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Temario del curso

Módulo 1: Contexto, alcance y desafíos de la entrega

  • Autocompletado frente a ejecución autónoma de múltiples pasos
  • Malentendidos típicos 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 de IA adecuado para equipos de ingeniería

Módulo 2: Ingestión de especificaciones y descomposición estructurada

  • Creación de un inventario estructural de los documentos de las partes interesadas
  • Técnicas de extracción de requisitos
  • Estrategias de fragmentación: estructural, semántica 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
  • Detección de dependencias alucinadas
  • Identificación de restricciones fabricadas y lógica invertida
  • Prevención de valores predeterminados peligrosamente útiles
  • Marcos de validación para trazabilidad, consistencia y completitud

Módulo 4: De los requisitos al código con herramientas de agentes

  • Modelo de entrega centrado en la arquitectura
  • Mapeo de componentes y límites de servicio
  • Contratos de API como puntos de anclaje para la entrega
  • Reglas y restricciones persistentes en herramientas de IA
  • Instrucciones de tareas vinculadas a los requisitos
  • Enfoques de indicación mínima frente a indicación restringida
  • Generación de back-end y front-end basada primero en el contrato

Módulo 5: Bucle de iteración de agentes

  • Espiral de autocorrección
  • Ciclos de entrega iterativos controlados
  • Revisión de diferencias (diffs) y cambios en el código
  • Detección de derivación del alcance y modificaciones no autorizadas
  • Gestión de la memoria de contexto limitada
  • Uso del historial de iteración para la mejora continua

Módulo 6: Aplicación de la calidad del código

  • Restricciones de indicación para casos límite
  • Documentos de reglas como artefactos de gobernanza dinámicos
  • Barreras automatizadas con análisis estático y verificación de estilo (linting)
  • 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

  • Alimentación de fallos estructurados de vuelta a los flujos de trabajo de IA
  • Iteraciones acotadas y criterios de detención
  • Registro de ciclos y resultados
  • Mejora de los documentos de reglas con el 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
  • Apéndices de reglas de seguridad específicas por tecnología
  • Escaneo de seguridad previo al compromiso (pre-commit)
  • Controles de SDLC (Ciclo de Vida del Desarrollo de Software) seguros para el desarrollo asistido por IA
  • Responsabilidad humana en la entrega segura

Módulo 9: Pruebas ancladas en las especificaciones

  • Generación de especificaciones de prueba a partir de los requisitos
  • Diseño de pruebas en lenguaje de dominio
  • Generación segura de implementaciones de prueba
  • Conceptos de pruebas de mutación
  • Validación de cobertura de especificaciones
  • Revisión de la fuerza de las aserciones
  • Modelos de cuestionamiento diagnóstico

Módulo 10: Mantenimiento del sistema

  • Artefactos dinámicos: contratos, mapas, reglas y especificaciones de prueba
  • Restricciones evolutivas con el tiempo
  • Gobernanza de IA para la mantenibilidad a largo plazo
  • Prevención de deuda técnica mediante controles de IA
  • Modelo operativo para equipos de ingeniería con IA sostenibles

Requerimientos

Los participantes deben contar con:

  • Experiencia en proyectos de desarrollo de software
  • Comprensión de los fundamentos de la arquitectura de aplicaciones
  • Familiaridad con APIs, sistemas de back-end/front-end o entrega de pila completa
  • Conocimientos básicos de entrega de software ágil o iterativa
  • Conciencia de los conceptos de pruebas de software
  • Es útil tener experiencia con herramientas de codificación asistidas por IA, pero no es obligatorio
  • Dirigido a profesionales técnicos de nivel intermedio a senior
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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