Guion profesor · U01
De la decisión al sistema
Objetivo de la sesión
Especificación y requisitos del sistema de IA.
Guion por bloques
Bloque 1 — La decisión y su línea base (60 min)
Identificación de la decisión objetivo, actor decisor y proceso actual. Costo del error. Cuándo no hace falta ML.
- Demo viva: proyectar un caso corto; pedir predicción de la falla antes de correr el modelo.
- Pregunta disparadora: “¿Qué evidencia descartaría tu intuición sobre este prompt/agente?”
- Contingencia: si cae el proveedor cloud, usar LM Studio / Ollama; comparar calidad es contenido, no fracaso.
Bloque 2 — Predicción, decisión y acción (60 min)
Cadena predicción–decisión–acción–resultado. Capacidad de ejecución y ventana temporal. Criterios de aceptación.
- Demo viva: proyectar un caso corto; pedir predicción de la falla antes de correr el modelo.
- Pregunta disparadora: “¿Qué evidencia descartaría tu intuición sobre este prompt/agente?”
- Contingencia: si cae el proveedor cloud, usar LM Studio / Ollama; comparar calidad es contenido, no fracaso.
Bloque 3 — Requisitos no funcionales (60 min)
Presupuestos de latencia, costo unitario, disponibilidad, volumen y trazabilidad como restricciones de arquitectura.
- Demo viva: proyectar un caso corto; pedir predicción de la falla antes de correr el modelo.
- Pregunta disparadora: “¿Qué evidencia descartaría tu intuición sobre este prompt/agente?”
- Contingencia: si cae el proveedor cloud, usar LM Studio / Ollama; comparar calidad es contenido, no fracaso.
Bloque 4 — Taller de especificación (60 min)
Ficha de especificación del caso propio. Crítica cruzada. Producto: sección 1 del documento de diseño.
- Demo viva: proyectar un caso corto; pedir predicción de la falla antes de correr el modelo.
- Pregunta disparadora: “¿Qué evidencia descartaría tu intuición sobre este prompt/agente?”
- Contingencia: si cae el proveedor cloud, usar LM Studio / Ollama; comparar calidad es contenido, no fracaso.
Claves del taller (no proyectar)
Completá la ficha (decisión, línea base, presupuestos NFR). No requiere GPU: el entregable es texto versionado en el repo del design doc.
- Exigir batería de casos antes de “se ve bien”.
- Registrar modelo, temperatura y seed/config en el informe.
- Rechazar entregas sin tope de iteraciones/costo/tiempo en agentes.
Checklist cierre
- Articulación con la unidad siguiente / curso vecino.
- Recordar lectura previa de la próxima sesión.
- Recoger dudas sobre lab autónomo.
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