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Temario del curso

IA en la fase de requisitos y planificación

  • Uso de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y modelos de lenguaje grandes (LLM) para el análisis de requisitos.
  • Conversión de la entrada de los interesados en épicas 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 del sistema y dependencias.
  • Generación de diagramas de arquitectura y sugerencias UML.
  • Validación del diseño mediante razonamiento de sistemas basado en indicaciones (prompts).

Flujos de trabajo de desarrollo mejorados con IA

  • Generación de código asistida por IA y creación de estructuras básicas.
  • Refactorización de código y mejora del rendimiento utilizando modelos de lenguaje grandes.
  • Integración de herramientas de IA en entornos de desarrollo integrado (IDE) (por ejemplo, Copilot, Tabnine, CodeWhisperer).

Pruebas con IA

  • Generación de pruebas unitarias e de integración mediante modelos de IA.
  • Análisis de regresión y mantenimiento de pruebas asistidos por IA.
  • Generación de casos exploratorios y de casos límite con IA.

Documentación, revisión y compartición de conocimientos

  • Generación automática de documentación a partir de código y APIs.
  • Automatización de la revisión de código mediante indicaciones (prompts) y listas de verificación de IA.
  • Creación de bases de conocimientos y preguntas frecuentes (FAQ) utilizando IA conversacional.

IA en la automatización de CI/CD y despliegue

  • Optimización de flujos de trabajo y pruebas basadas en riesgos mejoradas con IA.
  • Sugerencias inteligentes de lanzamiento canario y retroceso (rollback).
  • Uso de 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 en flujos de trabajo asistidos por IA.
  • Elaboración de una hoja de ruta para la adopción gradual de la IA en todo el SDLC.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos del ciclo de vida del desarrollo de software.
  • Experiencia en arquitectura de software o liderazgo de equipos.
  • Familiaridad con DevOps, prácticas ágiles o herramientas del SDLC.

Público objetivo

  • Arquitectos de software.
  • Líderes de desarrollo.
  • Gerentes de ingeniería.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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