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Duración 7 horas
Temario del curso
Introducción a la IA para la Ingeniería de Requisitos
- Visión general de las herramientas de IA para equipos de producto
- Comprensión del papel de los requisitos en Agile y Scrum
- Beneficios y limitaciones del uso de la IA para la captura de requisitos
Recopilación y estructuración de requisitos con IA
- Simulación de entrevistas con IA: transformando la entrada verbal en requisitos
- Técnicas de indicaciones (prompting) para aclarar enunciados ambiguos
- Organización de requisitos en temas y funciones
Generación de historias de usuario y épicos
- Transformación de texto plano en historias de usuario accionables
- Uso de la IA para identificar actores, acciones y objetivos
- Creación de épicos y jerarquías de historias a partir de sugerencias de la IA
Redacción de criterios de aceptación y casos límite
- Generación de criterios de prueba en formato Dado-Cuando-Entonces (Given-When-Then)
- Identificación de rutas de excepción y condiciones de límite con IA
- Revisión de las salidas de la IA para su claridad y completitud
Refinamiento y depuración de historias con IA
- Resumen de reuniones y notas de las partes interesadas
- División y fusión de historias utilizando guías de indicación (prompts)
- Automatización del refinamiento del backlog con la ayuda de la IA
Colaboración y entrega
- Compartir historias generadas por IA con los desarrolladores
- Garantizar la trazabilidad desde la función hasta el caso de prueba
- Generación de documentación para la aprobación de las partes interesadas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los ciclos de vida de los proyectos de software
- Familiaridad con los marcos de trabajo Agile o Scrum
- No se requiere formación técnica previa
Audiencia
- Product owners
- Analistas de negocio
- Scrum masters
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