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Temario del curso
Módulo 1: Contexto, Alcance y Desafíos de la Entrega
- Autocompletado frente a ejecución autónoma de múltiples pasos
- Conceptos erróneos comunes sobre IA en la entrega de software
- Por qué mejorar únicamente las instrucciones (prompts) no es suficiente
- 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 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, organigramas e inputs mixtos
- Gestión efectiva de las ventanas de contexto
Módulo 3: Límites del Juicio Humano
- Dónde las decisiones humanas siguen siendo críticas
- Detección de dependencias alucinadas
- Detección de restricciones fabricadas y lógica invertida
- Prevención de valores predeterminados inseguros por exceso de asistencia
- Frameworks de validación para trazabilidad, consistencia y completitud
Módulo 4: De los Requisitos al Código con Herramientas Agentes
- Modelo de entrega centrado en la arquitectura
- Mapeo de componentes y límites de servicios
- Contratos de API como puntos de anclaje para la entrega
- Reglas persistentes y restricciones en herramientas de IA
- Instrucciones de tareas vinculadas a requisitos
- Enfoques de minimización del prompting frente a prompting con restricciones
- Generación backend y frontend basada en contratos
Módulo 5: Ciclo de Iteración Agente
- 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 limitada de contexto
- Uso del historial de iteraciones para la mejora continua
Módulo 6: Cumplimiento de la Calidad del Código
- Restricciones en las instrucciones para casos extremos
- Documentos de reglas como artefactos de gobernanza vivos
- Barras automatizadas con verificación de estilo (linting) y análisis estático
- Análisis de seguridad en código generado por IA
- Verificaciones de conformidad de dependencias y arquitectura
- Protocolo de revisión humana para los resultados de la IA
Módulo 7: Bucles de Retroalimentación y Mejora Continua
- Alimentar fallos estructurados de vuelta a 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 ingenieril 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 por tecnología
- Análisis de seguridad pre-compromiso (pre-commit)
- Controles del ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC) seguro para el 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 lenguaje del dominio (domain-specific)
- Generación segura de implementaciones de prueba
- Conceptos de pruebas de mutación
- Validación de cobertura basada en especificaciones
- Revisión de la fuerza de las aserciones
- Modelos de cuestionamiento diagnóstico
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 mediante controles de IA
- Modelo operativo para equipos de ingeniería con IA sostenibles
Requerimientos
Los participantes deben tener:
- Experiencia en proyectos de desarrollo de software
- Comprensión de los fundamentos de la arquitectura de aplicaciones
- Conocimiento de APIs, sistemas de backend/frontend o entrega full-stack
- Conocimientos básicos de metodologías ágiles o de entrega iterativa de software
- Familiaridad con los conceptos de pruebas de software
- Es beneficioso haber tenido exposición a herramientas de codificación asistidas por IA, pero no es obligatorio
- Adecuado para profesionales técnicos de nivel medio a avanzado
14 Horas