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Temario del curso

Fundamentos del Control de Lanzamientos Mejorados con IA

  • Comprensión de feature flags y entrega progresiva
  • Conceptos clave de pruebas canary y exposición gradual
  • Dónde la IA aporta valor en los flujos de trabajo de lanzamiento

Técnicas de Machine Learning para Decisiones de Lanzamiento

  • Modelado de comportamiento del sistema y del usuario como línea base
  • Enfoques de detección de anomalías para alertas tempranas
  • Consideraciones sobre los datos de entrenamiento y bucles de retroalimentación

Diseño de Estrategias de Feature Flags Impulsadas por IA

  • Reglas dinámicas para flags informadas por señales de IA
  • Umbrales de exposición y barreras de puntuación automatizadas
  • Lógica adaptativa para aumentar, pausar o revertir progresivamente

Análisis Canary Asistido por IA

  • Evaluación del rendimiento canary versus la línea base
  • Ponderación de métricas y creación de puntuaciones de riesgo basadas en IA
  • Activación de rutas de decisión automatizadas

Integración de Modelos de IA en Pipelines de Lanzamiento

  • Incorporación de verificaciones de IA en etapas CI/CD
  • Conexión de sistemas de feature flags con motores de ML
  • Gestión de pipelines para flujos de trabajo híbridos (automatizados/manuales)

Monitoreo y Observabilidad para la Toma de Decisiones por IA

  • Señales requeridas para una inferencia de IA fiable
  • Recolección de telemetría de rendimiento, fallos y comportamiento
  • Cierre del ciclo mediante aprendizaje continuo

Gestión de Riesgos y Gobernanza Operativa

  • Garantizar la automatización responsable en decisiones de lanzamiento
  • Definir condiciones de revisión humana y puntos de anulación
  • Auditoría de acciones de lanzamiento impulsadas por IA

Escalado de Estrategias de Lanzamiento Basadas en IA en Múltiples Productos

  • Marcos de gobernanza multiequipo
  • Componentes reutilizables de ML y estandarización de modelos
  • Normalización de telemetría entre productos

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los flujos de trabajo CI/CD
  • Experiencia en el uso de feature flags o en pipelines de despliegue
  • Familiaridad con conceptos básicos de monitoreo estadístico o de rendimiento

Audiencia Objetivo

  • Ingenieros de producto
  • Profesionales de DevOps
  • Ingenieros de lanzamiento y líderes técnicos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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