La Asociación Hondureña de Instituciones Bancarias (AHIBA) tiene el placer de invitarle al curso:

Del Prompt a Producción: IA aplicada al sector financiero e industrias afines.

Experto Internacional: Pablo Lamberti.

Fechas: 23 y 24 de junio de 2026.

Horario: 9:30 a.m. a 12:30 a. m. (2 bloques de 3 horas).

Modalidad: En vivo con ejercicios prácticos (vía zoom).

Inversión: USD 140.00 o su equivalente en Lempiras

Incluye diploma de participación.

Proporcionar a profesionales del sector financiero y tecnológico una comprensión integral de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs), desde sus fundamentos técnicos hasta su aplicación estratégica en el sector financiero, con énfasis en seguridad, regulación y retorno de inversión.

Al finalizar el curso, los participantes podrán: 

• Comprender qué es un LLM, cómo funciona y en qué se diferencia de otras tecnologías de AI.
• Interactuar eficientemente con modelos de lenguaje mediante técnicas de prompting avanzado.
• Identificar herramientas, IDEs y protocolos (MCP) del ecosistema actual de AI.
• Evaluar riesgos de seguridad, privacidad y alucinaciones en entornos financieros y regulados.
• Diseñar estrategias de adopción de AI alineadas con los marcos regulatorios del sector   financiero.
• Construir un caso de negocio para implementar soluciones de AI en sus instituciones.

Profesionales del sector financiero e industrias afines.

El curso combina presentaciones conceptuales con demostraciones en vivo y ejercicios prácticos interactivos, manteniendo una proporción aproximada de:

• No se requiere experiencia técnica en programación ni en inteligencia artificial.
• Laptop o dispositivo con acceso a internet y navegador web actualizado.
• Cuenta gratuita en al menos una plataforma de LLM (se enviarán instrucciones previas).
• Disposición para participar en ejercicios prácticos interactivos.

• Presentación completa del curso en formato digital.
• Biblioteca de prompts para el sector financiero listos para usar.
• Plantilla de hoja de ruta de 90 días para adopción de AI.
• Guía de evaluación de proveedores de AI para entornos financieros y regulados.
• Certificado de participación.

Módulo 1: ¿Qué es un LLM? 

Este módulo establece las bases conceptuales. Los participantes entenderán qué hace único a un LLM frente a otros tipos de inteligencia artificial, y por qué esta tecnología es particularmente relevante para el sector financiero.

• AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning vs. AI Generativa: ubicando los LLMs en el mapa.
• Modelo: el motor entrenado con datos. Agente: un modelo con herramientas y autonomía. Contexto: la memoria de trabajo de cada conversación.
• Comparativa de modelos principales: capacidades, precios, políticas de privacidad.
• Demo interactiva:  

○ La misma consulta financiera en 3 modelos distintos.

Módulo 2: Cómo funciona un LLM 

Sin entrar en matemáticas complejas, los participantes comprenderán los mecanismos internos que determinan el comportamiento de un LLM — conocimiento esencial para usarlos de forma efectiva y segura.

• Tokenización: cómo el modelo “lee” texto (y por qué el español usa más tokens que el inglés).
• Ventana de contexto: límites reales de la “memoria” del modelo.
• Temperatura y parámetros de generación: cuándo usar precisión vs. Creatividad.
• Alucinaciones: qué son, por qué ocurren, cómo detectarlas y mitigarlas.
• Ejercicio:

○ Identificar alucinaciones en respuestas sobre regulación financiera del sector.

Módulo 3: Prompting eficiente 

La habilidad más inmediatamente aplicable del curso. Los participantes aprenderán a comunicarse efectivamente con LLMs para obtener resultados precisos y útiles en su contexto financiero.

• Anatomía de un prompt efectivo: instrucción + contexto + formato + restricciones
• Técnicas: zero-shot, few-shot, chain-of-thought, role prompting
• System prompts y skills: automatizando tareas repetitivas
• Taller práctico (3 ejercicios):

○ Redactar un prompt para análisis de riesgo crediticio.

○ Crear un asistente de atención al cliente financiero.

○ Resumir normativas y circulares regulatorias del sector.

Módulo 4: Herramientas con AI integrada 

Visión del ecosistema actual de herramientas que integran AI, con foco especial en el Model Context Protocol (MCP) como puente entre LLMs y sistemas empresariales.

• IDEs con AI: Cursor, Copilot, Claude Code, Windsurf — demo en vivo
• MCP (Model Context Protocol): qué es, cómo funciona, por qué es relevante para organizaciones financieras.
• Ejemplo práctico: un LLM que consulta datos en tiempo real a través de MCP.
• Integraciones empresariales: Google Drive, Slack, bases de datos, APIs internas.

Módulo 5: Seguridad, privacidad y datos sensibles

El módulo más crítico para la audiencia del sector financiero. Aborda los riesgos reales de usar LLMs con información financiera y las estrategias para mitigarlos.

