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Duración 14 horas
Temario del curso
IA en la Fase de Requisitos y Planificación
- Uso de NLP y LLMs para el análisis de requisitos.
- Conversión de la entrada de las partes interesadas en epics e historias de usuario.
- Herramientas de IA para el refinamiento de historias y la generación de criterios de aceptación.
Diseño y Arquitectura Aumentados por IA
- Uso de IA para modelar componentes y dependencias del sistema.
- Generación de diagramas de arquitectura y sugerencias UML.
- Validación del diseño mediante razonamiento de sistema basado en prompts.
Flujos de Trabajo de Desarrollo Mejorados con IA
- Generación de código asistida por IA y creación de estructuras base (boilerplate scaffolding).
- Refactorización de código y mejoras de rendimiento utilizando LLMs.
- Integración de herramientas de IA en IDEs (p. ej., Copilot, Tabnine, CodeWhisperer).
Pruebas con IA
- Generación de pruebas unitarias e de integración utilizando modelos de IA.
- Análisis de regresión y mantenimiento de pruebas asistidos por IA.
- Generación de casos exploratorios y de límite con IA.
Documentación, Revisión y Compartición de Conocimientos
- Generación automática de documentación desde código y APIs.
- Automatización de la revisión de código utilizando prompts de IA y listas de verificación.
- Creación de bases de conocimientos y FAQs utilizando IA conversacional.
IA en CI/CD y Automatización del Despliegue
- Optimización de tuberías y pruebas basadas en riesgos mejoradas con IA.
- Sugerencias inteligentes de lanzamientos de canary (canary release) y retrocesos (rollback).
- IA en la verificación del despliegue y el análisis post-despliegue.
Gobernanza, Ética y Estrategia de Implementación
- Garantizar el uso responsable de la IA y evitar sesgos en el código generado.
- Auditoría y cumplimiento en flujos de trabajo asistidos por IA.
- Construcción de una hoja de ruta para la adopción escalonada de la IA en el SDLC.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos del ciclo de vida del desarrollo de software.
- Experiencia en arquitectura de software o liderazgo de equipos.
- Familiaridad con DevOps, prácticas ágiles o herramientas de SDLC.
Público Objetivo
- Arquitectos de software.
- Líderes de desarrollo.
- Gerentes de ingeniería.
Reseñas (2)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática
