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Temario del curso

Módulo 1: Contexto, Alcance y Desafíos de Entrega

  • Autocompletado frente a ejecución autónoma en múltiples pasos
  • Creencias erróneas comunes sobre la IA en la entrega de software
  • Por qué mejorar las indicaciones (prompts) por sí solas no es suficiente
  • Identificación de herramientas, puntos de dolor y objetivos de los participantes
  • Selección del modelo operativo adecuado de IA para equipos de ingeniería

Módulo 2: Ingesta de Especificaciones y Descomposición Estructurada

  • Construcción de un inventario estructural de documentos de las partes interesadas
  • Técnicas de extracción de requisitos
  • Estrategias de fragmentación (chunking): estructurales, semánticas y de 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 respuestas predeterminadas inseguras por cortesía del sistema
  • Marco 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 de API como anclajes de entrega
  • Reglas persistentes y restricciones en herramientas de IA
  • Instrucciones de tareas vinculadas a los requisitos
  • Aproximaciones de indicaciones mínimas frente a indicaciones restringidas
  • Generación backend y frontend basada en contratos

Módulo 5: Bucle de Iteración Agéntica

  • Espirales de autocorrección
  • Ciclos de entrega iterativa controlada
  • Revisión de diferencias (diffs) y cambios en el código
  • Detección de aumento descontrolado del alcance y modificaciones no autorizadas
  • Gestión de la memoria de contexto limitada
  • Uso del historial de iteración para mejora continua

Módulo 6: Imposición de Calidad de Código

  • Restricciones de indicaciones para casos límite
  • Documentos de reglas como artefactos de gobernanza en evolución continua
  • Barreras automatizadas con linting y análisis estático
  • 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

  • Alimentar fallos estructurados de vuelta en los flujos de trabajo de IA
  • Iteraciones acotadas y criterios de detención
  • Registro de ciclos y resultados
  • Mejora continua de los documentos de reglas a lo largo del tiempo
  • 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
  • Escaneo de seguridad pre-commit
  • Controles del Ciclo de Vida de Desarrollo de Software (SDLC) seguros para desarrollo asistido por IA
  • Responsabilidad humana en la entrega segura

Módulo 9: Pruebas Ancladas a las Especificaciones

  • Generación de especificaciones de prueba desde los requisitos
  • Diseño de pruebas en lenguaje de dominio (domain language)
  • Generación segura de implementaciones de prueba
  • Conceptos de pruebas de mutación
  • Validación de cobertura de especificaciones
  • Revisión de la robustez de las aserciones
  • Modelos de cuestionamiento diagnóstico

Módulo 10: Mantenimiento del Sistema

  • Artefactos vivos: contratos, mapas, reglas y especificaciones de prueba
  • Evolución de las restricciones a lo largo del tiempo
  • Gobernanza de IA para la mantenibilidad a largo plazo
  • Prevención de deuda técnica utilizando controles de IA
  • Modelo operativo para equipos de ingeniería sostenibles con IA

Requerimientos

Los participantes deben tener:

  • Experiencia en proyectos de desarrollo de software
  • Comprensión de los fundamentos de la arquitectura de aplicaciones
  • Conocimiento previo de APIs, sistemas de backend/frontend o entrega integral (full-stack)
  • Conocimientos básicos de metodologías ágiles o de entrega iterativa de software
  • Familiaridad con conceptos de pruebas de software
  • Es recomendable tener experiencia previa con herramientas de codificación basadas en IA, aunque no es obligatorio.
  • Ideal para profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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