Curso DBA Senior – C9 – IA aplicada al rol del DBA moderno

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¿Por qué este capítulo existe?

Porque el rol del DBA ha cambiado. Y en ese cambio, la Inteligencia Artificial no es una amenaza, sino una ventaja estratégica.

Este capítulo no está aquí para decirte que debes aprender IA porque “todos lo hacen”.
Está aquí para mostrarte cómo usar la IA como una extensión de tu criterio técnico:

• Para hacer más en menos tiempo
• Para entender lo complejo en segundos
• Para anticiparte en lugar de apagar incendios
• Para documentar, automatizar y comunicar mejor
• Y sobre todo, para multiplicar el impacto de tu conocimiento sin tener que sobretrabajar

Qué no es este capítulo

• No es un tutorial para programar modelos desde cero
• No es una colección de “trucos de moda” sin contexto
• No es una obligación de usar herramientas que no te sirven

Qué sí es este capítulo

• Una guía clara y aplicable para que un DBA pueda usar IA en su trabajo real, ahora mismo
• Una forma de convertir tareas pesadas en flujos más livianos, más inteligentes
• Una manera de entrenar tu pensamiento técnico para colaborar con asistentes virtuales
• Una propuesta para que tú mismo puedas crear tu copiloto personalizado de DBA

Subtemas que desarrollaremos:

• 9.1 Diagnóstico asistido por IA: interpretar métricas, errores y planes con ayuda real
• 9.2 Generación y explicación de scripts técnicos con IA
• 9.3 Chat con tu entorno: usar IA sobre tu metadata, logs y estructuras
• 9.4 Automatización aumentada: documentar, alertar y monitorear con IA
• 9.5 IA + Análisis predictivo: detectar patrones antes que escalen
• 9.6 Buenas prácticas y límites: usar IA con criterio y responsabilidad
• 9.7 Tu primer copiloto personalizado como DBA
  • Bonus: Promptbook con +50 prompts reales para DBAs

¿Y que tal esto?

Antes, para entender por qué una consulta era lenta, abrías el plan de ejecución, interpretabas columnas, buscabas índices y corrías tests.
Hoy puedes decirle a la IA:
“Explícame este plan como si fuera para un junior. ¿Dónde está el cuello de botella?”
Y ahorrar 40 minutos… para dedicarte a rediseñar lo que importa.

¿Qué cambiaría en tu día si tuvieras una IA que:

• Te documenta estructuras automáticamente
• Te alerta con contexto cuando algo se dispara
• Te ayuda a escribir scripts complejos con seguridad
• Y puede explicarte errores como si estuvieras mentoreando a otro tú?

Este capítulo es tu paso a ese futuro.
Uno en el que tú sigues al mando, pero con más poder, más claridad y menos desgaste.

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9.1 – Diagnóstico asistido por IA

Detectar, entender y resolver problemas complejos con claridad y velocidad aumentada

¿Qué es diagnóstico asistido por IA en el contexto de un DBA?

Es usar herramientas como ChatGPT, GitHub Copilot o GPTs personalizados para:

• Analizar y explicar planes de ejecución
• Identificar errores de consultas o rendimiento
• Detectar patrones de fallos en logs o métricas
• Sugerir soluciones optimizadas con base en tu entorno

¿Por qué esto importa?

Porque en la práctica, diagnosticar un problema puede implicar:

• Revisar varias fuentes (event logs, Query Store, Extended Events)
• Identificar el origen del cuello de botella
• Traducir un error técnico a una acción concreta
• Y muchas veces… hacerlo bajo presión

La IA no reemplaza tu juicio, pero te ayuda a ordenar, reducir y entender con rapidez.

Ejemplo real: analizar un plan de ejecución con IA

1. Extraes el plan en formato XML desde SSMS

2. Lo pegas en ChatGPT (o Copilot) con el prompt:

“Explícame este plan de ejecución SQL paso a paso. Indícame dónde está el mayor consumo de CPU y por qué.”

3. La IA responde con un desglose tipo:

• Se está usando un Nested Loop Join con tabla X
• Hay un Scan completo en VentasHistoricas
• El operador Sort consume el 52% del total
• Se recomienda crear un índice en FechaVenta
• El parámetro usado (ProductoID = 9999) no genera uso del índice actual

Otro prompt útil para diagnósticos lentos:

“Esta consulta tarda 45 segundos. Aquí está el SQL. ¿Qué podría estar causando lentitud? ¿Qué índices o reescritura sugerirías?”

