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Este programa de Helicone 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.
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Situar Helicone como plataforma de observabilidad y AI Gateway para aplicaciones basadas en modelos de lenguaje, agentes y flujos generativos.
Diferenciar observabilidad LLM de monitorización clásica, explicando por qué logs, métricas de servidor y trazas HTTP no bastan para depurar prompts.
Analizar los problemas que resuelve Helicone: falta de trazabilidad, costes imprevisibles, errores de proveedor, latencia, prompts opacos y baja visibilidad de usuarios.
Comprender la diferencia entre usar Helicone como gateway, como capa de logging asíncrono o como plataforma self-hosted.
Relacionar Helicone con arquitecturas reales: chatbots, RAG, agentes con herramientas, generación documental, clasificación, extracción y asistentes internos.
Identificar qué señales importan en una aplicación LLM: tokens, coste, latencia, error rate, modelo, usuario, sesión, prompt, feedback y calidad de salida.
Evitar expectativas erróneas: Helicone no corrige automáticamente una mala arquitectura IA, pero permite observarla, medirla y mejorarla.
Establecer criterios para decidir qué tráfico debe pasar por Helicone y qué datos no deberían registrarse por privacidad o cumplimiento.
Crear una primera matriz de casos de uso según criticidad, volumen, coste, sensibilidad de datos y necesidad de evaluación.
Preparar la ruta del curso desde integración básica hasta gobierno, self-hosting, seguridad, evaluación y Proyecto Final.
Situar Helicone como plataforma de observabilidad y AI Gateway para aplicaciones basadas en modelos de lenguaje, agentes y flujos generativos.
Diferenciar observabilidad LLM de monitorización clásica, explicando por qué logs, métricas de servidor y trazas HTTP no bastan para depurar prompts.
Analizar los problemas que resuelve Helicone: falta de trazabilidad, costes imprevisibles, errores de proveedor, latencia, prompts opacos y baja visibilidad de usuarios.
Comprender la diferencia entre usar Helicone como gateway, como capa de logging asíncrono o como plataforma self-hosted.
Relacionar Helicone con arquitecturas reales: chatbots, RAG, agentes con herramientas, generación documental, clasificación, extracción y asistentes internos.
Identificar qué señales importan en una aplicación LLM: tokens, coste, latencia, error rate, modelo, usuario, sesión, prompt, feedback y calidad de salida.
Evitar expectativas erróneas: Helicone no corrige automáticamente una mala arquitectura IA, pero permite observarla, medirla y mejorarla.
Establecer criterios para decidir qué tráfico debe pasar por Helicone y qué datos no deberían registrarse por privacidad o cumplimiento.
Crear una primera matriz de casos de uso según criticidad, volumen, coste, sensibilidad de datos y necesidad de evaluación.
Preparar la ruta del curso desde integración básica hasta gobierno, self-hosting, seguridad, evaluación y Proyecto Final.
Desarrolladores de aplicaciones IA
Este curso encaja con desarrolladores que integran modelos LLM en productos reales y necesitan visibilidad sobre peticiones, respuestas, errores, latencia, costes, usuarios, sesiones y comportamiento de prompts. La formación les permite instrumentar sus aplicaciones con criterio y depurar problemas que no aparecen en logs tradicionales.
Equipos de IA Engineering y Machine Learning Engineering
Los perfiles de IA Engineering podrán utilizar Helicone para controlar aplicaciones generativas en producción, comparar modelos, revisar respuestas, medir calidad, organizar datasets, reportar evaluaciones y convertir datos reales de uso en mejoras del sistema. El curso conecta observabilidad, evaluación y optimización de prompts con flujos profesionales.
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.
No. El logging de requests es una parte importante, pero Helicone también aporta AI Gateway, costes, sesiones, usuarios, propiedades, prompt management, caching, rate limits, alertas, reports, HQL, feedback, eval scores, datasets, webhooks y opciones de self-hosting.
No siempre, aunque es la vía recomendada actualmente para aprovechar las capacidades más completas. También existen integraciones legacy, SDKs, callbacks y logging asíncrono para entornos donde no conviene introducir el gateway en la ruta crítica.
Sí. El enfoque es multi-proveedor. Se trabajan modelos y proveedores compatibles a través del AI Gateway o integraciones, incluyendo escenarios con OpenAI, Anthropic, Google, Azure OpenAI, AWS Bedrock y frameworks habituales.
Sí. El curso incluye integración con frameworks de agentes y cadenas LLM, manteniendo sesiones, usuarios, propiedades, prompts y trazabilidad de flujos multi-step. También se revisan límites y buenas prácticas para no perder contexto operativo.
Sí. Hay varios bloques dedicados a Cost Tracking, budgets, caching, prompt caching, rate limits, routing, fallbacks, análisis por feature y reporting ejecutivo. El objetivo es medir el coste unitario de funcionalidades IA y optimizarlo con datos.
Sí. Se trabaja creación, versionado, variables, entornos, prompt partials, rollback y despliegue de prompts mediante AI Gateway. También se explica cómo relacionar versiones de prompt con métricas de calidad, coste, latencia y feedback.
