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Temario del curso

Módulo 1: Contexto, alcance y desafíos de la entrega

  • Autocompletado frente a ejecución autónoma en múltiples pasos
  • Malentendidos típicos sobre la IA en la entrega de software
  • Por qué mejores instrucciones por sí solas no son suficientes
  • Identificación de herramientas, puntos críticos y objetivos de los participantes
  • Selección del modelo operativo adecuado de IA 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, ventana deslizante
  • Preservación de dependencias y referencias cruzadas
  • Trabajo con tablas, diagramas, flujogramas 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 peligrosamente útiles
  • 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 API como anclas de entrega
  • Reglas persistentes y restricciones en herramientas de IA
  • Instrucciones de tareas vinculadas a los requisitos
  • Aproximaciones de instrucciones mínimas frente a instrucciones restringcidas
  • Generación backend y frontend basada en contratos

Módulo 5: Ciclo iterativo agéntico

  • El espín de autocorrección
  • Ciclos de entrega iterativos controlados
  • Revisión de diferencias (diffs) y cambios en el código
  • Detección de incremento del alcance y modificaciones no autorizadas
  • Gestión de la memoria de contexto limitada
  • Uso del historial de iteraciones para mejora continua

Módulo 6: Aplicación de calidad del código

  • Restricciones de instrucciones para casos límite
  • Documentos de reglas como artefactos vivos de gobernanza
  • Barras automatizadas con análisis estático y linting
  • 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 y mejora continua

  • Integración de fallos estructurados en los flujos de trabajo de IA
  • Iteraciones acotadas y criterios de parada
  • Registro de ciclos y resultados
  • Mejora progresiva de documentos de reglas
  • Construcción de inteligencia ingenieril reutilizable

Módulo 8: Antipatrones de seguridad en la entrega con IA

  • Riesgos comunes de seguridad en código generado
  • Anexos de reglas de seguridad específicas por tecnología
  • Escaneo de seguridad previo al commit (pre-commit)
  • Controles de SDLC seguro para desarrollo asistido por IA
  • Responsabilidad humana en la entrega segura

Módulo 9: Pruebas ancoradas a especificaciones

  • Generación de especificaciones de prueba a partir de requisitos
  • Diseño de pruebas en lenguaje del dominio
  • Generación segura de implementaciones de prueba
  • Conceptos de pruebas de mutación
  • Validación de cobertura de especificaciones
  • Revisión de la fuerza de aserciones
  • Modelos de preguntas diagnósticas

Módulo 10: Mantenimiento del sistema

  • Artefactos vivos: contratos, mapas, reglas, especificaciones de prueba
  • Evolución de restricciones con el tiempo
  • Gobernanza de IA para mantenibilidad a largo plazo
  • Prevención de deuda técnica usando controles de IA
  • Modelo operativo para equipos de ingeniería sostenibles de IA

Requerimientos

Los participantes deben contar con:

  • Experiencia en proyectos de desarrollo de software
  • Comprensión de los fundamentos de la arquitectura de aplicaciones
  • Conocimiento previo de APIs, sistemas backend/frontend o entrega integral (full-stack)
  • Conocimientos básicos de entregas de software ágiles o iterativas
  • Conciencia sobre los conceptos de pruebas de software
  • Exposición a herramientas de codificación con IA es útil, pero no obligatoria
  • Ideal para profesionales técnicos de nivel intermedio a senior
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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