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Temario del curso

IA en la fase de requisitos y planificación

  • Uso del Procesamiento del lenguaje natural y modelos de lenguaje a gran escala para el análisis de requisitos
  • Transformación de los aportes de las partes interesadas en epopeyas y historias de usuario
  • Herramientas basadas en IA para pulir dichas historias y definir criterios de aceptación

Diseño y arquitectura potenciados por la IA

  • Modelado automatizado, mediante IA, de componentes y dependencias del sistema
  • Generación de diagramas arquitectónicos y propuestas UML por medio de la inteligencia artificial
  • Validación del diseño mediante razonamientos basados en consultas a sistemas IA

Flujos de trabajo de desarrollo optimizados con IA

  • Generación automática de código y creación rápida de estructuras base asistidas por IA
  • Refactorización del código e implementación de mejoras de rendimiento gracias a los modelos de lenguaje a gran escala
  • Integración de herramientas basadas en IA en entornos de desarrollo integrados (IDE), como Copilot, Tabnine y CodeWhisperer

Pruebas mediante inteligencia artificial

  • Generación automática de pruebas unitarias e integraciones con modelos IA
  • Análisis regresivo y mantenimiento de casos de prueba asistidos por la inteligencia artificial
  • Detección proactiva de situaciones límite o escenarios inusuales utilizando sistemas IA

Documentación, revisión y compartición de conocimientos

  • Generación automática de documentación a partir del código fuente y de las interfaces API
  • Automatización de revisiones de código mediante comandos e indicaciones inteligentes basados en IA
  • Creación de bases de conocimientos y preguntas frecuentes usando sistemas conversacionales potenciados por IA

IA en las prácticas CI/CD y automatización del despliegue

  • Mejora de los procesos de integración continua, con optimización basada en análisis de riesgos que ofrece la IA
  • Propuestas inteligentes para implementaciones graduales y mecanismos automáticos de reversión ante errores
  • Verificación del despliegue y análisis posterior asistidos por sistemas IA

Gobernanza, ética y estrategias de adopción

  • Garantía del uso responsable de la inteligencia artificial para evitar sesgos en el código generado
  • Auditorías y normativa aplicables a flujos de trabajo con participación de IA
  • Elaboración de planes estratégicos para incorporar gradualmente la IA en todo el ciclo SDLC

Resumen y pasos siguientes

Requerimientos

  • Comprensión básica de los conceptos del ciclo de vida del desarrollo de software
  • Experiencia en arquitectura de software o liderazgo de equipos
  • Conocimientos previos sobre DevOps, metodologías ágiles o herramientas asociadas al SDLC

Público objetivo

  • Arquitectos de software
  • Líderes técnicos en desarrollo
  • Gerentes de ingeniería
 14 Horas

Formación Corporativa a Medida

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