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Duración 14 horas
Temario del curso
IA en la fase de requisitos y planificación
- Uso de NLP y LLMs para el análisis de requisitos
- Conversión de las entradas de los interesados en épicas e historias de usuario
- Herramientas de IA para la refinación de historias y la generación de criterios de aceptación
Diseño y arquitectura aumentados con IA
- Uso de IA para modelar componentes del sistema y dependencias
- Generación de diagramas de arquitectura y sugerencias de UML
- Validación del diseño mediante razonamiento de sistema basado en indicaciones (prompts)
Flujos de trabajo de desarrollo mejorados con IA
- Generación de código asistida por IA y plantillas de código inicial
- Refactorización del código y mejoras de rendimiento utilizando LLMs
- Integración de herramientas de IA en IDEs (por ejemplo, Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)
Pruebas con IA
- Generación de pruebas unitarias e integradas 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 compartimento del conocimiento
- Generación automática de documentación a partir de código y APIs
- Automatización de la revisión de código mediante indicaciones (prompts) y listas de verificación de IA
- Creación de bases de conocimientos y preguntas frecuentes (FAQ) utilizando IA conversacional
IA en la automatización de CI/CD y despliegue
- Optimización de tuberías y pruebas basadas en riesgo mejoradas con IA
- Sugerencias inteligentes de liberación en canario (canary release) y 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 de IA por fases a través del SDLC
Resumen y siguientes 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
Audiencia
- 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
