Generación de Software con Inteligencia Artificial

Curso intensivo online (impartido en inglés o en español)
20 horas · 2 semanas · Lunes a jueves · 19:00–21:30 (CET)
Sesiones en vivo + grabaciones disponibles.

Aprende a integrar IA en el ciclo de vida del software para acelerar el desarrollo, reducir errores y mejorar la toma de decisiones.

70% hands‑on / 30% teoría
Soporte
Acceso a grabaciones

¿Por qué este curso?

Los equipos técnicos que entienden cómo integrar la IA en su flujo de trabajo generan software más rápido, con menos errores y con decisiones mejor fundamentadas.

Impacto inmediato

Ejercicios aplicados a escenarios reales de desarrollo, QA, seguridad y datos.

Metodología práctica

70% práctica en vivo con repos y tooling listo para usar.

Resultados medibles

Ahorro de tiempo, reducción de bugs y mejora en calidad de entregables.

¿Para quién está diseñado?

¿Qué aprenderás?

Crear asistentes de codificación alineados a políticas internas

Generar y refactorizar código con IA

Detectar vulnerabilidades desde el inicio

Construir apps ligeras basadas en modelos abiertos

Combinar RAG + MCP para workflows seguros y trazables

Buenas prácticas y evaluación responsable

70% práctico, 30% teoría. Todo online, en inglés, con grabaciones disponibles.

Formato y horario

Requisitos

Aprende con especialistas en Inteligencia Artificial

Zuzanna Parcheta es ingeniera de software y especialista en inteligencia artificial aplicada al desarrollo y a la automatización de procesos. Ha trabajado en proyectos internacionales de alta exigencia técnica, incluyendo su etapa en Luxemburgo en el Centro de Traducción, donde contribuyó al desarrollo de sistemas de traducción automática que superaron el rendimiento de motores comerciales y de la propia Comisión Europea, combinando NLP avanzado, deep learning y despliegue en producción a escala.

Con un perfil muy orientado a impacto real, Zuzanna ayuda a equipos técnicos a integrar IA en su flujo diario de trabajo: generar y revisar código con más calidad y en menos tiempo, documentar de forma automática, crear tests y validaciones de seguridad, y acelerar la entrega de producto sin perder control técnico.

Además de construir soluciones, Zuzanna forma a otros ingenieros, analistas y responsables técnicos para que sepan usar IA de forma profesional (no solo “probar prompts”). Su metodología es práctica y transparente: casos reales, ejercicios guiados paso a paso y herramientas listas para aplicar desde el primer día en tu propio proyecto.

¿Listo para aprender con Zuzanna?
Reserva tu plaza y comienza a transformar tu forma de desarrollar software con inteligencia artificial.

Cómo son los módulos que verás en el curso

Módulo 1 — La IA a lo largo del ciclo de vida del software

Lo que aprenderás:
Cómo la IA mejora cada fase del ciclo de vida del software (SDLC): requisitos, diseño, implementación, pruebas, despliegue y mantenimiento.
Beneficios realistas y riesgos comunes (calidad, velocidad, privacidad, dependencia excesiva).
Parte práctica:
Prompts cortos que transforman tareas rutinarias (explicaciones, refactorizaciones, pruebas).

Módulo 2 — Cómo crear prompts eficaces

Lo que aprenderás:
Prompts buenos vs. malos; cómo dar instrucciones a una IA como si fuera un desarrollador junior; estructura, restricciones y ejemplos.
Cómo crear un GPT personalizado y ligero alineado con las guías de codificación.
Parte práctica:
Construir y probar un asistente de codificación consciente de las políticas internas; comparar resultados entre modelos usando una checklist de corrección y estilo.

Módulo 3 — Generación de código en la práctica

Lo que aprenderás:
Cómo funciona la generación de código mediante LLMs (contexto, seguimiento de instrucciones, fine-tuning).
Opciones de herramientas en editores y navegadores.
Parte práctica:
Generar funciones y una pequeña aplicación a partir de una especificación en lenguaje natural; iterar mediante feedback en lugar de correcciones manuales.

Módulo 4 — Refactorización con IA

Lo que aprenderás:
Diferencias entre refactorización y optimización; “mide antes de cortar”; legibilidad, complejidad, pruebas, seguridad y rendimiento.
Herramientas gratuitas de calidad de código, pruebas, seguridad y perfilado en distintos lenguajes.
Parte práctica:
Limpiar código “spaghetti”; comparar complejidad y tiempo de ejecución antes y después; justificar los cambios con métricas.

