Temario del curso
Nivel 1: La Mazmorra del Descubrimiento – Secretos de los Requisitos
Misión: Usar LLMs (ChatGPT) para extraer requisitos estructurados a partir de entradas vagas.
Actividades Clave:
- Interpretar ideas de producto o solicitudes de funciones ambiguas
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Usar IA para:
- Generar historias de usuario y criterios de aceptación
- Sugerir personas y escenarios
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Generar artefactos visuales (por ejemplo, diagramas simples con Mermaid o draw.io)
Resultado: Backlog estructurado de historias de usuario + modelo de dominio visual inicial
Nivel 2: La Forja del Diseño – Pergamino del Arquitecto
Misión: Usar IA para crear y validar planes de arquitectura.
Actividades Clave:
-
Usar IA para:
- Proponer un estilo arquitectónico (monolito, microservicios, serverless)
- Generar diagramas de componentes e interacciones de alto nivel
- Crear estructuras base para clases o módulos
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Desafiar las elecciones de los demás mediante revisiones de diseño entre pares
Resultado: Arquitectura validada + esqueleto de código
Nivel 3: La Arena de Código – Torneo del Codex
Misión: Usar copilotos de IA para implementar funciones y mejorar el código.
Actividades Clave:
- Usar GitHub Copilot o ChatGPT para implementar funcionalidad
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Refactorizar el código generado por IA para:
- Rendimiento
- Seguridad
- Manteneribilidad
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Inyectar "olores de código" (code smells) y realizar desafíos de limpieza entre pares
Resultado: Base de código funcional, refactorizada y generada por IA
Nivel 4: El Pantano de Errores – Probar las Tinieblas
Misión: Generar y mejorar pruebas con IA, luego encontrar errores en el código de otros.
Actividades Clave:
-
Usar IA para generar:
- Pruebas unitarias
- Pruebas de integración
- Simulaciones de casos límite
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Intercambiar código con errores con otro equipo para la depuración asistida por IA
Resultado: Conjunto de pruebas + informe de errores + correcciones de errores
Nivel 5: Los Portales de Pipeline – Puerta del Automatón
Misión: Configurar pipelines CI/CD inteligentes con asistencia de IA.
Actividades Clave:
-
Usar IA para:
- Definir flujos de trabajo (por ejemplo, GitHub Actions)
- Automatizar pasos de construcción, pruebas e implementación
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Sugerir políticas de detección de anomalías y reversiones
Resultado: Script o flujo de pipeline CI/CD funcional asistido por IA
Nivel 6: La Ciudadela del Monitoreo – Torre de Vigilancia de Registros
Misión: Analizar registros y usar ML para detectar anomalías y simular la recuperación.
Actividades Clave:
- Analizar registros pre-poblados o generados
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Usar IA para:
- Identificar anomalías o tendencias de errores
- Sugerir respuestas automatizadas (por ejemplo, scripts de autocuración, alertas)
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Crear dashboards o resúmenes visuales
Resultado: Plan de monitoreo o mecanismo de alerta inteligente simulado
Nivel Final: La Arena del Héroe – Construir el SDLC Más Potenciado por IA
Misión: Los equipos aplican todo lo aprendido para construir un ciclo de trabajo SDLC funcional para un mini-proyecto.
Actividades Clave:
- Seleccionar un mini-proyecto del equipo (por ejemplo, rastreador de errores, chatbot, microservicio)
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Aplicar IA en cada fase del SDLC:
- Requisitos, Diseño, Código, Pruebas, Implementación, Monitoreo
- Presentar los resultados en una breve demostración del equipo
Votación entre pares o jurado para el pipeline potenciado por IA más efectivo.
Resultado: Implementación de SDLC mejorada con IA extremo a extremo + exhibición del equipo
Al finalizar este taller, los participantes podrán:
- Aplicar herramientas de IA generativa para extraer y estructurar requisitos de software
- Generar diagramas arquitectónicos y validar decisiones de diseño usando IA
- Usar copilotos de IA para implementar y refactorizar código de nivel producción
- Automatizar la generación de pruebas y realizar depuración asistida por IA
- Diseñar pipelines CI/CD inteligentes que detecten y reaccionen ante anomalías
- Analizar registros con herramientas de IA/ML para identificar riesgos y simular autocuración
- Demostrar un SDLC completamente potenciado por IA a través de un mini-proyecto en equipo
Requerimientos
Público objetivo: Desarrolladores de software, testers, arquitectos, ingenieros DevOps y propietarios de productos.
Los participantes deben tener:
- Un conocimiento operativo del Ciclo de Vida del Desarrollo de Software (SDLC)
- Experiencia práctica en al menos un lenguaje de programación (por ejemplo, Python, Java, JavaScript, C#, etc.)
-
Familiaridad con:
- Escritura y lectura de historias de usuario o requisitos
- Principios básicos de diseño de software
- Control de versiones (por ejemplo, Git)
- Escritura y ejecución de pruebas unitarias
- Ejecución o interpretación de pipelines CI/CD
Este es un taller de nivel intermedio a avanzado. Es ideal para profesionales que ya forman parte de equipos de entrega de software (desarrolladores, testers, ingenieros DevOps, arquitectos y propietarios de productos).
Testimonios (2)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática
