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Temario del curso

Módulo 1: Contexto, Alcance y Desafíos de la Entrega

  • Autocompletado frente a ejecución autónoma en múltiples pasos
  • Malentendidos típicos 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 dolorosos y objetivos de los participantes
  • Elegir el modelo operativo 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, ventana deslizante
  • Preservación de dependencias y referencias cruzadas
  • Trabajo con tablas, diagramas, diagramas de flujo e entradas mixtas
  • Gestión efectiva de ventanas de contexto

Módulo 3: Límites del Juicio Humano

  • Dónde las decisiones humanas siguen siendo críticas
  • Identificación de dependencias alucinadas
  • Detección de restricciones fabricadas y lógica invertida
  • Prevención de predeterminados inseguros e inútiles (helpful defaults)
  • Marco de validación para trazabilidad, consistencia y completitud

Módulo 4: De Requisitos a Código con Herramientas Agénticas

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

Módulo 5: Bucle 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 iteración para la mejora continua

Módulo 6: Aplicación de Calidad del Código

  • Restricciones de indicaciones para casos límite (edge cases)
  • Documentos de reglas como artefactos vivos de gobernanza
  • Barreras automáticas con análisis estático y verificación de estilo (linting)
  • Escanéo 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 errores estructurados de vuelta a 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 ingenieril reutilizable

Módulo 8: Antipatrones de Seguridad en la Entrega con IA

  • Riesgos comunes de seguridad en el código generado
  • Apéndices de reglas de seguridad específicas para tecnologías
  • Escanéo de seguridad antes del compromiso (pre-commit)
  • Controles del 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 requisitos
  • Diseño de pruebas en el lenguaje del dominio
  • Generación segura de implementaciones de prueba
  • Conceptos de pruebas de mutación (mutation testing)
  • Validación de cobertura de especificaciones
  • Revisión de la fortaleza de las aserciones
  • Modelos de cuestionamiento diagnóstico

Módulo 10: Mantenimiento del Sistema

  • Artefactos vivos: contratos, mapas, reglas, especificaciones de prueba
  • Evolución de las restricciones 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 de IA sostenibles

Requerimientos

Los participantes deberían tener:

  • Experiencia en proyectos de desarrollo de software
  • Comprensión de los fundamentos de la arquitectura de aplicaciones
  • Conocimiento familiar de APIs, sistemas backend/frontend o entrega integral (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
  • Ideal para profesionales técnicos de nivel medio a avanzado
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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