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Temario del curso
Módulo 1: Contexto, alcance y desafíos de la entrega
- Completado automático vs. ejecución autónoma de múltiples pasos
- Desinformaciones comunes sobre la IA en la entrega de software
- Por qué mejores instrucciones (prompts) por sí solas no son suficientes
- Identificación de herramientas, puntos de dolor 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 los interesados
- Técnicas de extracción de requisitos
- Estrategias de fragmentación: estructural, semántica y de ventana deslizante
- Preservación de dependencias y referencias cruzadas
- Trabajo con tablas, diagramas, diagramas de flujo e inputs mixtos
- 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 por "ayuda excesiva"
- Marco de validación para trazabilidad, consistencia y completitud
Módulo 4: De requisitos a código con herramientas ágenticas
- Modelo de entrega centrado en la arquitectura
- Mapa de componentes y límites de servicio
- Contratos de API como anclas de entrega
- Reglas persistentes y restricciones en herramientas de IA
- Instrucciones de tareas vinculadas a los requisitos
- Prompts mínimos vs. enfoques de prompts con restricciones
- Generación backend y frontend basada primero en el contrato
Módulo 5: Ciclo de iteración ágentic
- Espirales de autocorrección
- Ciclos de entrega iterativa controlada
- Revisión de diferencias (diffs) y cambios en el código
- Detección de creep 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 la calidad del código
- Restricciones en prompts para casos extremos
- Documentos de reglas como artefactos de gobernanza vivos
- Barreras automatizadas con linting y análisis estático
- 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
- Reintroducción de fallos estructurados en los flujos de trabajo de IA
- Iteraciones acotadas y criterios de detención
- 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 para cada tecnología
- Escaneo de seguridad previo al compromiso (pre-commit)
- Controles de SDLC seguros para el desarrollo asistido por IA
- Responsabilidad humana en la entrega segura
Módulo 9: Pruebas ancladas en especificaciones
- Generación de especificaciones de prueba a partir de los requisitos
- Diseño de pruebas en lenguaje de dominio
- Generación segura de implementaciones de prueba
- Conceptos de pruebas mutantes (mutation testing)
- Validación de cobertura de especificaciones
- Revisión de la fortaleza de las aserciones
- Modelos de preguntas diagnósticas
Módulo 10: Mantenimiento del sistema
- Artefactos vivos: contratos, mapas, reglas y especificaciones de prueba
- Evolución de las restricciones a lo largo del tiempo
- Gobernanza de IA para la mantenibilidad a largo plazo
- Prevención de deuda técnica utilizando controles de IA
- Modelo operativo para equipos de ingeniería con IA sostenibles
Requerimientos
Los participantes deben contar con:
- Experiencia en proyectos de desarrollo de software
- Conocimiento fundamental de arquitectura de aplicaciones
- Familiaridad con APIs, sistemas backend/frontend o entrega full-stack
- Conocimientos básicos de metodología Ágil o entrega iterativa de software
- Comprensión de los conceptos de pruebas de software
- Es beneficioso tener exposición a herramientas de codificación con IA, pero no es obligatorio
- Adecuado para profesionales técnicos de nivel medio a avanzado
14 Horas