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Temario del curso

Módulo 1: Contexto, alcance y desafíos de la entrega

  • Autocompletado frente a ejecución autónoma de múltiples pasos
  • Suposiciones incorrectas típicas sobre la IA en la entrega de software
  • Por qué mejores instrucciones (prompts) por sí solas no son suficientes
  • Identificación de herramientas, puntos de dolor y objetivos de los participantes
  • Selección del modelo de operación de IA adecuado para equipos de ingeniería

Módulo 2: Ingestión de especificaciones y descomposición estructurada

  • Construcción de un inventario estructural de documentos de las partes interesadas
  • Técnicas de extracción de requisitos
  • Estrategias de fragmentación (chunking): estructural, semántica y de ventana deslizante
  • Preservación de dependencias y referencias cruzadas
  • Trabajo con tablas, diagramas, diagramas de flujo y entradas mixtas
  • Gestión efectiva de las ventanas de contexto

Módulo 3: Límites del juicio humano

  • Dónde las decisiones humanas siguen siendo críticas
  • Detección de dependencias alucinadas
  • Identificación de restricciones fabricadas y lógica invertida
  • Prevención de valores predeterminados de ayuda inseguros
  • Marcos de validación para trazabilidad, consistencia y completitud

Módulo 4: De los requisitos al código con herramientas agénticas

  • Modelo de entrega centrado en la arquitectura
  • Mapeo de componentes y límites de servicios
  • Contratos de API como puntos de anclaje para la entrega
  • Reglas y restricciones persistentes en herramientas de IA
  • Instrucciones de tareas vinculadas a los requisitos
  • Enfoques de instrucción mínima frente a instrucción restringida
  • Generación de backend y frontend basada en contratos

Módulo 5: Ciclo de iteración agéntica

  • La espiral de autocorrección
  • Ciclos de entrega iterativa controlada
  • Revisión de diferencias (diffs) y cambios en el código
  • Detección de expansión del alcance y modificaciones no autorizadas
  • Gestión de la memoria de contexto limitada
  • Uso del historial de iteraciones para la mejora continua

Módulo 6: Aplicación de la calidad del código

  • Restricciones de instrucciones para casos extremos
  • Documentos de reglas como artefactos de gobernanza vivos
  • Barreras automáticas con verificación de estilo (linting) y análisis estático
  • Escaneo de seguridad en código generado por IA
  • Verificaciones de conformidad de dependencias y arquitectura
  • Protocolo de revisión humana para salidas de IA

Módulo 7: Bucles de retroalimentación e mejora continua

  • Alimentar fallos estructurados de nuevo a los flujos de trabajo de IA
  • Iteraciones acotadas y criterios de detención
  • Registro de ciclos y resultados
  • Mejora de los documentos de reglas con el tiempo
  • Construcción de inteligencia de ingeniería reutilizable

Módulo 8: Antipatrones de seguridad en la entrega con IA

  • Riesgos de seguridad comunes en el código generado
  • Apéndices de reglas de seguridad específicas para cada tecnología
  • Escaneo de seguridad previo al commit (pre-commit)
  • Controles de SDLC seguro para desarrollo asistido por IA
  • Responsabilidad humana en la entrega segura

Módulo 9: Pruebas ancladas a las especificaciones

  • Generación de especificaciones de prueba a partir de los requisitos
  • Diseño de pruebas con lenguaje de dominio
  • Generación segura de implementaciones de pruebas
  • Conceptos de pruebas de mutación
  • Validación de cobertura de especificaciones
  • Revisión de la intensidad de las aserciones (assertions)
  • Modelos de cuestionamiento diagnóstico

Módulo 10: Mantenimiento del sistema

  • Artefactos vivos: contratos, mapas, reglas y especificaciones de prueba
  • Restricciones evolutivas con el tiempo
  • Gobernanza de IA para la mantenibilidad a largo plazo
  • Prevención de deuda técnica utilizando controles de IA
  • Modelo operativo para equipos de ingeniería con IA sostenibles

Requerimientos

Los participantes deben tener:

  • Experiencia en proyectos de desarrollo de software
  • Comprensión de los fundamentos de la arquitectura de aplicaciones
  • Familiaridad con APIs, sistemas de backend/frontend o entrega de código full-stack
  • Conocimientos básicos de entrega de software ágil o iterativa
  • Conciencia de los conceptos de pruebas de software
  • El contacto previo con herramientas de codificación con IA es útil, pero no obligatorio
  • Apto para profesionales técnicos de nivel intermedio a senior
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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