Temario del curso
Fundamentos del control de lanzamientos mejorado con IA
- Comprensión de las banderas de funcionalidades y la entrega progresiva
- Conceptos clave sobre pruebas canarias y exposición gradual de funcionalidades
- Dónde aporta valor la IA en los procesos de lanzamiento
Técnicas de aprendizaje automático para decisiones sobre lanzamientos
- Modelado base del comportamiento del sistema y de los usuarios
- Enfoques para la detección de anomalías con el fin de obtener alertas tempranas
- Consideraciones respecto a los datos de entrenamiento y bucles de retroalimentación
Diseño de estrategias con banderas de funcionalidades basadas en IA
- Reglas dinámicas para el uso de banderas, sustentadas en señales generadas por IA
- Umbrales de exposición y mecanismos automáticos de puntuación
- Lógica adaptativa para incrementar, pausar o revertir el despliegue según corresponda
Análisis canario asistido por IA
- Comparación entre el rendimiento del grupo bajo prueba y el de referencia
- Sistema de ponderación de métricas y generación de puntuaciones de riesgo basadas en IA
- Activación automática de acciones según resultados analíticos
Integración de modelos de IA en los pipelines de lanzamiento
- Incorporación de verificaciones basadas en IA en las etapas del flujo CI/CD
- Conexión entre plataformas de gestión de banderas y motores de aprendizaje automático
- Gestión eficaz de pipelines que combinan elementos manuales y automáticos
Monitoreo y capacidad de observación en contextos con decisiones impulsadas por IA
- Señales esenciales para garantizar inferencias precisas por parte de la IA
- Recolección de datos sobre rendimiento, errores y comportamiento del sistema
- Implementación de mecanismos de aprendizaje continuo para perfeccionar los modelos
Gestión de riesgos y gobernanza operativa en entornos automatizados
- Garantizar un uso responsable de la automatización al tomar decisiones de lanzamiento
- Definición clara de cuándo interviene el ser humano y puntos de anulación manual
- Auditoría periódica de las acciones ejecutadas por los modelos de IA durante los lanzamientos
Escalabilidad de las estrategias de lanzamiento con IA en múltiples productos
- Estructuras de gobernanza aplicables a varios equipos simultáneamente
- Componentes comunes de aprendizaje automático y estándares para el diseño de modelos
- Normalización de telemetría procedente de distintos productos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo CI/CD
- Experiencia previa en el uso de banderas de funcionalidades o en la gestión de pipelines de despliegue
- Familiaridad con conceptos básicos de estadística y monitoreo del rendimiento
Público objetivo
- Ingenieros de producto
- Profesionales DevOps
- Ingenieros de lanzamientos y líderes técnicos
Formación Corporativa a Medida
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