La IA puede revisar:

• Uso de funciones en filtros
• Campos sin índice
• Joins mal estructurados
• Subconsultas innecesarias
• Posibles columnas calculadas costosas

Diagnóstico con logs de rendimiento o eventos

Puedes copiar una muestra de:

• Logs de bloqueos
• Salida de sys.dm_exec_query_stats
• Mensajes de error de SQL Server

Y preguntar:

“Estos son logs de errores de ejecución SQL. ¿Puedes identificar qué patrón se repite y cuál parece el problema central?”

“Este log muestra bloqueos. ¿Qué usuario o proceso podría estar generando cuellos de botella?”

Desafío práctico sugerido

Objetivo: usar IA para diagnosticar un problema real o simulado

1. Elige una consulta o log que te haya dado problemas reales
2. Copia el SQL, el plan o el mensaje de error
3. Pega en tu IA favorita con el prompt: “Analiza este problema como si fueras un consultor senior. ¿Cuál es la causa más probable y cómo lo resolverías?”
4. Compara su respuesta con tu diagnóstico técnico
5. Ajusta o mejora el resultado, y guarda esa conversación como guía para casos futuros

Prompts rápidos adicionales para diagnóstico

• “¿Qué diferencia hay entre Hash Match y Nested Loops y cuándo uno es mejor?”
• “Tengo esta consulta con 3 joins y está lenta. ¿Puedes reescribirla usando CTE o índices sugeridos?”
• “Dame 5 causas comunes por las que una consulta rápida ayer hoy tarda mucho”
• “Esta es mi tabla de índices. ¿Cuál parece innecesario o costoso?”
• “¿Qué factores afectan más el plan de ejecución: orden de joins o columnas filtradas?”

¿Qué deberías haber notado?

• Usar IA no significa no saber, significa potenciar lo que ya sabes
• Puedes resolver en minutos lo que antes tomaba horas entre pruebas y lectura de documentación
• Mientras más contexto le des a la IA, mejores serán sus respuestas

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9.2 – Generación y explicación de scripts técnicos con IA

Porque escribir código útil ya no es solo cuestión de memoria, sino de enfoque y claridad

¿Por qué usar IA para generar o entender scripts como DBA?

Porque muchas veces:

• Tienes claro qué necesitas hacer, pero no recuerdas la sintaxis exacta
• Recibes scripts de terceros y no sabes si confiar en ellos
• Necesitas adaptar una rutina a otra base, entorno o estándar
• Quieres documentar o enseñar algo que antes hacías en silencio

La IA te permite generar, revisar, explicar y adaptar código técnico en segundos.

Tareas típicas que puedes automatizar con ayuda de IA

Tarea	Prompt sugerido
Crear un script de backup con compresión y timestamp	“Genera un script T-SQL que haga backup de una base con compresión y timestamp dinámico en el nombre del archivo.”
Reorganizar índices si la fragmentación está entre 10% y 30%	“Dame un script que reorganice índices solo si tienen entre 10 y 30% de fragmentación.”
Crear una política de limpieza de logs antiguos en Azure Blob	“Crea un script PowerShell que borre archivos .bak del contenedor si tienen más de 15 días.”
Explicar qué hace un script heredado	“Explícame este script como si lo estuvieras enseñando a un DBA junior. Paso a paso.”
Convertir un procedimiento almacenado en PowerShell o CLI	“Convierte esta rutina SQL en comandos CLI o PowerShell que hagan lo mismo.”

Ejemplo práctico: crear un script para mantenimiento de índices

Prompt:

“Escríbeme un script T-SQL que revise la fragmentación de índices en todas las bases y reconstruya los que superen 30% de fragmentación.”

Resultado esperado (resumen):

• Usa sys.dm_db_index_physical_stats
• Itera con sp_msforeachdb
• Ejecuta ALTER INDEX … REBUILD según condición
• Agrega PRINT para visualización de ejecución
• Incluye control de errores básico

Bonus:

“Ahora explícame este script paso a paso. ¿Qué hace cada parte y qué parámetros puedo ajustar?”

Otro ejemplo: explicación de error y corrección

Entrada:

Copias este error:
Msg 8152, Level 16, State 14, Line 1 String or binary data would be truncated.

