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Temario del curso

El Ecosistema de Personalización en Cuatro Niveles

Nivel 1 | Sabe – Reglas y AGENTS.md

Temas abordados:
• Definición de convenciones del proyecto y estándares de codificación
• Documentación de la arquitectura y restricciones técnicas
• Creación de guías neutrales para el proyecto
• Mantenimiento de la consistencia entre equipos de desarrollo y herramientas de IA

Nivel 2 | Puede – Skills (Habilidades)

Temas abordados:
• Creación de unidades reutilizables de conocimiento especializado
• Carga de información contextual solo cuando es necesario
• Reducción del tamaño del contexto mientras se mejora el desempeño de la tarea
• Construcción de bibliotecas de flujos de trabajo y experiencia reutilizables

Nivel 3 | Alcanza – MCP

Temas abordados:
• Conexión de herramientas de IA con sistemas y servicios externos
• Acceso a repositorios, bases de datos y fuentes de documentación
• Extensión de las capacidades de los asistentes de codificación con IA
• Implementación de integraciones seguras y controles de gobernanza

Nivel 4 | Actúa – Agents (Agentes)

Temas abordados:
• Comprensión de agentes de IA autónomos y sus capacidades
• Lectura, escritura, prueba y revisión autónoma de código
• Gestión de flujos de trabajo basados en objetivos y tareas delegadas
• Establecimiento de mecanismos de supervisión y revisión humana para sistemas agénticos

Día 1 | Delegación y Extensión de Herramientas

Módulo 1 | De Asistente a Agente

Temas abordados:
• Comprensión de la diferencia entre asistentes de IA y agentes autónomos
• Finalización inline de código frente a delegación agéntica
• Cómo los flujos de trabajo agénticos cambian la estructura de las tareas de desarrollo
• Identificación de tareas adecuadas para la delegación a agentes
• Mejores prácticas para colaborar con sistemas de IA autónomos

Módulo 2 | Delegaciones que funcionan sin supervisión constante y Bucles (Loops)

Temas abordados:
• Escritura de instrucciones efectivas para agentes de IA
• Proporcionar contexto y requisitos comerciales suficientes
• Definición de restricciones y límites para la ejecución
• Establecimiento de criterios claros de aceptación y medidas de éxito
• Minimización de la intervención humana manteniendo la calidad
• Cómo construir Bucles (Loops)

Módulo 3 | Ecosistema de Personalización y su Aplicación

Temas abordados:
• Comprensión del ecosistema de personalización en cuatro niveles
• Uso de Reglas y AGENTS.md para definir convenciones del proyecto
• Determinación de los mecanismos de personalización aplicables en diferentes escenarios
• Gestión eficiente del contexto entre herramientas y proyectos
• Creación de entornos de desarrollo asistido por IA consistentes

Módulo 4 | Skills y Subagentes

Temas abordados:
• Creación de Skills reutilizables para flujos de trabajo y tareas comunes
• Empaquetado de conocimiento especializado para su uso repetido
• Comprensión del rol de los subagentes y contextos aislados
• Delegación de tareas delimitadas a agentes especializados
† Mejora de la eficiencia mediante flujos de trabajo modulares con IA

Día 2 | Conexión de Herramientas, Paralelismo y Gobernanza

Módulo 5 | MCP: Conectar y Construir

Temas abordados:
• Comprensión de los principios del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)
• Conexión de herramientas de IA con sistemas y servicios externos
• Integración de navegadores, bases de datos, repositorios y fuentes de documentación
• Construcción de un servidor MCP personalizado
• Gestión del control de acceso y consideraciones de seguridad

Módulo 6 | El Flujo de Trabajo Agéntico Disciplinado

Temas abordados:
• Establecimiento de un proceso de desarrollo asistido por IA repetible
• Lluvia de ideas y planificación con agentes de IA
• Construcción e implementación colaborativa de soluciones
• Prueba y validación de los resultados generados
• Revisión y finalización de entregables con pasos de verificación adecuados
• Cómo establecer objetivos

Módulo 7 | Desarrollo Paralelo

Temas abordados:
• Ejecución simultánea de múltiples agentes de IA
• Trabajo con ramas aisladas y worktrees de Git
• Coordinación de actividades de desarrollo a través de flujos de trabajo paralelos
• Fusión y validación de resultados de múltiples agentes
• Mejora de la productividad mediante estrategias de ejecución paralela

Módulo 8 | Riesgos, Revisión y Gobernanza

Temas abordados:
• Evaluación y verificación de Skills externas y servidores MCP
• Comprensión de los riesgos de seguridad y gobernanza
• Gestión de permisos y derechos de acceso
• Protección de datos sensibles y propiedad intelectual
• Establecimiento de procesos de revisión y prácticas de aseguramiento de la calidad

Módulo 9 | Adopción de IA en el Desarrollo de Software: Casos de Uso y Próximos Pasos

Temas abordados:
• Cómo las organizaciones están integrando la IA en el Ciclo de Vida del Desarrollo de Software (SDLC)
• Casos de uso reales y ejemplos de implementación en diferentes industrias
• Enfoques comunes de adopción de IA: adopción individual, adopción basada en equipos y habilitación a nivel organizacional
• Casos de uso típicos a lo largo del SDLC:
• Recopilación de requisitos y documentación
• Generación de código y prototipado
• Pruebas y aseguramiento de la calidad
• Revisión de código y refactorización
• Documentación y gestión del conocimiento
• DevOps y gestión de incidentes
• Modelos, políticas y consideraciones de seguridad para la gobernanza
• Medición de la productividad y el ROI del desarrollo asistido por IA
• Construcción de una hoja de ruta interna para la adopción de IA
• Definición de pasos prácticos para los participantes y sus equipos

Taller de Discusión Interactiva

• Desafíos actuales dentro de los equipos de desarrollo de los participantes
• Identificación de casos de uso de alto valor para su adopción inmediata
• Riesgos, obstáculos y consideraciones organizacionales
• Creación de un plan de acción inicial para la integración de IA.<

Requerimientos

Experiencia profesional en desarrollo, comodidad con la terminal y conocimientos prácticos de Git. Uso regular de una herramienta de codificación con IA o haber completado el curso Fundamentos.

Público objetivo

Desarrolladores que ya utilizan herramientas de IA, líderes técnicos responsables de la adopción en equipo, e ingenieros de plataforma o DevOps que construyen Skills y servidores MCP.

 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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