Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
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