Capacitación corporativa · AI Software Engineering
Capacita a tu equipo en IA aplicada al desarrollo de software
Del uso improvisado de IA a un método común: especificación, agents, workflows, QA y documentación en el ciclo real de desarrollo.
- Mismo temario que la versión individual: OpenSpec, agents y workflows.
- Criterios comunes de validación para código y artefactos generados con IA.
- Aula + repos + sesiones en vivo a medida de tu calendario.
- Seguimiento por participante para líderes y RRHH.
Aula compartida · Vivos coordinados con tu equipo · Repos por módulo · Certificados y reporte de avance
Programa para equipos
8 módulos · 60 lecciones · Sesiones en vivo coordinadas con tu equipo
Propuesta corporativa
Tu equipo ya usa IA. La pregunta es si lo hace con método común.
En muchas empresas cada persona usa ChatGPT, Claude o Cursor a su manera. Eso genera inconsistencia, riesgo y retrabajo.
Prompts sueltos sin proceso compartido.
Código generado sin contexto ni revisión alineada.
Pruebas y documentación desconectadas del sistema real.
Distintos niveles de madurez entre colaboradores.
Poca trazabilidad en cambios asistidos con IA.
Dificultad para escalar buenas prácticas entre squads.
Este programa ayuda a que el equipo adopte IA con el mismo flujo: analizar, especificar, implementar, validar y documentar.
No es un taller de prompts. Es un programa para equipos técnicos.
No es esto:
- Una charla motivacional sobre «el futuro de la IA».
- Una lista de prompts para copiar y pegar.
- Un curso básico de ChatGPT para no técnicos.
- Un demo de herramientas sin aplicación al ciclo de desarrollo.
- Capacitación sin seguimiento de avance ni material reutilizable.
Sí es esto:
- Programa estructurado (8 módulos · 60 lecciones) para todo el equipo.
- OpenSpec, agents y workflows aplicados al trabajo real.
- Sesiones en vivo coordinadas con tu calendario y objetivos.
- Repos prácticos por módulo para practicar y replicar.
- Reporte de avance por participante para líderes y RRHH.
La ventaja no está en usar más herramientas. Está en que todo el equipo trabaje con el mismo criterio.
Metodología del programa
Del prompt suelto al workflow que el equipo puede repetir
Método en la práctica
De prompts sueltos a un flujo repetible
El programa te lleva por un recorrido estructurado: analizar, especificar, implementar, validar y documentar.
- 1 Prompt suelto
- 2 Prompt técnico
- 3 Contexto
- 4 Especificación
- 5 Implementación asistida
- 6 Validación
- 7 QA
- 8 Documentación
- 9 Workflow reusable
El programa alinea a developers, QA y tech leads en un flujo claro, repetible y validable — no en trucos individuales.
¿Esta capacitación es para tu equipo?
Sí encaja si…
- Tu equipo ya usa IA, pero sin método ni estándares comunes.
- Tienes developers, QA, tech leads o arquitectos en adopción de IA.
- Buscas estandarizar OpenSpec, agents y validación en squads.
- Necesitas seguimiento de avance para responsables de capacitación.
- Quieres material reutilizable para onboarding interno.
Probablemente no encaje si…
Para orientar la decisión de capacitación sin perder tiempo del equipo ni del negocio.
- Buscas un taller genérico de prompts sin programa estructurado.
- Esperas que la IA reemplace la revisión técnica humana.
- Solo necesitas una charla introductoria de una hora.
- No hay perfiles técnicos que puedan validar lo generado por IA.
- No tienes tiempo para que el equipo avance en aula entre sesiones.
Qué logrará tu equipo al terminar
No solo conceptos: criterios comunes para aplicar IA en análisis, especificación, implementación, validación y documentación.
- Criterios compartidos para usar IA con validación técnica.
- Requerimientos y especificaciones más claras con OpenSpec.
- Agents y workflows reutilizables entre squads.
- QA y documentación asistida con rigor.
- Menos dependencia de respuestas de IA sin revisar.
- Material y playbooks para onboarding interno.
Ruta de aprendizaje
No necesitan dominar todas las herramientas antes de empezar. El programa lleva al equipo paso a paso, con sesiones en vivo acordadas con ustedes.
Aula
8 módulos · 60 lecciones · ~30 h
Sesiones en vivo
Sesiones en vivo coordinadas con tu equipo · agenda acordada con tu empresa
Etapa 1 · Fundamentos de IA en desarrollo
LLMs, herramientas, prompts técnicos, contexto y criterio profesional.
