Anthropic enseña IA gratis: 21 cursos y un plan de un mes

Cada semana alguien me pregunta qué curso de IA debería comprar. Normalmente es un programa de unos cientos de dólares, y la mitad del temario es un refrito de la documentación. Mi respuesta es casi siempre la misma: empieza por el material gratuito y ve directo a la fuente, a quienes construyen los modelos.

Anthropic, la empresa detrás de Claude, tiene su propia academia. La sección de formación de su web lleva a academy.claude.com, y el catálogo completo está en la plataforma de aprendizaje Skilljar. Lo he recorrido de arriba abajo y he montado una ruta que cabe en un mes de tardes.

Lo que conviene saber antes de apuntarte#

• Los cursos son gratis: en la página de cada uno, el botón de inscripción aparece marcado como gratuito.
• No necesitas una cuenta de Anthropic, basta con una cuenta en la propia plataforma de aprendizaje. Eso sí, para poner en práctica lo aprendido te hará falta acceso a Claude.
• El catálogo reúne 21 cursos, desde una primera toma de contacto con la IA hasta la creación de agentes.

Para todo el mundo, aunque nunca hayas escrito una línea de código#

AI Fluency: Framework and Foundations. La columna vertebral de la academia: unas cuatro horas, 14 lecciones y un test. Te enseña a trabajar con la IA de forma eficaz, eficiente, ética y segura con el marco de cuatro partes de Anthropic. Si solo vas a hacer un curso, que sea este.

AI Capabilities and Limitations. Tres horas y media y 13 lecciones sobre cómo funciona de verdad un modelo: la predicción del siguiente token, de dónde sale su conocimiento, cómo se comporta su memoria de trabajo y dónde están los límites del contexto. Al terminarlo dejas de esperar milagros donde no los habrá y empiezas a sacar resultados donde sí son posibles.

Claude 101 e Introduction to Claude Cowork. Una introducción práctica a los productos: cómo plantear tareas y trabajar con un asistente en el día a día.

Versiones sectoriales de AI Fluency. Cursos específicos para pequeñas empresas, trabajo creativo, organizaciones sin ánimo de lucro, docentes y estudiantes, y otro más para quienes quieran enseñar a otros a usar la IA con soltura.

Building Effective Human Agent Teams. Un curso corto en beta, de 45 minutos, sobre cómo dar el salto de trabajar con un solo asistente a hacerlo con un equipo de personas y agentes. Para los directivos, puede que sean los 45 minutos más útiles de toda la academia.

Para quienes construyen productos#

Claude Code 101 y Claude Code in Action. El primero presenta la herramienta, y el segundo está pensado para desarrolladores que ya usan Claude Code para prompts sueltos. Son 10 lecciones en cuatro bloques: llevar las riendas de sesiones largas, configurar Claude para un proyecto, automatizar el trabajo repetitivo y comprobar las tareas que se ejecutan sin supervisión.

Claude Platform 101 y Building with the Claude API. Todo sobre trabajar con el modelo a través de la API: peticiones, herramientas y cómo se monta una aplicación.

Introduction to Model Context Protocol y MCP: Advanced Topics. MCP es el estándar abierto que conecta los modelos con tus datos y servicios. Si construyes agentes, ya no puedes prescindir de él.

Introduction to agent skills e Introduction to subagents. Cómo empaquetar habilidades reutilizables para un agente y cómo repartir una tarea grande entre varios subagentes.

AI Fluency for Builders y, para los equipos que trabajan en la nube, cursos específicos sobre Claude en Amazon Bedrock y Google Cloud.

La ruta de un mes#

Semana 1. Fundamentos. AI Fluency: Framework and Foundations y AI Capabilities and Limitations, unas ocho horas en total. Deberes: elige tres tareas de tu trabajo que se repitan todas las semanas y delégalas en la IA aplicando las nuevas reglas.

Semana 2. Herramientas. Claude 101, Claude Cowork y el curso de AI Fluency de tu sector. Deberes: monta una biblioteca personal con cinco prompts y plantillas ya probados.

Semana 3. Automatización. Si programas, Claude Code 101 y Claude Code in Action. Si no, Building Effective Human Agent Teams y una segunda ronda de las prácticas de la semana anterior. Deberes: automatiza de principio a fin una tarea rutinaria.

Semana 4. Agentes. Introduction to Model Context Protocol, agent skills y subagents. Deberes: conecta un agente a una fuente de datos real, como una hoja de cálculo, tu bandeja de entrada o una base de conocimiento.

Cómo sacarle más a lo gratis que a lo de pago#

• Aprende con tus propias tareas. El curso te da el marco, pero la habilidad solo llega cuando practicas con tu material.
• Muestra tus resultados en público. Una insignia de curso completado dice que has visto las lecciones. Una automatización que funciona, un repositorio o un caso bien documentado dicen que sabes hacerlo de verdad. Lo expliqué con detalle en el artículo sobre cómo la IA se comió el primer peldaño de la escalera profesional.
• Haz cuentas desde el principio. Si los cursos te llevan a construir sobre la API, lee mi análisis sobre cómo dejar de pagar de más por la IA.
• No te ates a un solo proveedor. Los principios de estos cursos sirven para cualquier modelo.

Hoy, lo mejor que se puede aprender sobre IA es gratis. Solo te cuesta tu tiempo, y esa es la única inversión que ningún modelo puede hacer por ti.