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Duración 14 horas
Temario del curso
IA en la Fase de Requisitos y Planificación
- Uso de PLN 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 el refinamiento de historias y la generación de criterios de aceptación.
Diseño y Arquitectura Mejorados con IA
- Uso de 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 creación de plantillas (scaffolding).
- 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 e de integración utilizando modelos de IA.
- Análisis de regresión y mantenimiento de pruebas asistidos por IA.
- Generación de casos exploratorios y de límite con IA.
Documentación, Revisión y Compartir Conocimientos
- Generación automática de documentación a partir de código y API.
- Automatización de la revisión de código utilizando prompts y listas de verificación de IA.
- Creación de bases de conocimiento y FAQ utilizando IA conversacional.
IA en CI/CD y Automatización de Despliegues
- Optimización de pipelines y pruebas basadas en riesgos mejoradas con IA.
- Sugerencias inteligentes de liberación canary y reversión (rollback).
- IA en la verificación del despliegue y el análisis posterior al despliegue.
Gobernanza, Ética y Estrategia de Implementación
- Garantizar el uso responsable de la IA y evitar sesgos en el código generado.
- Auditoría y cumplimiento en flujos de trabajo asistidos por IA.
- Construcción de una hoja de ruta para la adopción gradual de la IA a través del SDLC.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión 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.
Público Objetivo
- Arquitectos de software.
- Líderes de desarrollo.
- Gerentes de ingeniería.
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
