Desarrollo SW con IA: planificación y optimización

Objetivo

Integrar herramientas de IA como Cursor y ChatGPT en todo el ciclo de vida de desarrollo SW: Generación, prueba, documentación y optimización de código.

 

Dirigido a:

• Desarrolladores de software que deseen aplicar IA para escribir, probar y documentar código de forma más eficiente.
• Ingenieros QA interesados en automatizar la generación y validación de casos de prueba.
• Analistas y líderes técnicos que quieran mejorar la trazabilidad y la gestión de requisitos con IA.
• Profesionales de documentación técnica que deseen agilizar la creación de especificaciones y reportes.
• Scrum Masters y gestores de proyectos que busquen integrar IA en la planificación ágil del desarrollo.

 

Requisitos:

Se recomienda tener conocimientos básicos de programación, aunque la explicación de las herramientas será explicada desde cero. Es necesaria una cuenta gratuita de ChatGPT o cualquier otro LLM.

 

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PROGRAMA DEL CURSO

1 - Introducción a la IA en el ciclo de desarrollo SW y vibe coding

Objetivo

Identificar conceptos básicos de inteligencia artificial aplicados al desarrollo de software y las herramientas principales.

Duración de la unidad

2 Horas 15 Minutos

Contenido

Introducción a la IA en el ciclo de desarrollo SW y vibe coding
¿Cómo nos ayuda la IA en proyectos de desarrollo SW?
Principales formas en las que la IA aporta valor al desarrollo de software
Aplicaciones prácticas según rol profesional
¿Qué es el vibe coding?
Principios del vibe coding
Aplicaciones del vibe coding en roles técnicos
Diferencias frente a la programación asistida tradicional
Técnicas de prompting para proyectos SW
Principios clave del prompting en proyectos de software
Técnica CERTO
¿Qué herramientas de IA podemos utilizar en el desarrollo SW?
Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs)
Entornos de Desarrollo Integrados (IDEs) con IA
Comparación de enfoques: LLMs directos vs. IDEs con IA
Resumen

2 - Cursor AI - Nivel básico

Objetivo

• Aplicar Cursor AI en tareas básicas de desarrollo de software.

Duración de la unidad

3 Horas 20 Minutos

Contenido

Cursor AI - Nivel básico
Introducción a Cursor AI y su impacto en la productividad del desarrollador
Principales capacidades y áreas de impacto
Configuración inicial de Cursor AI y guía de inicio rápido
Introducción al sistema de sugerencias automáticas de Cursor
Uso del autocompletado avanzado y predictivo en Cursor AI
Corrección instantánea de errores con inteligencia artificial en Cursor
Funcionamiento de la corrección de errores con IA en Cursor
Interacción práctica con la herramienta
Emplear comentarios como instrucciones para generar código con IA
Detección y depuración de errores en la terminal asistida por IA
Procedimiento para utilizar la terminal asistida por IA en Cursor
Ventajas de la asistencia de IA en la depuración
Cómo aprovechar el chat integrado de Cursor AI
Principales funciones del chat integrado
Resumen

3 - Cursor AI - Nivel avanzado

Objetivo

• Utilizar funciones avanzadas de Cursor AI para potenciar la productividad en desarrollo de software.

Duración de la unidad

6 Horas 05 Minutos

Contenido

Cursor AI - Nivel avanzado
Integración con documentación oficial para optimizar la generación de código
Creación automatizada de comandos de terminal desde el chat
Interpretación de código con el modo de consulta rápida
¿En qué consiste el modo de consulta rápida?
Pasos para la interpretación de código con consulta rápida
Ventajas clave de la consulta rápida
Optimización del flujo de trabajo mediante la ventana de chat de IA (modo agente)
Interacción Contextualizada y Aplicación Directa de Cambios
Principales Usos Según Rol Profesional
Ventajas Clave del Modo Agente en la Ventana de Chat IA
Uso del modo Agente para gestión avanzada de múltiples archivos y tareas
Ventajas de gestionar múltiples archivos y tareas con IA
Ejemplo ilustrativo: introducción de autenticación de usuario
Buenas prácticas en el uso del modo Agente
Funcionamiento y ventajas del modo "Auto Run" en Cursor
Funcionamiento del modo Auto Run
Consideraciones de uso
Servidores MCP en Cursor: qué son y cómo utilizarlos
¿Qué son los servidores MCP en Cursor?
Componentes y funcionamiento básico
Flujo típico de uso
Crear pruebas automatizadas con Cursor AI
Resumen

4 - ChatGPT para el desarrollo SW

Objetivo

• Emplear ChatGPT para generar código y resolver problemas en el desarrollo de software.

