Temario del curso
IA en la fase de requisitos y planificación
- Uso de NLP y LLMs para el análisis de requisitos
- Conversión de la entrada de las partes interesadas en épicas e historias de usuario
- Herramientas de IA para la refinación de historias y la generación de criterios de aceptación
Diseño y arquitectura mejorados con IA
- Uso de la IA para modelar componentes y dependencias del sistema
- Generación de diagramas de arquitectura y sugerencias de UML
- Validación del diseño mediante razonamiento de sistemas basado en prompts
Flujos de trabajo de desarrollo mejorados con IA
- Generación de código asistida por IA y andamiaje de plantillas (boilerplate)
- Refactorización de código y mejoras de rendimiento utilizando LLMs
- Integración de herramientas de IA en IDEs (p. ej., Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)
Pruebas con IA
- Generación de pruebas unitarias y de integración utilizando modelos de IA
- Análisis de regresión y mantenimiento de pruebas asistidos por IA
- Generación de casos exploratorios y de límites con IA
Documentación, revisión y compartición de conocimientos
- Generación automática de documentación a partir de código y APIs
- Automatización de la revisión de código utilizando prompts de IA y listas de comprobación
- Creación de bases de conocimientos y preguntas frecuentes (FAQs) utilizando IA conversacional
IA en la automatización de CI/CD e implementación
- Optimización de tuberías y pruebas basadas en riesgos mejoradas con IA
- Sugerencias inteligentes de lanzamiento con canarios (canary release) y retroceso (rollback)
- IA en la verificación de la implementación y el análisis posterior a la implementación
Gobernanza, ética y estrategia de implementación
- Garantizar el uso responsable de la IA y evitar sesgos en el código generado
- Auditoría y cumplimiento normativo en flujos de trabajo asistidos por IA
- Creación de una hoja de ruta para la adopción escalonada de la IA en todo el SDLC
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento 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
Audiencia
- Arquitectos de software
- Líderes de desarrollo
- Gerentes de ingeniería
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- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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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
