— LA ESCUELA —
Enseñamos IA con claridad y a paso medido
Códice Muisca nació en Medellín con la convicción de que aprender inteligencia artificial no debería sentirse abrumador.
Volver al inicio— NUESTRA HISTORIA —
De Medellín al mundo digital
Códice Muisca surgió en 2021 de una conversación entre tres colegas que enseñaban matemáticas e informática en distintas universidades de Antioquia. Los tres compartían la misma inquietud: sus estudiantes llegaban a los cursos de machine learning con muchas ganas, pero los materiales disponibles en español tendían a ser o demasiado superficiales o demasiado técnicos para quienes recién comenzaban.
La idea fue sencilla: construir programas en los que el ritmo lo marque el aprendizaje, no el calendario. Sesiones pequeñas, ejercicios reales, retroalimentación honesta. El nombre recoge esa visión: un códice es un registro cuidadoso del conocimiento; Muisca honra la tradición de los pueblos que habitaron el altiplano colombiano y que entendían el saber como algo que se transmite con responsabilidad.
Hoy ofrecemos tres programas en línea dirigidos a personas de toda Colombia y América Latina que quieren trabajar con modelos de lenguaje, con datos o con sistemas generativos, y que prefieren hacerlo con fundamentos sólidos antes que con atajos.
— MISIÓN Y VALORES —
Lo que nos orienta
Claridad antes que velocidad
Preferimos que un estudiante entienda bien un concepto antes de avanzar al siguiente, aunque eso tome más tiempo.
Acompañamiento real
Los mentores están disponibles para responder preguntas de fondo, no solo para revisar si el código corre.
Ética como parte del currículo
Cada programa incluye discusiones sobre impacto, sesgo y responsabilidad en el desarrollo de sistemas de IA.
Contenido en español de calidad
Todo el material está pensado y escrito en español latinoamericano, sin ser una traducción mecánica de recursos en inglés.
— EL EQUIPO —
Las personas detrás de los programas
Cada instructor combina formación académica con experiencia práctica en proyectos reales de IA.
Adriana Castillo
Directora académica
Magíster en ciencia de datos de la Universidad Nacional. Diseñó el currículo de los tres programas y lidera las sesiones del track de ML.
Diego Fuentes
Instructor NLP e IA generativa
Ingeniero de software con siete años trabajando en sistemas de procesamiento de texto. Coordina los programas de NLP y el taller de IA generativa.
Luisa Restrepo
Mentora y coordinadora de estudiantes
Psicóloga educativa con especialización en aprendizaje digital. Diseña el sistema de retroalimentación y acompaña a los estudiantes durante todo el programa.
— ESTÁNDARES —
Cómo cuidamos la calidad
Cada programa pasa por un proceso de revisión antes de abrirse a nuevos estudiantes y se actualiza al menos una vez al año.
Revisión pedagógica continua
El contenido de cada módulo es revisado por al menos dos instructores antes de llegar a los estudiantes. Las sugerencias recibidas entre cohortes se integran en la siguiente edición.
Protección de datos personales
Los datos de los estudiantes se manejan bajo los principios de la Ley 1581 de 2012 (Habeas Data) y solo se usan para la gestión del programa. No se comparten con terceros sin consentimiento expreso.
Ejercicios con datos reales
Todos los ejercicios prácticos usan conjuntos de datos abiertos y verificados. Los estudiantes aprenden con ejemplos que tienen contexto y propósito concreto.
Marco ético en cada programa
Incorporamos lecturas y debates sobre sesgo algorítmico, privacidad y uso responsable de modelos de IA en todos los niveles, no solo como anexo sino como parte del aprendizaje central.
Soporte durante todo el programa
Los estudiantes tienen acceso a un canal directo con su mentor durante la duración del programa. Las preguntas enviadas entre sesiones reciben respuesta en un plazo máximo de 48 horas hábiles.
Actualización anual de contenidos
El campo de la IA avanza rápido. Por eso revisamos y actualizamos los materiales de cada programa al menos una vez al año, para que los estudiantes trabajen con referencias vigentes.
— ENFOQUE Y EXPERIENCIA —
Aprendizaje de IA pensado desde Colombia
El desarrollo con inteligencia artificial en América Latina tiene particularidades que los programas diseñados en otros contextos no siempre consideran: los datos disponibles en español son más escasos, los casos de uso más relevantes para la región difieren, y el acceso a infraestructura computacional tiene sus propias restricciones. En Códice Muisca trabajamos con esas realidades en mente.
Nuestro equipo tiene experiencia enseñando en universidades colombianas y trabajando en proyectos de análisis de datos para organizaciones del sector público y privado en el país. Eso nos permite contextualizar los ejemplos, elegir conjuntos de datos pertinentes y discutir aplicaciones que tienen sentido en el entorno local.
Los tres programas que ofrecemos cubren el espectro que va desde quienes se acercan por primera vez al machine learning hasta quienes desean estudiar en profundidad los modelos generativos actuales. Cada uno está pensado como un recorrido con inicio y fin claros, con ejercicios que construyen habilidades reales y con el acompañamiento de personas que ya han transitado ese camino.
¿Te interesa saber más sobre nuestros programas?
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