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Temario del curso
Introducción a la IA para Ingeniería de Requisitos
- Descripción general de herramientas de IA para equipos de producto
- Comprensión del papel de los requisitos en Agile y Scrum
- Beneficios y limitaciones del uso de IA para la captura de requisitos
Recopilación y Estructuración de Requisitos con IA
- Simulación de entrevistas con IA: transformación de entradas verbales en requisitos
- Técnicas de indicación (prompting) para aclarar declaraciones ambiguas
- Organización de requisitos en temas y características
Generación de Historias de Usuario y Épicos
- Conversión de texto simple en historias de usuario ejecutables
- Uso de IA para identificar actores, acciones y objetivos
- Creación de épicos y jerarquías de historias a partir de sugerencias de IA
Redacción de Criterios de Aceptación y Casos Límite
- Generación de criterios verificables con formato Dado-Cuando-Entonces (Given-When-Then)
- Identificación de rutas de excepción y condiciones límite con IA
- Revisión de las salidas de IA para garantizar claridad y completitud
Refinamiento y Limpieza de Historias con IA
- Resumen de reuniones con partes interesadas y notas
- División y fusión de historias utilizando indicaciones guiadas por prompts
- Automatización del refinamiento del backlog con asistencia de IA
Colaboración y Entrega
- Compartir historias generadas por IA con los desarrolladores
- Garantizar la trazabilidad desde la característica hasta el caso de prueba
- Generación de documentación para la aprobación por las partes interesadas
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los ciclos de vida de proyectos de software
- Familiaridad con marcos ágiles o Scrum
- No se requiere experiencia técnica previa
Audiencia
- Propietarios de producto
- Analistas de negocio
- Maestros Scrum
7 Horas
Testimonios (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