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Temario del curso

Módulo 1: Contexto, Alcance y Desafíos de Entrega

  • Ejecución autónoma multietapa frente al autocompletado
  • Mitos comunes sobre la IA en la entrega de software
  • Por qué mejorar las instrucciones (prompts) no es suficiente por sí solo
  • Identificación del conjunto de herramientas, puntos dolorosos y objetivos de los participantes
  • Elegir el modelo operativo de IA adecuado para equipos de ingeniería

Módulo 2: Ingestión de Especificaciones y Descomposición Estructurada

  • Construcción de un inventario estructural de documentos de las partes interesadas
  • Técnicas de extracción de requisitos
  • Estrategias de segmentación: estructural, semántica y de ventana deslizante
  • Preservación de dependencias y referencias cruzadas
  • Trabajo con tablas, diagramas, flujogramas e entradas mixtas
  • Gestión efectiva de ventanas de contexto

Módulo 3: Límites del Juicio Humano

  • Dónde las decisiones humanas siguen siendo críticas
  • Detección de dependencias alucinadas
  • Detección de restricciones fabricadas y lógica invertida
  • Prevención de valores predeterminados inseguros por exceso de ayuda
  • Marco de validación para trazabilidad, consistencia y completitud

Módulo 4: De Requisitos a Código con Herramientas Agentivas

  • Modelo de entrega centrado en la arquitectura
  • Mapeo de componentes y límites de servicios
  • Contratos API como anclas de entrega
  • Reglas persistentes y restricciones en herramientas de IA
  • Instrucciones de tareas vinculadas a los requisitos
  • Aproximaciones entre prompting mínimo y prompting restringido
  • Generación backend y frontend basada en contratos

Módulo 5: Bucle de Iteración Agentiva

  • La espiral de autocorrección
  • Ciclos de entrega iterativa controlada
  • Revisión de diferencias (diffs) y cambios de código
  • Detección de crecimiento 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 Calidad del Código

  • Restricciones de instrucciones para casos extremos
  • Documentos de reglas como artefactos vivos de gobernanza
  • Barras automatizadas con linting y análisis estático
  • 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

  • Alimentar fallos estructurados de vuelta en los flujos de trabajo de IA
  • Iteraciones acotadas y criterios de detención
  • Registro de ciclos y resultados
  • Mejora progresiva de los documentos de reglas
  • 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 pre-commit
  • Controles del SDLC seguro para desarrollo asistido por IA
  • Responsabilidad humana en la entrega segura

Módulo 9: Pruebas Ancladas a 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 prueba de mutación
  • Validación de cobertura de especificación
  • Revisión de la intensidad de las aserciones
  • Modelos de cuestionamiento diagnóstico

Módulo 10: Mantenimiento del Sistema

  • Artefactos vivos: contratos, mapas, reglas y especificaciones de prueba
  • Evolución de las restricciones 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 sostenibles con IA

Requerimientos

Los participantes deben tener:

  • Experiencia en proyectos de desarrollo de software
  • Comprensión de los fundamentos de la arquitectura de aplicaciones
  • Conocimiento previo de APIs, sistemas backend/frontend o entrega full-stack
  • Conocimientos básicos sobre entregas de software ágiles o iterativas
  • Conciencia sobre los conceptos de pruebas de software
  • Exposición a herramientas de codificación con IA es beneficioso, pero no obligatorio
  • Ideal para profesionales técnicos de nivel intermedio a senior
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