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Temario del curso

Módulo 1: Contexto, Alcance y Desafíos de Entrega

  • Autocompletado frente a ejecución autónoma en múltiples pasos
  • Malentendidos comunes sobre la IA en la entrega de software
  • Por qué mejores instrucciones (prompts) por sí solas no son suficientes
  • Identificación del conjunto de herramientas, puntos de dolor y objetivos de los participantes
  • Selección del modelo operativo de IA adecuado para equipos de ingeniería

Módulo 2: Ingesta 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 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

  • Dónde las decisiones humanas siguen siendo críticas
  • Identificación de dependencias alucinadas
  • Detección de restricciones fabricadas y lógica invertida
  • Prevención de valores predeterminados inseguros generados por la IA
  • Marcos de validación para trazabilidad, consistencia e integridad

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 anclajes de entrega
  • Reglas persistentes y restricciones en herramientas de IA
  • Instrucciones de tareas vinculadas a los requisitos
  • Enfoques de instrucción mínima frente a instrucción restringcida
  • Generación backend y frontend basada primero en contratos

Módulo 5: Ciclo Iterativo Agénico

  • La espiral de autocorrección
  • Ciclos de entrega iterativa controlada
  • Revisión de diff y cambios en el código
  • Detección de desviación del alcance y modificaciones no autorizadas
  • Gestión de la memoria de contexto limitada
  • Uso del historial de iteraciones para la mejora continua

Módulo 6: Aplicación de Calidad del Código

  • Restricciones de instrucción para casos límite
  • Documentos de reglas como artefactos de gobernanza dinámicos
  • Puntos de control automatizados con análisis estático y linter
  • Análisis 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 y Mejora Continua

  • Reintroducción 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 de ingeniería reutilizable

Módulo 8: Antipatrones de Seguridad en la Entrega con IA

  • Riesgos de seguridad comunes en el código generado
  • Anexos de reglas de seguridad específicas por tecnología
  • Análisis de seguridad previo al commit
  • Controles del Ciclo de Vida del Desarrollo de Software (SDLC) para desarrollo asistido por IA
  • Responsabilidad humana en la entrega segura

Módulo 9: Pruebas Ancladas en Especificaciones

  • Generación de especificaciones de prueba a partir de los requisitos
  • Diseño de pruebas con lenguaje específico del dominio
  • Generación segura de implementaciones de pruebas
  • Conceptos de prueba de mutación
  • Validación de cobertura de especificaciones
  • Revisión de la fortaleza de las aserciones
  • Modelos de cuestionamiento diagnóstico

Módulo 10: Mantenimiento del Sistema

  • Artefactos dinámicos: contratos, mapas, reglas y especificaciones de prueba
  • Evolución de las restricciones con el 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 contar con:

  • Experiencia en proyectos de desarrollo de software
  • Comprensión de los fundamentos de la arquitectura de aplicaciones
  • Conocimiento sobre APIs, sistemas de backend/frontend o entrega full-stack
  • Conocimientos básicos de entrega de software Ágil o iterativa
  • Familiaridad con conceptos de pruebas de software
  • Es beneficioso haber tenido exposición a herramientas de codificación con IA, pero no es obligatorio
  • Ideal para profesionales técnicos de nivel intermedio a senior
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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