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Temario del curso
Módulo 1: Contexto, Alcance y Desafíos de Entrega
- Autocompletado frente a ejecución autónoma multi-paso
- Equívocos típicos sobre la IA en la entrega de software
- Por qué mejorar las instrucciones (prompts) por sí solas no es suficiente
- Identificación del conjunto de herramientas, puntos de dolor y objetivos de los participantes
- Elección del 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 segmentación: estructural, semántica y ventana deslizante
- Preservación de dependencias y referencias cruzadas
- Trabajo con tablas, diagramas, diagramas de flujo e inputs mixtos
- Gestión efectiva de las ventanas de contexto
Módulo 3: Límites del Juicio Humano
- Donde las decisiones humanas siguen siendo críticas
- Detección de dependencias alucinadas
- Detección de restricciones fabricadas y lógica invertida
- Prevención de defectos por conveniencia inseguros
- Marcos de validación para trazabilidad, consistencia y completitud
Módulo 4: De Requisitos a Código con Herramientas Agénticas
- Modelo de entrega centrado en la arquitectura
- Mapeo de componentes y límites de servicios
- Contratos de API como anclas de entrega
- Reglas persistentes y restricciones en herramientas de IA
- Instrucciones de tareas vinculadas a los requisitos
- Enfoques de prompting mínimo frente a prompting restringido
- Generación de backend y frontend basada en contratos
Módulo 5: Ciclo Iterativo Agéntico
- El espiral de autocorrección
- Ciclos de entrega iterativa controlada
- Revisión de diferencias (diffs) y cambios en el código
- Detección de derivación del alcance y modificaciones no autorizadas
- Gestión de la memoria de contexto limitada
- Uso del historial de iteración para la mejora continua
Módulo 6: Aplicación de Calidad del Código
- Restricciones de prompts para casos extremos (edge cases)
- Documentos de reglas como artefactos vivos de gobernanza
- Barreras automatizadas con análisis de código (linting) y análisis estático
- Escaneo de seguridad en código generado por IA
- Verificaciones de conformidad de dependencias y arquitectura
- Protocolo de revisión humana para salidas de IA
Módulo 7: Bucles de Retroalimentación e Mejora Continua
- Retroalimentación 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 ingenieril reutilizable
Módulo 8: Anti-patrones de Seguridad en la Entrega con IA
- Riesgos de seguridad comunes en el código generado
- Anexos de reglas de seguridad específicas de la tecnología
- Escaneo de seguridad pre-commit
- Controles del Ciclo de Vida del Desarrollo de Software (SDLC) seguros para el desarrollo asistido por IA
- Responsabilidad humana en la entrega segura
Módulo 9: Pruebas Ancladas en Especificaciones
- Generación de especificaciones de pruebas a partir de requisitos
- Diseño de pruebas con lenguaje de dominio
- Generación segura de implementaciones de pruebas
- Conceptos de pruebas de mutación
- 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 sostenibles de ingeniería con IA
Requerimientos
Los participantes deben tener:
- Experiencia en proyectos de desarrollo de software
- Comprensión de los fundamentos de la arquitectura de aplicaciones
- Familiaridad con APIs, sistemas backend/frontend o entrega full-stack
- Conocimientos básicos sobre entregas ágiles o iterativas de software
- Conciencia sobre los conceptos de pruebas de software
- El conocimiento previo de herramientas de codificación con IA es útil pero no obligatorio
- Adecuado para profesionales técnicos de nivel medio a senior
14 Horas