Técnico · Programa, resultados y requisitos

AI Software Engineering

Curso corporativo práctico para aplicar IA a ingeniería de software con IA, con ejercicios sobre trabajo realista, materiales reutilizables y criterios claros de gobernanza.

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El problema que resuelve

Muchas empresas abordan ingeniería de software con IA con experimentos dispersos: algunas instrucciones, usuarios entusiastas y muchas dudas sobre datos, calidad y responsabilidad. El curso convierte esa incertidumbre en método operativo. Los participantes trabajan sobre escenarios realistas, aprenden dónde la IA ayuda, dónde sigue siendo esencial la revisión humana y cómo repetir la práctica en la empresa.

Duración: 5 horas, 2 sesiones de 2,5 horas
Modalidad: Laboratorio presencial u online, con ejercicios guiados y materiales adaptados al cliente.
Perfil: Para equipos técnicos con bases de programación y arquitectura software.
Resultado final: Canvas operativo para ingeniería de software con IA.

Destinatarios

Para equipos técnicos con bases de programación y arquitectura software.

Cuándo elegirlo

Elegir este curso cuando la empresa quiere avanzar de forma concreta en ingeniería de software con IA y necesita formación que produzca flujos de trabajo utilizables, no teoría abstracta.

Resultados concretos

Mapear trabajo y decisiones donde la IA puede reducir fricción.
Construir instrucciones, checklists y criterios de revisión.
Identificar límites de datos, privacidad y responsabilidad.
Crear ejemplos reutilizables para el equipo.
Definir próximos pasos de adopción y gobernanza.

Programa

1
Arquitectura y requisitos
Objetivos, límites, datos, servicios y supuestos de riesgo.
2
Construcción e integración
Flujos técnicos, interfaces, contexto, permisos y pruebas.
3
Evaluación y calidad
Métricas, revisión, pruebas de regresión y modos de fallo.
4
Producción y gobernanza
Monitorización, seguridad, auditoría, costes y mantenimiento.

Ejercicios prácticos

Mapear un proceso realista conectado con ingeniería de software con IA.
Crear resultados asistidos por IA y revisarlos críticamente.
Definir puntos de escalado y revisión humana.
Construir una checklist reutilizable para el trabajo diario.

Materiales entregados

Canvas operativo para ingeniería de software con IA.
Plantillas de instrucciones.
Checklist de calidad y privacidad.
Matriz riesgo/control.
Notas de adopción para el equipo.

Datos, privacidad y límites

El curso usa materiales sintéticos, públicos, anonimizados o aprobados por el cliente. Explica cómo minimizar exposición de datos, proteger información confidencial, verificar resultados y mantener explícita la responsabilidad humana.

Requisitos

Se recomienda familiaridad técnica básica con software, datos o arquitectura de sistemas.

FAQ

¿Depende de una herramienta?

No. Los patrones se adaptan a las herramientas y políticas elegidas con el cliente.

¿Se pueden usar datos de empresa?

Solo cuando cuentas, contratos y políticas internas lo permiten; si no, se usan datos sintéticos o anonimizados.

¿Qué queda después del curso?

Materiales reutilizables, ejemplos, checklists y próximos pasos claros.

¿Es teórico?

No. Está construido sobre ejercicios prácticos y decisiones cercanas al trabajo real.

Contacto

Una conversación breve basta para entender por dónde empezar.

La primera conversación dura 30-45 minutos y aclara proceso, objetivo, datos disponibles, restricciones y próximo paso útil: formación, consultoría, análisis de datos o prototipo técnico controlado.

Escribir a dtr@ar-tik.com