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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

Número de participantes


Precio por participante

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