• Clasificación de riesgos: fuga de PII, exposición de datos financieros, violación del secreto bancario.
• Modelos de despliegue: API pública, API empresarial con acuerdos de privacidad, modelos on-premise/privados.
• Vectores de ataque: prompt injection directa e indirecta, extracción de datos del contexto.
• Controles: políticas de uso aceptable, DLP (Data Loss Prevention), zero data retention.
• Caso de estudio: 

○ Qué pasa cuando un empleado pega datos de clientes en ChatGPT.

Módulo 6: RAG y evaluación de respuestas 

Introduce la arquitectura más práctica y realista para que un banco pueda usar AI sobre su propia documentación sin necesidad de entrenar modelos costosos.

• RAG explicado: buscar información relevante → inyectar en el contexto → generar respuesta fundamentada.
• Casos de uso en el sector financiero: consultas sobre políticas internas, manuales de cumplimiento, normativas AML/KYC.
• Fine-tuning vs. RAG: cuándo conviene cada enfoque (spoiler: RAG casi siempre gana para instituciones financieras).
• Evaluación de calidad: métricas, verificación humana en el ciclo, y por qué nunca confiar ciegamente.
• Demo:  

○ RAG básico consultando documentos regulatorios.

Módulo 7: Aplicaciones en el sector financiero e industrias afines                                                        

El módulo más orientado a negocio. Casos concretos, análisis de ROI y comparativa de proveedores para que los participantes puedan construir un caso de negocio.

• Casos de uso por área:

○ Atención al cliente: chatbots inteligentes, resolución de consultas.

○ Riesgo y cumplimiento: análisis de solicitudes, monitoreo AML.

○ Operaciones: generación de reportes, automatización de documentos.

○ Auditoría: revisión de contratos, detección de anomalías.

• Análisis económico: costos de API por volumen, comparativa OpenAI vs. Anthropic vs. open source.
• Cómo armar un business case para presentar a junta directiva.

Módulo 8: Regulación, gobernanza y gestión del cambio 

Cierra el arco estratégico: cómo implementar AI de forma responsable dentro del marco regulatorio hondureño y con una estrategia de adopción que minimice la fricción organizacional.

• CNBS: resoluciones y circulares aplicables a innovación tecnológica en el sector financiero hondureño.
• Referentes internacionales: EU AI Act (clasificación de riesgo), NIST AI RMF, lineamientos BIS/FSB.
• Gobernanza interna: comité de AI, políticas de uso aceptable, inventario de modelos, auditoría.
• Gestión del cambio: resistencia organizacional, capacitación por roles, métricas de adopción.
• Hoja de ruta de 90 días: del piloto a la producción.

Módulo 9: Cierre y hoja de ruta 

Sesión de síntesis y acción. Los participantes se llevarán un plan concreto y accionable.

• Recapitulación de los 5 aprendizajes clave del curso.
• Entrega de hoja de ruta: plantilla de 90 días para iniciar un piloto de AI.
• Sesión abierta de preguntas y respuestas.

Ejecutivo tecnológico con más de 15 años de experiencia liderando organizaciones de ingeniería e impulsando la transformación digital a gran escala. Su trayectoria profesional abarca desde la ingeniería de software práctica hasta el puesto de CTO, lo que le brinda una combinación excepcional de profundos conocimientos técnicos y una amplia visión estratégica de liderazgo.

Trabaja en la intersección de la tecnología, las personas y los negocios, creando equipos de alto rendimiento, definiendo estrategias tecnológicas a largo plazo y transformando desafíos complejos en soluciones elegantes y escalables. Ha tenido el privilegio de desarrollar una empresa desde cero como CTO y de diseñar plataformas globales de misión crítica para una de las instituciones financieras más grandes de Norteamérica.

Actualmente, se centra en aprovechar la IA no como una característica, sino como una palanca estratégica para reinventar la forma en que las organizaciones trabajan y crean valor. Cree que la aplicación más poderosa de la IA es liberar el potencial humano, permitiendo a las personas pensar con mayor profundidad, tomar decisiones más inteligentes y centrarse en lo que realmente importa. Lidera con convicción, construye con maestría y desarrollo a las personas con propósito.

1. TRANSFERENCIA O DEPÓSITO a cuenta de cheques en Lempiras a nombre de AHIBA en Banco Ficohsa, cuenta número 0011020004001-4
2. LINK DE PAGO con tus tarjetas de crédito o débito Visa o MasterCard, al utilizar esta opción favor llamar a los teléfonos 9439-0062 o 9435-3291 o escribir al correo capacitaciones@ahiba.hn.
3. TARJETA DE CRÉDITO pago en las oficinas de AHIBA.

NO SE ACEPTAN CANCELACIONES UNA VEZ CONFIRMADO EL CUPO