Módulo 5 — Optimización del coste computacional

Lo que aprenderás:
Tiempo, memoria y dinero: cómo vincular el rendimiento al coste computacional; vectorización y decisiones algorítmicas.
Parte práctica:
Acelerar un baseline de nearest-neighbor usando NumPy (y opcionalmente KDTree/BallTree o Numba); verificar salidas idénticas y reportar mejoras de velocidad y coste.

Módulo 6 — Del modelo a la aplicación de chat

Lo que aprenderás:
Bloques básicos de un programa de GenAI: tokenizador, transformador, decodificación, servicio y opciones de interfaz (CLI/Gradio/FastAPI).
Parte práctica:
Ejecutar un modelo pequeño localmente o en Colab; construir una interfaz mínima de chat y probar tareas simples de extremo a extremo.

Módulo 7 — Detección de vulnerabilidades asistida por IA

Lo que aprenderás:
Fundamentos de SAST/DAST, SBOMs, mapeo CWE/CVE; cómo y dónde la IA puede ayudar, y sus límites; flujos seguros de revisión en CI.
Parte práctica:
Romper y corregir una pequeña aplicación Flask usando Bandit/Semgrep/pip-audit; añadir una revisión con IA que proponga diffs precisos y razonados.

Módulo 8 — Servidores MCP: hacer que los modelos actúen de forma segura

Lo que aprenderás:
Qué es y qué no es MCP; herramientas, recursos y prompts; transportes stdio/SSE; principios de mínimo privilegio, validación y trazabilidad.
Parte práctica:
Construir un pequeño servidor MCP en Python; exponer una herramienta y un recurso; explorarlo con MCP Inspector y una CLI.

Módulo 9 — LangChain y RAG: hacer que los modelos sepan de forma segura

Lo que aprenderás:
Conceptos básicos de LangChain (modelos, prompts, parsers, chains/LCEL, herramientas/agentes, retrievers/RAG) y cuándo usar cada uno. Chunking, metadatos, embeddings, vector stores; salidas estructuradas y mecanismos de control (guardrails).
Parte práctica:
Laboratorios A/B/C: crear un repositorio desde una especificación usando RAG, generar README y tareas fundamentadas con citas, y ejecutar un agente con control de aprobación y herramientas de archivo.

Módulo 10 — Proyecto final “Grounded Action”: combinar RAG + MCP

Lo que aprenderás:
Reglas de decisión: cuándo usar MCP (actuar) frente a RAG (saber), y por qué el mejor patrón suele ser retrieve → decide → act → explain.
Parte práctica:
Implementar un pequeño flujo de trabajo: recuperar una política (RAG), ejecutar una acción segura mediante una herramienta MCP y producir un resumen citado para trazabilidad y auditoría.

Módulo 11 — IA Confiable y Explicable

Lo que aprenderás:
Principios fundamentales de la IA Confiable: equidad, responsabilidad, transparencia y supervisión humana.
Explicabilidad vs. interpretabilidad — por qué ambas son esenciales para el cumplimiento (AI Act, ISO 42001, NIS2).
Sesgos, robustez y gobernanza de datos en sistemas de software asistidos por IA. Cómo integrar la explicabilidad en los procesos de desarrollo y documentación.
Parte práctica:
Usar bibliotecas de código abierto (por ejemplo, SHAP, LIME, ELI5) para generar explicaciones de modelos.
Diseñar una mini “tarjeta de transparencia” que resuma el propósito del modelo, sus fuentes de datos y sus limitaciones para una herramienta interna de IA.

Precios

Empresas

Pack equipos máx. 15 personas → 5.499€ por edición
Calendario adaptado
Espacio de Q&A para el equipo

Particulares

Precio individual → 449€ (IVA incluido)
Acceso a grabaciones
Certificado
Soporte por email
Próxima edición: 12 de enero de 2026

Preguntas frecuentes

¿En qué idioma se imparte?

En inglés y en español. Puedes elegir la modalidad que prefieres.

¿Tendré acceso a grabaciones?

Sí, todas las sesiones quedan grabadas y se entregan a los estudiantes.

¿Necesito experiencia previa?

Recomendamos nociones básicas de programación/scripting y manejo de Git.

¿Cómo reservo?

Rellena el formulario y te contactaremos para confirmar tu plaza. Si eliges modalidad de empresa las fechas serán a concertar, si eliges modalidad individual la próxima edición empieza el 12 de enero de 2026.

Contacto

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