Etapa 2 · OpenSpec y especificación
Spec-Driven Development antes de implementar.
Etapa 3 · Skills, agents y MCP
Capacidades reutilizables y conexión con herramientas externas.
Etapa 4 · Implementación y QA
Código asistido, pruebas, revisión y documentación.
Etapa 5 · Seguridad y gobierno
Privacidad, secretos y adopción responsable en equipos.
Programa del curso
Mismo programa que la versión individual, pensado para equipos con aula compartida y seguimiento corporativo.
8 módulos · 60 lecciones · Sesiones en vivo coordinadas con tu equipo
Módulo 1 Fundamentos de IA aplicada al desarrollo de software
Comprenderás el ecosistema de los LLM, sus capacidades, limitaciones, consumo de tokens y posibles usos dentro del desarrollo de software.
- Conceptos fundamentales de LLM, tokens, contexto e inferencia.
- Diferencias entre modelos locales y modelos consumidos desde servicios cloud.
- Instalación y ejecución de un modelo LLM gratuito compatible con el computador.
- Consumo programático de un modelo local mediante su API.
- Uso de API keys para conectar aplicaciones con distintos proveedores de modelos.
- Gestión segura de claves mediante variables de entorno.
- Comparación de respuestas entre varios modelos.
- Evaluación de precisión, consistencia, alucinaciones, velocidad y costo.
- Relación entre tokens, ventana de contexto, latencia y costo.
- Lectura del consumo reportado por las APIs.
- Criterios para elegir el modelo adecuado según la tarea.
Módulo 2 Spec-Driven Development con OpenSpec
Aprenderás a convertir requerimientos ambiguos en especificaciones claras antes de modificar código.
- Análisis de requerimientos.
- Identificación de ambigüedades.
- Definición de alcance y restricciones.
- Creación de especificaciones con OpenSpec.
- Criterios de aceptación.
- Casos positivos, negativos y escenarios límite.
- Relación entre especificación, implementación y validación.
Módulo 3 Skills, agents y workflows reutilizables
Aprenderás a levantar el contexto técnico de un proyecto y convertir conocimientos, instrucciones y tareas frecuentes en skills, agents y workflows reutilizables.
- Levantamiento del contexto técnico del proyecto.
- Identificación de arquitectura, convenciones, dependencias y restricciones.
- Definición de instrucciones base para trabajar sobre un repositorio.
- Diferencias entre prompt, skill, agent y workflow.
- Creación de skills para tareas reutilizables.
- Definición de agents con propósito, contexto, límites y responsabilidades.
- Construcción de workflows para análisis, implementación y validación.
- Separación entre contexto permanente, contexto del proyecto y contexto de la tarea.
- Selección del contexto realmente necesario.
- Uso de resúmenes e instrucciones reutilizables para reducir tokens.
- Cómo evitar enviar repositorios o conversaciones completas sin necesidad.
Módulo 4 Model Context Protocol: herramientas y contexto externo
Comprenderás cómo MCP permite conectar agents y asistentes con herramientas, operaciones y fuentes de contexto externas de forma estructurada y controlada.
- Conceptos de cliente y servidor MCP.
- Resources y tools.
- Definición de entradas y operaciones.
- Conexión con fuentes de contexto.
- Validación de parámetros.
- Permisos y límites de acceso.
- Integración con herramientas compatibles.
- Riesgos asociados a herramientas externas.
Módulo 5 Implementación end-to-end guiada por especificaciones
Aplicarás OpenSpec, el contexto del proyecto, skills, agents y herramientas de IA para implementar un cambio completo sobre código existente, manteniendo trazabilidad entre el requerimiento, la especificación y el resultado.
OpenSpec → Contexto → Plan → Implementación → Integración → Validación
- Convertir una especificación en un plan de implementación.
- Identificar archivos, componentes y contratos afectados.
- Dividir el cambio en tareas pequeñas y verificables.
- Preparar el contexto antes de solicitar modificaciones.
- Implementar cambios sobre frontend, backend o ambos.
- Utilizar skills y agents definidos previamente.
- Coordinar cambios entre componentes o repositorios.
- Revisar diferencias de código antes de aceptar resultados.
- Mantener trazabilidad entre criterios de aceptación y código.
- Ejecutar la aplicación y corregir errores de integración.
- Evitar cambios innecesarios fuera del alcance definido.
