Temario del curso
Nivel 1: La Cueva del Descubrimiento – Secretos de los Requisitos
Misión: Utilizar LLMs (ChatGPT) para extraer requisitos estructurados a partir de entradas ambiguas.
Actividades clave:
- Interpretar ideas de producto o solicitudes de características ambiguas
- Usar IA para:
- Generar historias de usuario y criterios de aceptación
- Sugerir personas (personas) y escenarios
-
Generar artefactos visuales (p. ej., diagramas simples con Mermaid o draw.io)
Resultado: Backlog estructurado de historias de usuario + modelo de dominio inicial / visuales
Nivel 2: La Forja de Diseño – El Pergamino del Arquitecto
Misión: Usar IA para crear y validar planes de arquitectura.
Actividades clave:
- Usar IA para:
- Proponer estilos de arquitectura (monolito, microservicios, serverless)
- Generar diagramas de alto nivel de componentes e interacciones
- Crear estructuras de esqueleto de clases / módulos
-
Retardecirse mutuamente mediante revisiones de diseño entre pares
Resultado: Arquitectura validada + esqueleto de código
Nivel 3: La Arena de Código – El Galaxia de Codex
Misión: Usar copilotos de IA para implementar funciones y mejorar el código.
Actividades clave:
- Usar GitHub Copilot o ChatGPT para implementar funcionalidad
- Refactorizar el código generado por IA para:
- Rendimiento
- Seguridad
- Mantenibilidad
-
Inyectar «malo olor en el código» (code smells) y ejecutar desafíos de limpieza entre pares
Resultado: Base de código funcional, refactorizada y generada por IA
Nivel 4: El Pantano de Errores – Prueba la Oscuridad
Misión: Generar y mejorar pruebas con IA, y luego encontrar errores en el código de otros.
Actividades clave:
- Usar IA para generar:
- Pruebas unitarias
- Pruebas de integración
- Simulaciones de casos límite
-
Intercambiar código con errores con otro equipo para depuración asistida por IA
Resultado: Suite de pruebas + informe de errores + correcciones
Nivel 5: Los Portales de la Tubería – La Puerta del Autómato
Misión: Configurar tuberías CI/CD inteligentes con asistencia de IA.
Actividades clave:
- Usar IA para:
- Definir flujos de trabajo (p. ej., GitHub Actions)
- Automatizar pasos de compilación, prueba e implementación
- Sugerir políticas de detección de anomalías / revocación
Resultado: Script o flujo de tubería CI/CD funcional con asistencia de IA
Nivel 6: La Fortaleza del Monitoreo – La Torre de Vigilancia de Registros
Misión: Analizar registros y usar ML para detectar anomalías y simular la recuperación.
Actividades clave:
- Analizar registros pre-cargados o generados
- Usar IA para:
- Identificar anomalías o tendencias de errores
- Sugerir respuestas automatizadas (p. ej., scripts de auto-sanación, alertas)
- Crear paneles de control o resúmenes visuales
Resultado: Plan de monitoreo o mecanismo de alertas inteligentes simulado
Nivel Final: La Arena del Héroe – Construye el SDLC definitivo soportado por IA
Misión: Los equipos aplican todo lo aprendido para construir un bucle SDLC funcional para un mini-proyecto.
Actividades clave:
- Seleccionar un mini-proyecto del equipo (p. ej., rastreador de errores, chatbot, microservicio)
- Aplicar IA en cada fase del SDLC:
- Requisitos, Diseño, Código, Pruebas, Implementación, Monitoreo
- Presentar los resultados en una breve demostración del equipo
Votación entre pares o jurado para la tubería impulsada por IA más efectiva
Resultado: Implementación de SDLC mejorada con IA de extremo a extremo + presentación del equipo
Al finalizar este taller, los participantes podrán:
- Aplicar herramientas de IA generativa para extraer y estructurar requisitos de software
- Generar diagramas de arquitectura y validar decisiones de diseño usando IA
- Usar copilotos de IA para implementar y refactorizar código de grado de producción
- Automatizar la generación de pruebas y realizar depuración asistida por IA
- Diseñar tuberías CI/CD inteligentes que detecten y reaccionen ante anomalías
- Analizar registros con herramientas de IA/ML para identificar riesgos y simular auto-sanación
- Mostrar un SDLC completamente mejorado con IA a través de un mini-proyecto en equipo
Requerimientos
Público objetivo: Desarrolladores de software, pruebas (testers), arquitectos, ingenieros DevOps, propietarios de producto (product owners)
Los participantes deben contar con:
- Un conocimiento operativo del Ciclo de Vida del Desarrollo de Software (SDLC)
- Experiencia práctica en al menos un lenguaje de programación (p. ej., Python, Java, JavaScript, C#, etc.)
- Familiaridad con:
- Escritura y lectura de historias de usuario o requisitos
- Principios básicos de diseño de software
- Control de versiones (p. ej., Git)
- Escritura y ejecución de pruebas unitarias
- Ejecución o interpretación de tuberías CI/CD
Este es un taller de nivel intermedio a avanzado. Es ideal para profesionales que ya forman parte de equipos de entrega de software (desarrolladores, testers, ingenieros DevOps, arquitectos, propietarios de producto).
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
