Nuestra historia
Una escuela que creció desde adentro, como el guayacana
Fundamos guayacana porque queríamos aprender IA sin rodeos y sin pretensiones. Lo que no encontramos, lo construimos.
Volver al inicioQuiénes somos
Nació de una necesidad real
guayacana surgió en Ibagué en 2021 cuando un grupo pequeño de personas — entre ellas profesores universitarios y desarrolladores que trabajaban desde casa — notaron algo que se repetía: los recursos en español para aprender inteligencia artificial eran escasos, dispersos o simplemente traducidos sin cuidado.
Decidimos que valía la pena construir algo desde el principio. No una plataforma masiva con miles de cursos pregrabados, sino una escuela con criterio: pocos caminos bien trazados, con alguien disponible para responder preguntas reales.
El árbol guayacana florece en la época seca, cuando todo parece quieto. Elegimos ese nombre porque aprender IA puede sentirse así al principio: árido, técnico, distante. Pero con estructura y paciencia, los resultados llegan.
3+
Años formando estudiantes
420+
Estudiantes matriculados
3
Cursos estructurados
4.8
Valoración media
Misión
Ofrecer formación en IA que sea técnicamente seria, accesible para quienes no tienen décadas de experiencia y transparente sobre lo que se aprende y lo que no.
Visión
Que cualquier persona hispanohablante pueda encontrar en guayacana un punto de partida claro para construir habilidades reales en inteligencia artificial, sin necesidad de buscar en otro idioma.
Valores
Honestidad en lo que enseñamos, paciencia con el proceso, respeto por el tiempo del estudiante y cero promesas que no podamos cumplir.
Quiénes enseñan
El equipo detrás de los cursos
Personas que llevan años trabajando con datos y modelos, y que además saben cómo explicarlo.
Camila Morales
Directora académica
Doctora en Ciencias de la Computación de la Universidad Nacional. Lleva diez años trabajando con modelos de lenguaje y lleva cuatro enseñando fundamentos de IA a estudiantes sin experiencia previa.
Andrés Ríos
Instructor de Machine Learning
Ingeniero de datos con experiencia en empresas de fintech colombianas. Diseñó el currículo de Ramas de ML pensando en los obstáculos que él mismo encontró cuando empezó.
Lucía Vargas
Mentora de proyectos
Científica de datos con proyectos en agroindustria y salud pública. Acompaña a los estudiantes del programa Copa Completa desde la idea inicial hasta el despliegue del modelo.
Cómo trabajamos
Estándares que aplicamos en cada curso
Contenido revisado periódicamente
El campo de la IA cambia rápido. Actualizamos los materiales al menos dos veces al año para reflejar herramientas y enfoques actuales.
Protección de datos personales
Cumplimos con la Ley 1581 de 2012. Los datos de los estudiantes no se comparten con terceros. La información de pago se procesa en pasarelas certificadas.
Instructores con práctica activa
Quienes enseñan también trabajan activamente en proyectos de datos. No enseñamos teoría desconectada del trabajo real.
Evaluación formativa
Priorizamos retroalimentación útil sobre calificaciones numéricas. Queremos que entiendas qué mejorar, no solo qué nota sacaste.
Accesibilidad del material
Los cuadernos de práctica funcionan en Colab sin costo. No requerimos hardware costoso ni software pagado para completar ningún curso.
Comunicación honesta
Si un curso no es el adecuado para ti en este momento, te lo decimos. Preferimos orientarte bien desde el principio.
Formación en inteligencia artificial desde Colombia
guayacana trabaja desde Ibagué con estudiantes de distintas ciudades colombianas y de otros países de habla hispana. Los tres cursos disponibles cubren desde los fundamentos de la IA hasta la construcción y despliegue de proyectos propios con acompañamiento de mentoría.
La propuesta pedagógica parte de una premisa sencilla: antes de aprender a construir modelos complejos, conviene entender para qué sirven, cómo fallan y cuándo no son la herramienta adecuada. Ese enfoque crítico diferencia nuestros cursos de materiales que solo muestran cómo copiar código sin explicar el razonamiento detrás.
Los estudiantes que completan Raíces de IA salen con una comprensión clara de los conceptos fundamentales: tipos de aprendizaje automático, cómo se preparan los datos, qué significa entrenar un modelo y cuáles son sus límites. Quienes avanzan a Ramas de Machine Learning trabajan con datos reales, implementan varios tipos de modelos y reciben retroalimentación directa sobre su código y sus decisiones metodológicas. Y quienes eligen Copa Completa desarrollan un proyecto de principio a fin, con un mentor asignado que los acompaña en cada etapa.
El nombre guayacana hace referencia al árbol nacional de Colombia, conocido por su floración tardía pero abundante. Esa imagen guía la manera en que entendemos el aprendizaje: los avances más duraderos suelen llegar después de un período de trabajo paciente y constante.
¿Tienes preguntas sobre nuestros cursos?
Escríbenos y te orientamos sin ningún compromiso. Queremos que elijas el camino que realmente se ajusta a donde estás ahora.
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