Prompt:

“¿Por qué ocurre este error y cómo puedo evitarlo sin perder datos?”

La IA puede responder con:

• Causa real (columna más corta que el dato insertado)
• Cómo usar TRIM, LEFT, TRY_CAST
• Cómo encontrar la columna exacta que está truncando
• Cómo ajustar el diseño sin comprometer la lógica de negocio

Desafío práctico sugerido

Objetivo: resolver un problema real o frecuente con ayuda de IA

1. Piensa en una tarea que sueles hacer con scripts manuales
2. Redáctala como una descripción clara (ej: “crear backups con timestamp y limpieza de antiguos”)
3. Usa ChatGPT o tu copiloto para generar el script
4. Pide que lo explique paso a paso
5. Revísalo con tu criterio técnico y adáptalo a tu entorno
6. Documenta esa versión como parte de tu nuevo repositorio de mantenimiento

¿Qué deberías haber notado?

• La IA no reemplaza tu experiencia, la organiza y la acelera
• Puedes construir soluciones más rápido, más limpias y más seguras
• Explicar con IA también te entrena a ti para enseñar o delegar mejor

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9.3 – Chat con tu entorno: usar IA sobre metadata, logs y estructuras

Cuando tu base de datos te habla (y tú por fin la entiendes sin sufrir)

¿Qué significa “chatear con tu entorno”?

Significa usar IA (como ChatGPT o un modelo personalizado) para:

• Hacer preguntas naturales sobre tu sistema
• Obtener respuestas contextualizadas con base en tu metadata, estructuras, logs o configuración
• Generar diagnósticos, explicaciones, propuestas o documentación directamente desde tus datos

Ya no se trata solo de escribir scripts. Se trata de consultar tu entorno como si tuvieras un asistente técnico con memoria contextual.

¿Qué necesitas para lograrlo?

1. Exportar o estructurar la metadata técnica:
   • Estructura de bases, esquemas, columnas
   • Roles, permisos, índices, relaciones
   • Logs de ejecución, eventos recientes, fragmentación
2. Organizarla como input para IA (en JSON, texto o CSV)
3. Crear un GPT personalizado o usar IA con contexto cargado:
   • ChatGPT (con documentos cargados o GPT Builder)
   • LLM local + embeddings + front de consulta
   • GPTs entrenados con tus propios scripts y estructuras

Ejemplos de interacción real con tu entorno técnico

Ejemplo 1 – Metadata cargada

Subes la estructura de tu base (como diccionario de datos o JSON generado con INFORMATION_SCHEMA)

Prompt:

“¿Qué tabla contiene los campos sensibles y tiene más relaciones en esta base? ¿Cuál sería prioritaria para auditar?”

Ejemplo 2 – Logs de errores o bloqueos

Exportas 1 día de eventos de sys.dm_os_ring_buffers o Extended Events

Prompt:

“Este es un log de errores. ¿Qué patrón encuentras? ¿Qué usuarios aparecen más y qué tipo de errores repiten?”

Ejemplo 3 – Consultas de negocio a estructuras técnicas

Prompt:

“¿Qué campos en esta base permiten hacer un análisis mensual de ventas por región y por producto?”

Ejemplo 4 – Autogeneración de documentación

“A partir de este listado de tablas y descripciones, genera la documentación de estructuras y relaciones para el equipo de BI.”

¿Cómo puedes alimentar esta inteligencia?

• Exporta tus estructuras con: sqlCopiarEditarSELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS SELECT * FROM sys.indexes SELECT * FROM sys.database_principals
• Convierte a CSV o JSON
• Súbelo como archivo a ChatGPT o a un GPT personalizado
• Crea un prompt base tipo: “Actúa como asistente técnico. Este es el esquema completo de mi base. Te haré preguntas para generar scripts, documentación o análisis.”

Desafío práctico sugerido

Objetivo: conversar con tu sistema por primera vez

1. Exporta metadata de una base real o de pruebas
2. Sube el archivo a ChatGPT o crea un GPT con tu estructura
3. Haz preguntas como:
   • “¿Qué tabla tiene más columnas no indexadas?”
   • “¿Qué campos tienen nombres inconsistentes con el resto del modelo?”
   • “Dame el script para documentar las relaciones de estas tablas en Markdown”
4. Valida que las respuestas tengan sentido, y ajústalas para futuras sesiones

¿Qué deberías haber notado?

