Temario del curso

Nivel 1: El Calabozo del Descubrimiento – Secretos de los Requisitos

Misión: Utilizar LLMs (ChatGPT) para extraer requisitos estructurados a partir de entradas vagas.

Actividades Clave:

  • Interpretar ideas de productos ambiguos o solicitudes de características
  • Utilizar IA para:
    • Generar historias de usuario y criterios de aceptación
    • Sugerir personas y escenarios
    • Generar artefactos visuales (por ejemplo, diagramas simples con Mermaid o draw.io)

      Resultado: Backlog estructurado de historias de usuario + modelo inicial del dominio/visualizaciones

Nivel 2: La Forja del Diseño – Despliegue del Arquitecto

Misión: Utilizar IA para crear y validar planes arquitectónicos.

Actividades Clave:

  • Utilizar IA para:
    • Proporcionar un estilo arquitectónico (monolítico, microservicios, sin servidor)
    • Generar diagramas de alto nivel de componentes e interacciones
    • Estructurar esqueletos de clases/módulos
  • Desafiar las elecciones del equipo a través de revisiones de diseño entre pares

    Resultado: Arquitectura validada + esqueleto de código

Nivel 3: El Arena del Código – Desafío del Codex

Misión: Utilizar copilotos de IA para implementar funciones y mejorar el código.

Actividades Clave:

  • Utilizar GitHub Copilot o ChatGPT para implementar funcionalidad
  • Refactorizar código generado por IA para:
    • Rendimiento
    • Seguridad
    • Mantenibilidad
  • Inyectar “olores de código” y ejecutar desafíos de limpieza entre pares

    Resultado: Base de código funcional, refactorizada, generada por IA

Nivel 4: El Pantano del Bug – Prueba la Oscuridad

Misión: Generar y mejorar pruebas con IA, luego encontrar errores en el código de otros.

Actividades Clave:

  • Utilizar IA para generar:
    • Pruebas unitarias
    • Pruebas de integración
    • Simulaciones de casos límite
  • Intercambiar código con errores con otro equipo para el depurado asistido por IA

    Resultado: Conjunto de pruebas + informe de bugs + correcciones de bugs

Nivel 5: Los Portales del Pipeline – Puerta del Autómata

Misión: Configurar pipelines CI/CD inteligentes con asistencia de IA.

Actividades Clave:

  • Utilizar IA para:
    • Definir flujos de trabajo (por ejemplo, GitHub Actions)
    • Automatizar pasos de compilación, pruebas y despliegue
    • Sugerir políticas de detección de anomalías/reversión
      Resultado: Script o flujo de pipeline CI/CD asistido por IA que funcione

Nivel 6: La Ciudadela del Monitoreo – Torre de los Registros

Misión: Analizar registros y utilizar ML para detectar anomalías y simular la recuperación.

Actividades Clave:

  • Analizar registros pre-cargados o generados
  • Utilizar IA para:
    • Identificar anomalías o tendencias de errores
    • Sugerir respuestas automatizadas (por ejemplo, scripts de autocuración, alertas)
    • Crear tableros o resúmenes visuales
      Resultado: Plan de monitoreo o mecanismo de alerta inteligente simulado

Nivel Final: El Arena del Héroe – Construye el SDLC Ultimate con IA

Misión: Los equipos aplican todo lo aprendido para construir un ciclo de vida de desarrollo de software funcional para un proyecto mini.

Actividades Clave:

  • Seleccionar un proyecto mini del equipo (por ejemplo, rastreador de bugs, chatbot, microservicio)
  • Aplicar IA en cada fase del SDLC:
    • Requisitos, Diseño, Código, Pruebas, Implementación, Monitoreo
  • Presentar los resultados en una breve demostración del equipo

Votación o juicio por pares para la pipeline de IA más efectiva

Resultado: Implementación completa del SDLC potenciado por IA + demostración del equipo

Al final de este taller, los participantes podrán:

  • Aplicar herramientas de IA generativa para extraer y estructurar requisitos de software
  • Generar diagramas arquitectónicos y validar decisiones de diseño utilizando IA
  • Utilizar copilotos de IA para implementar y refactorizar código de producción de alta calidad
  • Automatizar la generación de pruebas y realizar depurado asistido por IA
  • Diseñar pipelines CI/CD inteligentes que detecten y reaccionen a anomalías
  • Analizar registros con herramientas de IA/ML para identificar riesgos y simular la autocuración
  • Demostrar un SDLC completamente potenciado por IA a través de un proyecto mini en equipo

Requerimientos

Audiencia: Desarrolladores de software, probadores, arquitectos, ingenieros DevOps, dueños de productos

Los participantes deben tener:

  • Una comprensión práctica del Ciclo de Vida del Desarrollo de Software (SDLC)
  • Experiencia práctica en al menos un lenguaje de programación (por ejemplo, Python, Java, JavaScript, C#, etc.)
  • Familiaridad con:
    • Escribir y leer historias de usuario o requisitos
    • Principios básicos de diseño de software
    • Control de versiones (por ejemplo, Git)
    • Escribir y ejecutar pruebas unitarias
    • Ejecutar o interpretar pipelines CI/CD

Este es un taller de nivel intermedio a avanzado. Es ideal para profesionales que ya forman parte de equipos de entrega de software (desarrolladores, probadores, ingenieros DevOps, arquitectos, dueños de productos).

 7 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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