Programa del Curso

IA en la Fase de Requisitos y Planificación

  • Uso del PLN y LLMs para el análisis de requisitos
  • Conversión de las entradas de los interesados en épicos y historias de usuario
  • Herramientas de IA para la refinación de historias y generación de criterios de aceptación

Diseño e Infraestructura Aumentada con IA

  • Uso de IA para modelar componentes del sistema y dependencias
  • Generación de diagramas de infraestructura y UML sugerencias
  • Validación del diseño a través de la razonamiento del sistema basado en prompts

Flujos de Trabajo Mejorados con IA para el Desarrollo

  • Generación de código asistida por IA y armazón de códigos boilerplate
  • Refactorización de código y mejoras de rendimiento utilizando LLMs
  • Integración de herramientas de IA en IDEs (por ejemplo, Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)

Pruebas con IA

  • Generación de pruebas unitarias e integradas utilizando modelos de IA
  • Análisis regresivo y mantenimiento de pruebas asistido por IA
  • Generación de casos exploratorios y límite mediante IA

Documentation, Revisión y Compartición de Conocimientos

  • Generación automática de documentación a partir de código e APIs
  • Automatización del proceso de revisión de código utilizando prompts y listas de verificación de IA
  • Creador de bases de conocimiento y Preguntas Frecuentes mediante AI conversacional

IA en CI/CD y Automatización de Implementación

  • Optimización del pipeline mejorada con IA y pruebas basadas en riesgo
  • Sugerencias inteligentes para liberaciones canario y reversión
  • Uso de IA en la verificación de implementación y análisis post-implantación

Governanza, Ética e Implementación Estratégica

  • Garantizar el uso responsable de la IA y evitar sesgos en el código generado
  • Auditoría y cumplimiento en flujos de trabajo asistidos por AI
  • Construcción de una hoja de ruta para la adopción gradual de AI a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software (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
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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