Duración de la unidad

3 Horas 05 Minutos

Contenido

ChatGPT para el desarrollo SW
Cómo planificar aplicaciones de software con ayuda de ChatGPT
Ventajas de planificar con ChatGPT
Cómo realizar una consulta efectiva de planificación
Ejemplo de prompt para planificación
Limitaciones y mejores prácticas
Exploración de herramientas y servicios de IA para desarrollo de software
Funcionalidades clave de las IA generativas en la exploración tecnológica
Ejemplo práctico: Consulta de alternativas para autenticación
Creación de recursos y activos de desarrollo con inteligencia artificial
Tipos de recursos generados con IA en el desarrollo de software
Pasos para la creación eficiente de activos mediante IA
Ejemplos de prompts para generar recursos
Programación asistida con ChatGPT: chat, canvas y codex
Modalidades de programación asistida en ChatGPT
Interacción y prompts efectivos en ChatGPT
Ejemplo de prompt orientado a desarrollo de aplicaciones
Ventajas del lienzo y Codex para la gestión de código
Resumen

5 - Gestión de proyectos de SW con IA

Objetivo

• Gestionar proyectos de desarrollo de software integrando herramientas de IA para optimizar procesos.

Duración de la unidad

3 Horas 10 Minutos

Contenido

Gestión de proyectos de SW con IA
Automatización del backlog: transformar requisitos en historias con IA
De requisitos a historias de usuario: proceso automatizado con IA
Ejemplo ilustrativo
Estimación de esfuerzo de historias de usuario mediante IA
Ejemplos prácticos de prompts
Organización y planificación ágil de sprints asistida por IA
Aplicaciones principales de la IA en la organización de sprints
Generación automática de gráficos burndown con ChatGPT
¿Por qué automatizar la generación de burndown charts con IA?
Paso a paso: generación de un burndown chart con ChatGPT
Componentes clave del burndown chart generado
Resumen

6 - Proyecto desarrollo SW: Aplicación cálculo drones

Objetivo

• Desarrollar una aplicación de cálculo para drones utilizando técnicas de IA.

Duración de la unidad

3 Horas 05 Minutos

Contenido

Proyecto desarrollo SW: Aplicación cálculo drones
Exposición general del proyecto y objetivos
Extracción de historias de usuario a partir de requisitos con IA
Diseño de la aplicación basado en las historias de usuario
Desarrollo de código con Cursor en modo agente
Resumen

7 - Proyecto Machine Learning: Predicción enfermedades con IA

Objetivo

• Implementar un proyecto de machine learning para la predicción de enfermedades mediante IA.

Duración de la unidad

2 Horas 10 Minutos

Contenido

Proyecto Machine Learning: Predicción enfermedades con IA
Exposición general del proyecto y objetivos
Programación avanzada con Cursor en modo agente
Resumen

8 - Introducción a la IA para documentación, trazabilidad, testeo y optimización SW

Objetivo

• Describir el uso de Inteligencia Artificial en documentación, trazabilidad, testeo y optimización del software.

Duración de la unidad

2 Horas 15 Minutos

Contenido

Introducción a la IA para documentación, trazabilidad, testeo y optimización SW
Aplicaciones de la IA en el ciclo completo de desarrollo de software
La IA en cada fase del ciclo de vida y herramientas recomendadas
Estrategias efectivas de prompting para desarrollo de software
Ejemplos prácticos de uso de IA en cada fase del desarrollo
Resumen

9 - Generación de documentación técnica con IA

Objetivo

• Generar documentación técnica automatizada utilizando herramientas de IA.

Duración de la unidad

4 Horas 40 Minutos

Contenido

Generación de documentación técnica con IA
Dificultades y errores frecuentes en la documentación tradicional de software
Ejemplo ilustrativo de ausencia de trazabilidad
Creación automática de docstrings a partir del código fuente
Principios para la generación de docstrings con IA
Buenas prácticas sugeridas al generar docstrings automáticamente
Ejemplo de prompt para IA generando docstrings
Generación automática del archivo README.md
¿Por qué automatizar la creación de README.md?
Componentes esenciales en la generación automática de README.md
Estructura del prompt sugerida para el README.md generado con IA
Documentación de APIs y módulos con asistencia de IA
Flujo de trabajo asistido por IA para documentar APIs
Elementos fundamentales de la documentación generada
Ejemplo de prompt efectivo para generar documentación técnica
Optimización y enriquecimiento de la documentación existente
Metodología para auditar y enriquecer documentación existente con IA
Ejemplo de solicitud (prompt) para enriquecimiento automático
Documentación automática masiva de un proyecto
Proceso automatizado de documentación con IA
Componentes generados por la IA
Resumen

10 - Generación de casos de prueba con IA

Objetivo

• Crear casos de prueba automatizados mediante el uso de IA.