• Puedes consultar tu entorno técnico sin memorizar ni recorrer 20 objetos manualmente
• Usar IA con tu propia información cambia el juego: pasas de reactivo a estratégico
• Lo técnico se vuelve conversable, documentable y transferible a otros equipos

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9.4 – Automatización aumentada: documentar, alertar y monitorear con IA

Lo que antes tomaba horas de revisión, ahora puede generarse, explicarse y enviarse solo

¿Qué es automatización aumentada con IA?

Es usar inteligencia artificial para:

• Documentar automáticamente estructuras, procesos y configuraciones
• Generar reportes periódicos a partir de métricas o logs
• Redactar alertas con explicaciones claras, no solo errores crudos
• Traducir cambios técnicos en informes comprensibles para otros perfiles
• Prevenir errores humanos por omisión o rutina

Casos concretos donde aplicar IA a tu automatización como DBA

1. Documentación técnica generada desde metadata o código

Entrada:
Lista de tablas, vistas, procedimientos o campos exportados en CSV o JSON

Prompt:

“Este es el modelo de datos. Genérame una documentación en Markdown con:

• Nombre
• Tipo
• Descripción sugerida
• Sensibilidad estimada
• Relaciones si las hay”

Resultado:
Documentación autogenerada para compartir en Notion, GitHub, Confluence o Readme.

2. Generación de reportes semanales (estado del sistema)

Entrada:
Logs de actividad, alertas, consultas lentas, eventos de bloqueo

Prompt:

“Este es el log de actividad de la semana. Resume los eventos clave y genera un reporte estructurado:

• Resumen general
• Principales consultas lentas
• Alertas críticas
• Recomendaciones”

Resultado:
Un reporte en texto, correo o Markdown, útil para enviar al equipo técnico o de gestión.

3. Explicación de alertas en lenguaje natural

Situación:
Recibes una alerta técnica como:

CPU utilization on SQLDB03 reached 92%

Prompt:

“Esta alerta fue activada. Explícala en términos humanos y sugiere 3 posibles causas y 3 acciones correctivas.”

Resultado esperado:

“La CPU del servidor SQLDB03 está casi saturada. Esto puede deberse a una consulta intensiva, falta de mantenimiento de índices o uso concurrente alto. Puedes revisar el plan de ejecución de las últimas consultas, ejecutar sp_updatestats, o considerar escalar temporalmente la instancia.”

4. Traducción de logs o scripts en tickets/documentos

Entrada:
Fragmento de error + tu explicación

Prompt:

“Conviértelo en un ticket técnico para desarrollo o soporte nivel 2. Sé claro, con prioridad, impacto y pasos de reproducción.”

Resultado:
Documento claro que puedes pasar a Jira, ClickUp o Notion, evitando ambigüedades.

Desafío práctico sugerido

Objetivo: crear tu primer flujo de automatización asistido por IA

1. Elige una de estas opciones:
   • Generar reporte semanal
   • Documentar una estructura
   • Explicar una alerta
2. Prepara un archivo o fragmento de entrada (metadata, log, error, etc.)
3. Usa ChatGPT o tu GPT personalizado para generar el resultado
4. Evalúa si es útil, entendible, compartible
5. Itera para generar una plantilla o flujo semiautomático para repetirlo cada semana

¿Qué deberías haber notado?

• La IA te ayuda a mantener tu entorno documentado y comprensible, sin que te quite tiempo real
• Automatizar con contexto y explicación cambia la calidad de la comunicación técnica
• Estas tareas son perfectas para liberar tiempo mental y delegar lo repetitivo sin perder calidad

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9.5 – IA + Análisis predictivo: detectar patrones antes que escalen

Ver venir el problema antes de que pase es la diferencia entre un DBA y un líder técnico

¿Qué es el análisis predictivo en contexto DBA?

Es usar IA y machine learning para:

• Detectar patrones en consultas, errores o métricas
• Anticipar saturaciones, cuellos de botella o caídas
• Predecir crecimiento de datos, costos o consumo de recursos
• Proponer acciones correctivas antes de que el problema aparezca

¿Qué datos puedes usar para hacer predicción?

