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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

Número de participantes


Precio por participante

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