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Temario del curso

Fundamentos del control de lanzamientos potenciado por IA

  • Comprensión de las feature flags y la entrega progresiva
  • Conceptos clave de las pruebas canary y la exposición escalonada
  • Cómo la IA aporta valor en los flujos de trabajo de lanzamiento

Técnicas de aprendizaje automático para decisiones de despliegue

  • Modelado de línea base del comportamiento del sistema y de los usuarios
  • Enfoques de detección de anomalías para alertas tempranas
  • Consideraciones sobre los datos de entrenamiento y bucles de retroalimentación

Diseño de estrategias de feature flags impulsadas por IA

  • Reglas dinámicas de flags informadas por señales de IA
  • Umbrales de exposición y puertas de puntuación automatizadas basadas en IA
  • Lógica adaptativa para aumentos, pausas o reversiones

Análisis canary asistido por IA

  • Evaluación del rendimiento de canary frente a la línea base
  • Ponderación de métricas y creación de puntuaciones de riesgo basadas en IA
  • Activación de vías de decisión automatizadas

Integración de modelos de IA en pipelines de lanzamiento

  • Incrustación de verificaciones de IA en etapas CI/CD
  • Conexión de sistemas de feature flags a motores de ML
  • Gestión de pipelines para flujos de trabajo híbridos (automatizados/manuales)

Monitoreo y observabilidad para la toma de decisiones con IA

  • Señales requeridas para una inferencia de IA fiable
  • Recopilación de telemetría de rendimiento, errores y comportamiento
  • Cierre del ciclo mediante aprendizaje continuo

Gestión de riesgos y gobernanza operativa

  • Garantizar una automatización responsable en las decisiones de lanzamiento
  • Definición de condiciones de revisión humana y puntos de anulación
  • Auditoría de acciones de despliegue impulsadas por IA

Escalado de estrategias de despliegue basadas en IA a través de productos

  • Marcos de gobernanza para múltiples equipos
  • Componentes de ML reutilizables y estandarización de modelos
  • Normalización de telemetría entre productos

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los flujos de trabajo CI/CD
  • Experiencia en el uso de feature flags o en pipelines de implementación
  • Conocimiento de conceptos básicos de monitoreo estadístico o de rendimiento

Público objetivo

  • Ingenieros de producto
  • Profesionales de DevOps
  • Ingenieros de lanzamiento y líderes técnicos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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