Quimbaya AI
Estudiantes de Quimbaya AI

Lo que dicen quienes estudiaron

Experiencias reales de personas reales

No todos llegaron desde el mismo punto ni buscaban lo mismo. Aquí están sus propias palabras sobre el proceso.

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+340

estudiantes formados

4.8

valoración promedio

18+

cohortes completadas

92%

completaron el programa

Opiniones

Qué encontraron en el camino

Opiniones de participantes de distintas cohortes y programas, con sus propias palabras sin edición.

VT

Valentina Torres

Medellín · Administradora

Empecé el programa de fundamentos sin saber absolutamente nada de programación. Tuve momentos en los que pensé que no lo iba a lograr, pero el equipo siempre estuvo disponible para aclarar las dudas sin hacerme sentir mal por preguntar algo básico. Al terminar pude hacer un análisis de datos de mi propia empresa. No era perfecto, pero funcionaba.

Mayo 2025 · Fundamentos de IA & Python

AM

Andrés Molina

Bogotá · Ingeniero industrial

El Machine Learning Track fue bastante más exigente de lo que esperaba, pero eso no es necesariamente algo malo. Los proyectos con datos reales fueron lo que más valor me dieron. Hay momentos del programa donde sería útil un poco más de tiempo para asimilar los conceptos antes de pasar al siguiente, pero en general la estructura es sólida y el acompañamiento marca la diferencia.

Abril 2025 · Machine Learning Track

CF

Camila Fuentes

Cali · Psicóloga

Vine de un área completamente diferente y tenía mucha duda de si podría seguir el ritmo. Lo que me sorprendió fue que el lenguaje del programa no asume que ya sabes todo. Explican los conceptos técnicos de manera que tienen sentido incluso si no eres de sistemas. El módulo sobre uso ético de la IA me pareció valioso y poco común en este tipo de cursos.

Junio 2025 · Fundamentos de IA & Python

RG

Ricardo Gómez

Barranquilla · Desarrollador web

Ya tenía experiencia con Python pero no con ML. El track fue un salto natural. Lo que más me gustó fue que el mentor revisaba mi código específicamente, no daba comentarios genéricos. Hay una diferencia enorme entre recibir retroalimentación personalizada y leer un foro de preguntas. Construí tres proyectos que ya forman parte de mi portafolio.

Marzo 2025 · Machine Learning Track

LP

Laura Pedraza

Bucaramanga · Contadora

Tomé el programa de fundamentos porque quería entender de qué se habla cuando mencionan IA en el sector financiero. No buscaba convertirme en programadora, sino tener criterio para evaluar qué herramientas tienen sentido en mi trabajo. Eso lo logré. El programa es más técnico de lo que esperaba al principio, pero vale la pena el esfuerzo.

Enero 2025 · Fundamentos de IA & Python

JO

Julián Ospina

Bogotá · Analista de datos

Hice el programa de IA Generativa después del de ML. La continuidad entre los dos programas es muy buena, no tuve que volver a explicar cosas que ya sabía. El proyecto final fue desafiante pero el acompañamiento fue constante. Al terminar tenía una herramienta funcional construida por mí que puedo seguir desarrollando.

Mayo 2025 · IA Generativa & Modelos de Lenguaje

Casos de estudio

Algunos recorridos en detalle

Cómo llegaron, qué encontraron en el camino y qué lograron al terminar.

El punto de partida

Valentina manejaba reportes de ventas en hojas de cálculo y sabía que había formas más eficientes de analizar esa información. Había intentado aprender Python con videos de YouTube pero no encontraba la estructura que necesitaba para avanzar de forma consistente.

Lo que trabajamos

Ingresó al programa de Fundamentos de IA & Python. Las primeras semanas fueron de conceptos básicos; las siguientes, de trabajo con Pandas aplicado a datos similares a los que maneja en su trabajo. El equipo revisó sus ejercicios semanalmente.

Al finalizar

Construyó un script en Python que automatiza la generación de reportes mensuales. Redujo en varias horas el tiempo dedicado a esa tarea. Está evaluando continuar con el Machine Learning Track.

"No esperaba poder aplicarlo tan rápido en mi trabajo. El proyecto integrador fue donde todo conectó para mí." — Valentina Torres, Medellín

El punto de partida

Julián era analista de datos con experiencia en SQL y Excel, pero quería añadir modelos predictivos a su flujo de trabajo. Había revisado documentación de Scikit-learn pero necesitaba orientación sobre cuándo y cómo usar cada método.

Lo que trabajamos

Tomó el Machine Learning Track y luego IA Generativa. En el primer programa construyó tres proyectos con datos de logística, retail y finanzas. En el segundo desarrolló una herramienta de consulta interna con un modelo de lenguaje.

Al finalizar

Tiene un portafolio de cuatro proyectos funcionales. La herramienta de LLM que desarrolló en el programa final está siendo evaluada por su empresa para uso interno. Calificó ambos programas con 5 estrellas.

"La combinación de los dos programas fue lo correcto para mí. Cada uno construyó sobre el anterior de manera natural." — Julián Ospina, Bogotá

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