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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