Fuente	Qué puedes predecir
sys.dm_db_resource_stats	Saturación de CPU, DTUs, consumo de IOPS
Logs de eventos (XEL, Audit, Activity Log)	Tiempos de respuesta, errores repetidos
Tamaño de bases por día	Crecimiento incontrolado o necesidad de purga
Query Store	Consultas que aumentan su duración progresivamente
Logs de backups y tareas	Tiempos que se disparan o fallos cíclicos

Formas de aplicar IA para análisis predictivo sin ser Data Scientist

1. Usar ChatGPT para analizar CSVs históricos

Subes un archivo con:

• CPU/día
• IOPS/día
• Tamaño de base/día

Prompt:

“Este CSV muestra el consumo diario de CPU en una base. ¿Qué tendencia observas y cuándo crees que se alcanzará el 90% si sigue así?”

2. Visualizar patrones con IA en Power BI o Excel + Copilot

• Cargas la data
• Usas visualización automática o insights con lenguaje natural
• Preguntas tipo: “¿Qué días se dispara el uso de CPU?”
  “¿Qué usuarios aparecen más en logs de error?”
  “¿Qué hora del día tiene más deadlocks?”

3. Usar Python + IA para análisis de series de tiempo

Si manejas notebooks, puedes usar:

• pandas + prophet o scikit-learn
• Entrenar modelos básicos con tus métricas

Ejemplo:

Cargar CSV de tamaño de base → predecir punto de saturación de espacio → generar alerta anticipada

4. Aplicaciones concretas para DBA

Predicción	Acción anticipada
Base crecerá 10 GB en 15 días	Programar limpieza o escalar almacenamiento
CPU supera 80% todos los jueves a las 10 AM	Reorganizar tareas o escalar dinámicamente
Consultas duplican duración en 2 semanas	Rediseñar índice o cachear resultado
Backup pasa de 5 a 28 min	Revisar fragmentación o I/O del disco

Desafío práctico sugerido

Objetivo: detectar un patrón de riesgo antes de que sea crítico

1. Exporta tus métricas (CPU, espacio, duración de consultas)
2. Cárgalas en un CSV y súbelas a ChatGPT
3. Pide análisis y predicción con este prompt: “Dime si hay un patrón preocupante en estas métricas. ¿Qué deberíamos anticipar si sigue esta tendencia?”
4. Toma una acción correctiva aunque el problema aún no exista
5. Documenta el caso como tu primer análisis predictivo como DBA

¿Qué deberías haber notado?

• Ya tienes los datos… ahora puedes mirarlos con otra lógica
• La IA no solo explica lo que pasó, te ayuda a ver lo que viene
• Prevenir desde la evidencia técnica te posiciona como líder, no como operario

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9.6 – Buenas prácticas y límites: usar IA con criterio y responsabilidad

Porque el poder sin claridad puede ser peligroso, y la eficiencia sin contexto puede causar errores

¿Por qué este capítulo importa?

Porque usar IA como DBA es increíblemente útil…
pero también puede generar errores invisibles, decisiones inseguras o dependencia ciega si no se usa bien.

Este capítulo no es para limitarte, sino para empoderarte desde el juicio técnico y humano.

Errores comunes al usar IA sin criterio

Error	Consecuencia
Copiar un script sin entenderlo	Borra datos, rompe lógica, vulnera seguridad
Enviar datos sensibles a la nube	Violación de compliance, riesgo legal o ético
Delegar decisiones críticas sin supervisar	Fallos graves que nadie sabe de dónde vinieron
Usar prompts vagos o ambiguos	Resultados incorrectos o innecesariamente complejos
Creer que porque lo generó una IA, está optimizado	Código sobredimensionado, innecesario o ineficiente

Buenas prácticas para usar IA de forma técnica, segura y profesional

1. Siempre revisa lo que generas

• Analiza cada línea como si viniera de un tercero
• Usa tus estándares y pruebas, no solo lo que “suena bien”

2. Protege tus datos: nunca envíes información sensible

• No copies logs con documentos reales, claves, nombres, IDs personales
• Si entrenas modelos propios, hazlo en ambientes internos o controlados

3. Aprende a redactar prompts claros y técnicos

“Genera un script SQL para actualizar estadísticas en todas las bases con control de errores y logs comentados.”
es mucho mejor que
“Hazme un script para estadísticas.”

