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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

Número de participantes


Precio por participante

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