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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
 14 Horas

Formación Corporativa a Medida

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