Totalmente práctico y aplicable
Formación en PromptTest a medida
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Forma a tu equipo sin costes mediante la bonificación estatal.
Este programa de PromptTest 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.
Comprender por qué los prompts deben probarse con la misma disciplina que otros activos de software.
Analizar el riesgo de validar prompts manualmente con pocos ejemplos y sin cobertura suficiente.
Diferenciar prompt engineering, prompt testing, LLM evaluation, red teaming, observabilidad y monitorización.
Entender por qué los LLMs son no deterministas y cómo esto afecta al diseño de pruebas.
Identificar fallos habituales: formato incorrecto, tono inadecuado, alucinaciones, respuestas incompletas y pérdida de instrucciones.
Revisar casos donde un pequeño cambio de prompt rompe comportamientos que antes funcionaban.
Diferenciar pruebas funcionales, pruebas de formato, pruebas de regresión, pruebas de seguridad y pruebas de robustez.
Situar PromptTest como herramienta CLI para escribir pruebas simples y ejecutarlas de forma repetible.
Definir qué significa “pasar” una prueba cuando la salida no siempre será idéntica.
Preparar el caso base del curso: asistente empresarial con prompts versionados, tests y reportes.
Comprender por qué los prompts deben probarse con la misma disciplina que otros activos de software.
Analizar el riesgo de validar prompts manualmente con pocos ejemplos y sin cobertura suficiente.
Diferenciar prompt engineering, prompt testing, LLM evaluation, red teaming, observabilidad y monitorización.
Entender por qué los LLMs son no deterministas y cómo esto afecta al diseño de pruebas.
Identificar fallos habituales: formato incorrecto, tono inadecuado, alucinaciones, respuestas incompletas y pérdida de instrucciones.
Revisar casos donde un pequeño cambio de prompt rompe comportamientos que antes funcionaban.
Diferenciar pruebas funcionales, pruebas de formato, pruebas de regresión, pruebas de seguridad y pruebas de robustez.
Situar PromptTest como herramienta CLI para escribir pruebas simples y ejecutarlas de forma repetible.
Definir qué significa “pasar” una prueba cuando la salida no siempre será idéntica.
Preparar el caso base del curso: asistente empresarial con prompts versionados, tests y reportes.
Desarrolladores de aplicaciones con IA
Este curso encaja con desarrolladores que integran LLMs en APIs, chatbots, herramientas internas, asistentes, workflows o productos SaaS. La formación les permite probar prompts como parte del ciclo de desarrollo, reduciendo regresiones y cambios no controlados.
QA Engineers y perfiles de testing
Los equipos de calidad podrán trasladar prácticas de testing tradicional al mundo LLM: casos de prueba, criterios de aceptación, regresión, informes, errores reproducibles, control de versiones y automatización en pipelines.
Prompt engineers y especialistas GenAI
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.
PromptTest es una herramienta para probar prompts de LLMs de forma automatizada mediante archivos de prompt, casos de prueba, criterios e informes de resultado.
No exactamente. Incluye buenas prácticas de prompts, pero el foco está en probar, validar, versionar y gobernar prompts dentro de aplicaciones reales.
Es recomendable tener base técnica. El curso usa Python, terminal, YAML, Git y CI/CD, aunque los criterios de prueba se redactan en lenguaje natural.
No es obligatorio, pero ayuda. El curso explica conceptos de testing, regresión, criterios de aceptación, suites, fallos, reportes y mantenimiento.
Sí. Los tests se estructuran en archivos YAML con configuración, inputs y criterios de evaluación.
Sí. El curso trabaja prompts con variables para reutilizar una plantilla con diferentes entradas, usuarios, productos, documentos o escenarios.
Se prueban prompts de chatbots, asistentes internos, generación de emails, clasificación, extracción JSON, resumen documental, RAG y agentes.
Sí. Se trabaja cómo usar un modelo como evaluador, cómo redactar criterios, cómo calibrar resultados y cuándo añadir revisión humana.
