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Temario del curso

Módulo 1: Contexto, alcance y desafíos de la entrega

  • Autocompletado vs. ejecución autónoma de múltiples pasos
  • Conceptos erróneos comunes sobre la IA en la entrega de software
  • Por qué mejores indicaciones (prompts) por sí solas no son suficientes
  • Identificación del conjunto de herramientas, puntos críticos y objetivos de los participantes
  • Elección del modelo operativo de IA adecuado para equipos de ingeniería

Módulo 2: Ingesta de especificaciones y descomposición estructurada

  • Construcción de un inventario estructural de documentos de las partes interesadas
  • Técnicas de extracción de requisitos
  • Estrategias de fragmentación: estructural, semántica y ventana deslizante
  • Preservación de dependencias y referencias cruzadas
  • Trabajo con tablas, diagramas, esquemas flujos e inputs mixtos
  • Gestión efectiva de las ventanas de contexto

Módulo 3: Límites del juicio humano

  • Dónde las decisiones humanas siguen siendo críticas
  • Detección de dependencias generadas falsamente (alucinaciones)
  • Identificación de restricciones fabricadas y lógica invertida
  • Prevención de valores predeterminados inseguros por «ayuda excesiva» de la IA
  • Frameworks de validación para trazabilidad, consistencia e integridad completa

Módulo 4: De requisitos a código con herramientas agentivas

  • Modelo de entrega centrado primero en la arquitectura
  • Mapeo de componentes y límites de servicios
  • Contratos de API como anclas de entrega
  • Reglas persistentes y restricciones en herramientas de IA
  • Instrucciones de tareas vinculadas a los requisitos
  • Enfoques de indicación mínima vs. indicación restringcida
  • Generación primero de contratos (backend y frontend)

Módulo 5: Bucle de iteración agente

  • La espiral de autocorrección
  • Ciclos de entrega iterativa controlada
  • Revisión de diferencias (diffs) y cambios en el código
  • Detección de deriva 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 calidad del código

  • Restricciones de indicación para casos extremos (edge cases)
  • Documentos de reglas como artefactos de gobernanza dinámicos
  • Control automatizado mediante análisis estático y linting
  • Escaneo de seguridad en código generado por IA
  • Verificaciones de conformidad de dependencias y arquitectura
  • Protocolo de revisión humana para las salidas de la IA

Módulo 7: Bucles de retroalimentación e mejora continua

  • Retroalimentación de fallos estructurados en los flujos de trabajo de IA
  • Iteraciones acotadas y criterios de parada
  • Registro de ciclos y resultados
  • Mejora progresiva de los documentos de reglas
  • 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 por tecnología
  • Escaneo de seguridad pre-commit
  • Controles del ciclo de vida seguro del desarrollo de software (SDLC) para el desarrollo asistido por IA
  • Responsabilidad humana en la entrega segura

Módulo 9: Pruebas ancladas en las especificaciones

  • Generación de especificaciones de pruebas a partir de requisitos
  • Diseño de pruebas con lenguaje específico del dominio
  • Generación segura de implementaciones de pruebas
  • Conceptos de pruebas de mutación
  • Validación de cobertura de especificaciones
  • Revisión de la fortaleza de las aserciones
  • Modelos de cuestionamiento diagnóstico

Módulo 10: Mantenimiento del sistema

  • Artefactos dinámicos: contratos, mapas, reglas y especificaciones de pruebas
  • Evolución de las restricciones a lo largo del tiempo
  • Gobernanza de IA para la mantenibilidad a largo plazo
  • Prevención de deuda técnica mediante controles de IA
  • Modelo operativo para equipos de ingeniería sostenible con IA

Requerimientos

Los participantes deben tener:

  • Experiencia en proyectos de desarrollo de software
  • Comprensión de los fundamentos de la arquitectura de aplicaciones
  • Conocimiento familiar con APIs, sistemas de backend/frontend o entrega full-stack
  • Conocimientos básicos de entrega de software ágil o iterativa
  • Familiaridad con los conceptos de pruebas de software
  • Es útil tener exposición a herramientas de codificación con IA, pero no es obligatorio
  • Adecuado para profesionales técnicos de nivel medio a senior
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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