4. Usa IA como copiloto, no como piloto automático

• Decide tú el enfoque
• La IA propone, tú evalúas
• Si no sabes explicar el resultado, no lo uses aún en producción

5. Documenta y versiona todo lo que generes con IA

• Marca los scripts generados como tal
• Indica si fueron revisados y adaptados
• Guarda ejemplos útiles para crear tu propio “manual de IA confiable”

6. Adecúa la IA a tu nivel, no al revés

• No temas pedir explicaciones simples
• No creas que todo lo que no entiendes está “más avanzado que tú”
• Usa la IA como herramienta de aprendizaje también

Desafío práctico sugerido

Objetivo: establecer tus propias reglas de uso consciente de IA como DBA

1. Escribe tus 5 “mandamientos personales” para usar IA
2. Crea un checklist que usarás cada vez que apliques un script o análisis generado
3. Comparte estas buenas prácticas con tu equipo
4. Ajusta tus hábitos para convertir la IA en herramienta estable, no juguete puntual

¿Qué deberías haber notado?

• Lo que hace poderosa a la IA es cómo tú la usas, no solo lo que puede generar
• Ser responsable con IA es también parte de tu madurez profesional
• Tu rol sigue siendo el del experto que decide, documenta y da claridad

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9.7 – Tu primer copiloto personalizado como DBA

No se trata de usar una IA genérica… sino de tener un asistente que hable tu lenguaje, entienda tu sistema y crezca contigo

¿Qué es un copiloto personalizado?

Es un asistente de inteligencia artificial entrenado o configurado con tu propio conocimiento, entorno y forma de trabajar.

Puede ayudarte a:

• Generar y adaptar scripts con tus convenciones
• Explicar estructuras y relaciones reales de tu base
• Documentar tu sistema como si fueras tú
• Analizar tus logs, tus métricas, tus propios errores
• Hacer de “primer nivel de soporte técnico” contigo mismo

¿Qué necesitas para crear tu copiloto hoy (modo nube)?

1. Un GPT personalizado (usando ChatGPT Plus)
   https://chat.openai.com/gpts
   • Le cargas:
     • Scripts .sql, .ps1, .cli
     • Tu diccionario de datos
     • Ejemplos de consultas, errores comunes, estilos de documentación
   • Le das instrucciones como: “Actúa como DBA senior. Responde como lo haría Jorge Coral. Sé preciso, seguro y claro.”
2. O una integración con archivos en sesión
   • Cargas logs, estructuras, CSVs
   • Haces preguntas en lenguaje natural contextualizado

Ejemplos de preguntas que puede responder tu copiloto

• “¿Qué índice conviene agregar en esta tabla según mi histórico de consultas?”
• “Reescribe este script para que se adapte a mis estándares de mantenimiento.”
• “Explica este error como si lo fueras a reportar a soporte de infraestructura.”
• “Dame un resumen de lo que pasó esta semana con mis métricas de CPU.”
• “¿Este script tiene riesgos de borrar algo accidentalmente?”

¿Y si quiero hacerlo en local sin depender de la nube?

¡Aquí es donde se conecta tu próximo paso!

Podrías usar modelos como:

• DeepSeek Coder o StarCoder para análisis y generación de scripts
• Whisper para transcribir sesiones de revisión técnica o debugging hablado
• Local LLMs con embeddings de tus archivos para tener una IA entrenada sobre tu repositorio y tus logs

Ese será el corazón del futuro curso o módulo que propusiste:

“IA local para DBAs: ejecuta tus propios copilotos sin depender de la nube”

Desafío práctico sugerido

Objetivo: crear tu primer copiloto personalizado (fase 1: nube)

1. Ingresa a chat.openai.com/gpts
2. Haz clic en “Crear GPT” y completa:
   • Instrucciones base (cómo debe responder, qué rol tiene, cómo te ayuda)
   • Carga archivos de tu entorno real (scripts, docs, estructuras)
3. Prueba al menos 5 tareas:
   • Generar un script
   • Explicar un error
   • Sugerir una mejora
   • Documentar algo
   • Alertarte sobre un patrón de log
4. Guarda este copiloto como parte de tu entorno técnico, como si fuera una herramienta más

¿Qué deberías haber notado?

• Tu conocimiento ahora puede tener forma, voz y memoria externa
• Puedes crear una IA que no solo sepa SQL, sino que sepa tu forma de hacer SQL
• Esto no reemplaza tu criterio, lo amplifica con velocidad y foco

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