Sí. Se trabaja integración con pipelines, quality gates, variables secretas, reportes como artefactos y ejecución automática antes del despliegue.
Sí. El curso incluye comparación de modelos, versiones de prompt, configuraciones, coste, latencia, estabilidad y calidad funcional.
Sí. Se trabaja anonimización, datos sensibles, secrets, reportes, prompts internos, outputs confidenciales y pruebas de comportamiento seguro.
Sí. Hay un bloque específico para probar respuestas basadas en documentos, detección de alucinaciones, uso de fuentes y comportamiento cuando falta información.
Sí. Se enseña a diseñar pruebas para agentes que usan herramientas, APIs, workflows o acciones con límites y revisión humana.
Una suite completa de PromptTest para una aplicación LLM, con prompts, tests, criterios, informes, CI/CD, métricas y modelo de mantenimiento.
Sí. El curso puede trabajar con prompts anonimizados de atención al cliente, legal, soporte, ventas, RRHH, datos, documentación o aplicaciones internas.
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
PromptTest es una herramienta para probar prompts de LLMs de forma automatizada mediante archivos de prompt, casos de prueba, criterios e informes de resultado.
¿Tienes dudas?
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No exactamente. Incluye buenas prácticas de prompts, pero el foco está en probar, validar, versionar y gobernar prompts dentro de aplicaciones reales.
Es recomendable tener base técnica. El curso usa Python, terminal, YAML, Git y CI/CD, aunque los criterios de prueba se redactan en lenguaje natural.
No es obligatorio, pero ayuda. El curso explica conceptos de testing, regresión, criterios de aceptación, suites, fallos, reportes y mantenimiento.
Sí. Los tests se estructuran en archivos YAML con configuración, inputs y criterios de evaluación.
Sí. El curso trabaja prompts con variables para reutilizar una plantilla con diferentes entradas, usuarios, productos, documentos o escenarios.
Se prueban prompts de chatbots, asistentes internos, generación de emails, clasificación, extracción JSON, resumen documental, RAG y agentes.
Sí. Se trabaja cómo usar un modelo como evaluador, cómo redactar criterios, cómo calibrar resultados y cuándo añadir revisión humana.
Sí. Se trabaja integración con pipelines, quality gates, variables secretas, reportes como artefactos y ejecución automática antes del despliegue.
Sí. El curso incluye comparación de modelos, versiones de prompt, configuraciones, coste, latencia, estabilidad y calidad funcional.
Sí. Se trabaja anonimización, datos sensibles, secrets, reportes, prompts internos, outputs confidenciales y pruebas de comportamiento seguro.
Sí. Hay un bloque específico para probar respuestas basadas en documentos, detección de alucinaciones, uso de fuentes y comportamiento cuando falta información.
Sí. Se enseña a diseñar pruebas para agentes que usan herramientas, APIs, workflows o acciones con límites y revisión humana.
Una suite completa de PromptTest para una aplicación LLM, con prompts, tests, criterios, informes, CI/CD, métricas y modelo de mantenimiento.
Sí. El curso puede trabajar con prompts anonimizados de atención al cliente, legal, soporte, ventas, RRHH, datos, documentación o aplicaciones internas.
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
Los perfiles que diseñan prompts podrán evaluar versiones, comparar resultados, validar tono, formato, seguridad, consistencia y comportamiento ante entradas variadas, dejando de depender únicamente de pruebas manuales.
Product owners y responsables funcionales
Los perfiles de producto podrán definir criterios de calidad, rubricas, casos de aceptación y escenarios reales de usuario. El curso les ayuda a participar en la evaluación de prompts desde el valor de negocio.
Equipos de IA, datos y automatización
Los equipos que construyen soluciones GenAI podrán usar PromptTest para validar asistentes internos, clasificadores, extractores, agentes, flujos RAG y automatizaciones antes de llevarlas a producción.
Consultores de IA y transformación digital
Los consultores podrán crear entregables profesionales: suites de pruebas, matrices de criterios, informes de evaluación, pilotos controlados, comparativas de prompts y metodología de calidad para clientes.
