# 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.

- 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.
- Elegirlo si: 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.

## 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.

## 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.

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