personalizada**, con sesiones en directo y enfoque práctico sobre casos reales.
Sí. El curso incluye un **caso final completo con Flowise**, donde se diseña un flujo real integrando LLM, RAG, herramientas externas y criterios de producción.
Puedes solicitar información a través de los formularios de la web de Imagina. Nuestro equipo se pondrá en contacto contigo para adaptar la formación y gestionar íntegramente la bonificación FUNDAE HASTA el 100%.
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
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