Módulo 6 QA, testing y revisión asistida con IA
Aprenderás a generar planes y casos de prueba con apoyo de IA, validar implementaciones y revisar hallazgos sin perder rigor técnico.
- Generación automatizada de planes de prueba.
- Creación de casos de prueba desde requerimientos y criterios de aceptación.
- Identificación de escenarios positivos, negativos y casos límite.
- Pruebas funcionales, unitarias o de integración según el cambio.
- Detección de regresiones.
- Revisión técnica de código asistida por IA.
- Evaluación crítica de hallazgos generados.
- Validación humana de resultados.
- Controles básicos de seguridad y datos sensibles.
Módulo 7 Documentación técnica y playbooks reutilizables
Aprenderás a documentar decisiones, cambios y workflows, convirtiendo el conocimiento del proyecto en activos reutilizables para futuros desarrollos.
- Documentación técnica asistida por IA.
- Registro de decisiones y limitaciones.
- Relación entre especificación, código y pruebas.
- Instrucciones reutilizables del proyecto.
- Creación de playbooks técnicos.
- Checklists de implementación y validación.
- Documentación de skills, agents y workflows.
- Actualización de documentación existente.
- Preparación de una entrega técnica comprensible.
Módulo 8 Seguridad, privacidad y gobierno mínimo de IA
Aplicarás criterios para proteger información sensible, limitar acciones, controlar costos y establecer reglas mínimas para utilizar inteligencia artificial de forma responsable.
- Información sensible y datos que no deben compartirse.
- Permisos y límites de agents y herramientas.
- Riesgos derivados del contexto y las integraciones.
- Validación de acciones automatizadas.
- Reglas mínimas de uso responsable.
- Criterios básicos de gobierno para proyectos y equipos.
- Límites de consumo y presupuesto por herramienta.
- Seguimiento del uso de tokens y costos de API.
- Prevención de solicitudes repetitivas o contextos innecesariamente grandes.
Cómo capacita tu equipo este programa
1 · Aula compartida
8 módulos y 60 lecciones con el mismo temario para todo el equipo. Cada participante avanza en la plataforma con seguimiento individual.
2 · Sesiones en vivo a medida
Encuentros en vivo coordinados con tu empresa: demos, ejercicios guiados y Q&A sobre el temario y los repos. La agenda se define con tu equipo.
3 · Repositorios prácticos
Material en repos por tema para practicar entre sesiones y estandarizar criterios en squads.
4 · Seguimiento corporativo
Reporte de avance por participante para responsables de capacitación desde Mi cuenta.
La diferencia competitiva será el método, no solo la herramienta.
Cada vez más equipos usan IA. Quienes estandaricen especificación, validación y workflows ganarán velocidad sin sacrificar calidad ni trazabilidad.
Capacitar al equipo hoy reduce fricción mañana entre squads, QA y liderazgo técnico.
Repositorios prácticos para el equipo
Repos explicativos por módulo para que el equipo practique OpenSpec, agents, implementación, QA y documentación — y adapte el material a su stack.
Estructura por módulos alineada al aula.
README, ejemplos y casos para practicar entre sesiones.
Material reutilizable en onboarding y guilds internas.
Casos orientados a requerimientos, specs, código asistido y validación.
Propuesta corporativa
Propuesta según tamaño del equipo, alcance y calendario de sesiones en vivo. Te respondemos en 24–48h hábiles.
AI Software Engineering para equipos tech
Incluye:
- Aula corporativa con el programa completo (8 módulos · 60 lecciones).
- Sesiones en vivo coordinadas con tu equipo y calendario.
- Repositorios prácticos explicativos por módulo.
- Acceso para múltiples colaboradores.
- Seguimiento de avance por participante.
- Certificados de finalización y reporte para líderes / RRHH.
Respondemos en 24–48h hábiles · Propuesta según participantes y alcance
Preguntas frecuentes
Seguimiento de avance para responsables de capacitación
Los líderes y referentes de RRHH consultan el avance del equipo desde Mi cuenta (reporte por participante).
Aula corporativa con el programa completo AI Software Engineering
Sesiones en vivo coordinadas con tu empresa
Repositorios prácticos explicativos por tema del curso
Acceso para múltiples colaboradores del equipo
Seguimiento de avance por participante
Certificados de finalización y reporte para RRHH / líderes
Consulta el avance desde Mi cuenta (responsables de capacitación).
Solicita propuesta
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