Sí. El curso cubre eval scores, user feedback, datasets y workflows de calidad. No se centra en la antigua funcionalidad de Experiments como eje principal, porque estaba marcada como deprecated en la documentación oficial.
Sí. Se incluye self-hosting con Docker y criterios de operación: variables, persistencia, seguridad, componentes, backups, health checks, actualización, monitorización y decisión Cloud vs self-hosted según requisitos de privacidad o control.
Está diseñado para ambos. Los perfiles técnicos aprenden integración, gateway, seguridad, self-hosting y troubleshooting; producto y dirección trabajan métricas de uso, coste, calidad, adopción, feedback y reporting para tomar decisiones.
Sí. El Proyecto Final puede orientarse a chatbot, RAG, agente, extractor documental, asistente interno, generación de contenido, clasificación, soporte o cualquier producto LLM real. Se adaptan properties, prompts, métricas y evaluación al caso de la empresa.
Sí, esta formación puede ser bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, siempre que la empresa disponga de crédito formativo suficiente y se cumplan los requisitos de comunicación, asistencia y documentación exigidos.
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
No. El logging de requests es una parte importante, pero Helicone también aporta AI Gateway, costes, sesiones, usuarios, propiedades, prompt management, caching, rate limits, alertas, reports, HQL, feedback, eval scores, datasets, webhooks y opciones de self-hosting.
¿Tienes dudas?
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No siempre, aunque es la vía recomendada actualmente para aprovechar las capacidades más completas. También existen integraciones legacy, SDKs, callbacks y logging asíncrono para entornos donde no conviene introducir el gateway en la ruta crítica.
Sí. El enfoque es multi-proveedor. Se trabajan modelos y proveedores compatibles a través del AI Gateway o integraciones, incluyendo escenarios con OpenAI, Anthropic, Google, Azure OpenAI, AWS Bedrock y frameworks habituales.
Sí. El curso incluye integración con frameworks de agentes y cadenas LLM, manteniendo sesiones, usuarios, propiedades, prompts y trazabilidad de flujos multi-step. También se revisan límites y buenas prácticas para no perder contexto operativo.
Sí. Hay varios bloques dedicados a Cost Tracking, budgets, caching, prompt caching, rate limits, routing, fallbacks, análisis por feature y reporting ejecutivo. El objetivo es medir el coste unitario de funcionalidades IA y optimizarlo con datos.
Sí. Se trabaja creación, versionado, variables, entornos, prompt partials, rollback y despliegue de prompts mediante AI Gateway. También se explica cómo relacionar versiones de prompt con métricas de calidad, coste, latencia y feedback.
Sí. El curso cubre eval scores, user feedback, datasets y workflows de calidad. No se centra en la antigua funcionalidad de Experiments como eje principal, porque estaba marcada como deprecated en la documentación oficial.
Sí. Se incluye self-hosting con Docker y criterios de operación: variables, persistencia, seguridad, componentes, backups, health checks, actualización, monitorización y decisión Cloud vs self-hosted según requisitos de privacidad o control.
Está diseñado para ambos. Los perfiles técnicos aprenden integración, gateway, seguridad, self-hosting y troubleshooting; producto y dirección trabajan métricas de uso, coste, calidad, adopción, feedback y reporting para tomar decisiones.
Sí. El Proyecto Final puede orientarse a chatbot, RAG, agente, extractor documental, asistente interno, generación de contenido, clasificación, soporte o cualquier producto LLM real. Se adaptan properties, prompts, métricas y evaluación al caso de la empresa.
Sí, esta formación puede ser bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, siempre que la empresa disponga de crédito formativo suficiente y se cumplan los requisitos de comunicación, asistencia y documentación exigidos.
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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.
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.
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.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
DevOps, Platform Engineering y SRE
Los equipos de plataforma necesitan que las aplicaciones IA sean observables, escalables, seguras y económicamente controlables. La formación les aporta criterios para integrar Helicone con entornos cloud, CI/CD, self-hosting, alertas, webhooks, APIs, rate limits, dashboards y procesos de respuesta ante incidencias.
Product Managers y responsables de producto IA
Los perfiles de producto pueden usar Helicone para entender adopción, coste por funcionalidad, uso por usuario, calidad percibida, errores frecuentes y rendimiento de modelos. El curso les ayuda a formular preguntas útiles sobre el producto y a tomar decisiones basadas en datos reales, no solo en demos o pruebas internas.
Equipos de seguridad, compliance y gobierno de IA
Las áreas de seguridad y cumplimiento encontrarán un enfoque práctico sobre privacidad, protección de prompts, exposición de datos, trazabilidad, retención, self-hosting, proveedores, claves API, datos sensibles, feedback y políticas internas de uso de IA. El curso permite implantar controles sin bloquear la innovación.
CTO, responsables técnicos y líderes de transformación
Los responsables técnicos obtienen una visión completa para decidir cómo desplegar Helicone, qué integración utilizar, qué métricas vigilar, cómo controlar costes, cómo organizar prompts, cómo evaluar calidad y cómo convertir la observabilidad LLM en una capacidad corporativa compartida.