Duración de la unidad

3 Horas 40 Minutos

Contenido

Generación de casos de prueba con IA
Generación de tests unitarios desde funciones existentes
Flujo para la generación de tests unitarios con IA
Ejemplo de instructivo para la IA generadora de tests
Ventajas de la generación automatizada de tests
Obtención de casos de prueba a partir de requisitos funcionales
Proceso sistemático: De requisito a caso de prueba
Detección automática de casos límite en el código
¿Qué es un caso límite?
Automatización impulsada por IA y especificaciones
Flujo recomendado para la detección automática
Ejemplo de matriz de casos límite generada automáticamente
Revisar y mejorar pruebas existentes
Análisis sistemático de las pruebas actuales
Evaluación de la calidad técnica y buenas prácticas
Identificación de huecos críticos en la cobertura
Tabla de trazabilidad sugerida
Resumen

11 - Trazabilidad de requisitos con IA

Objetivo

• Aplicar técnicas de IA para la trazabilidad efectiva de requisitos en proyectos de software.

Duración de la unidad

4 Horas 05 Minutos

Contenido

Trazabilidad de requisitos con IA
Fundamentos de las matrices de trazabilidad en proyectos de software
Elementos clave de una matriz de trazabilidad
Propósitos y aplicaciones principales
Cómo funciona una matriz de trazabilidad
Ejemplo de aplicación
Generación de documentación base desde los requisitos
Proceso de conversión: de requisitos a documentación técnica
Detección y marcaje de ambigüedades
Ventajas del enfoque asistido por IA
Asociación de requisitos con código y pruebas
Proceso de asociación semántica apoyado por IA
Paso a paso para la asociación automatizada
Matriz de trazabilidad inicial
Recomendaciones para reforzar la trazabilidad asistida por IA
Comprobación de la cobertura de requisitos en el proyecto
Paso a paso para la comprobación automatizada de la cobertura de requisitos
Ejemplo de informe de cobertura
Resumen ejecutivo
Tabla de cobertura de requisitos
Visualización textual de la cobertura
Recomendaciones para la mejora continua
Construcción de una matriz de trazabilidad paso a paso
Paso a paso para la construcción de una matriz de trazabilidad
Ejemplo de plantilla generada automáticamente
Cómo generar una matriz de trazabilidad en JIRA
Paso a paso para generar una matriz de trazabilidad en JIRA con XRAY
Consideraciones clave
Resumen

12 - Depuración y optimización de código con IA

Objetivo

• Depurar y optimizar código fuente utilizando herramientas de IA.

Duración de la unidad

4 Horas 35 Minutos

Contenido

Depuración y optimización de código con IA
Identificación y depuración de errores con inteligencia artificial
Interpretación automatizada del contexto y análisis de errores
Ejemplo de prompt para análisis de errores
Paso a paso: interacción modelo IA – usuario
Optimización del código mediante IA
Estrategias de optimización asistidas por IA
Práctica guiada: ejemplo de prompt de optimización
Ventajas de este enfoque para distintos roles
Revisión del código según estándares y buenas prácticas
Perspectivas de análisis en la revisión de código asistida por IA
Metodología estructurada de revisión con IA
Salida tipo de IA para la revisión técnica
Recomendaciones para integrar revisiones automáticas en el ciclo de desarrollo
Refactorización guiada por inteligencia artificial
Flujo de trabajo: refactorización asistida paso a paso
Aplicación práctica y perfil del usuario
Resumen

13 - Buenas prácticas y ética en el uso de IA

Objetivo

• Identificar buenas prácticas y consideraciones éticas en el uso de IA durante el desarrollo de software.

Duración de la unidad

2 Horas 35 Minutos

Contenido

Buenas prácticas y ética en el uso de IA
Control de riesgos y validación humana en el desarrollo con IA
Tabla de riesgos y validación en desarrollo asistido por IA
Importancia de la revisión y control humano
Recomendaciones para la integración responsable de IA
Identificación de sesgos y limitaciones en modelos de IA
Principales tipos de sesgos en modelos de IA aplicados al desarrollo software
Consideraciones prácticas para la identificación y mitigación de sesgos
Lista de verificación para validar resultados de IA
Áreas críticas de validación
Implementación rápida: tabla de checklist
Uso de checklist de validación en proyectos reales
Resumen

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