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Duración 14 horas
Temario del curso
IA en la fase de requisitos y planificación
- Uso de NLP y LLMs para el análisis de requisitos
- Conversión de entradas de partes interesadas en épicos e historias de usuario
- Herramientas de IA para el refinamiento de historias y la generación de criterios de aceptación
Diseño y arquitectura aumentados con IA
- Uso de IA para modelar componentes y dependencias del sistema
- Generación de diagramas de arquitectura y sugerencias de UML
- Validación del diseño a través del razonamiento del sistema basado en prompts
Flujos de trabajo de desarrollo mejorados con IA
- Generación de código asistida por IA y plantillas básicas (boilerplate scaffolding)
- Refactorización de código y mejoras de rendimiento utilizando LLMs
- Integración de herramientas de IA en IDEs (por ejemplo, Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)
Pruebas con IA
- Generación de pruebas unitarias y de integración utilizando modelos de IA
- Análisis de regresión y mantenimiento de pruebas asistidos por IA
- Generación de casos exploratorios y de límite con IA
Documentación, revisión y compartimiento de conocimiento
- Generación automática de documentación a partir de código y APIs
- Automatización de la revisión de código utilizando prompts y listas de verificación de IA
- Creación de bases de conocimiento y preguntas frecuentes (FAQs) utilizando IA conversacional
IA en la automatización CI/CD y despliegue
- Optimización de pipelines y pruebas basadas en riesgos mejoradas con IA
- Sugerencias inteligentes de liberación canary (canary release) y reversión (rollback)
- IA en la verificación del despliegue y el análisis posterior al despliegue
Gobernanza, ética y estrategia de implementación
- Garantizar el uso responsable de la IA y evitar sesgos en el código generado
- Auditoría y cumplimiento normativo en flujos de trabajo asistidos por IA
- Creación de una hoja de ruta para la adopción gradual de la IA en todo el SDLC
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos del ciclo de vida de desarrollo de software
- Experiencia en arquitectura de software o liderazgo de equipos
- Familiaridad con DevOps, prácticas ágiles o herramientas de SDLC
Público objetivo
- Arquitectos de software
- Líderes de desarrollo
- Gerentes de ingeniería
Reseñas (2)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática