• Introducción a la IA en el ciclo de desarrollo SW y vibe coding
  • ¿Cómo nos ayuda la IA en proyectos de desarrollo SW?
  • ¿Qué es el vibe coding?
  • Técnicas de prompting para proyectos SW
  • ¿Qué herramientas de IA podemos utilizar en el desarrollo SW?
• Cursor AI – Nivel básico
  • Introducción a Cursor AI y su impacto en la productividad del desarrollador
  • 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
  • Emplear comentarios como instrucciones para generar código con IA
  • Detección y depuración de errores en la terminal asistida por IA
  • Cómo aprovechar el chat integrado de Cursor AI
• 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
  • Optimización del flujo de trabajo mediante la ventana de chat de IA (modo agente)
  • Uso del modo Agente para gestión avanzada de múltiples archivos y tareas
  • Funcionamiento y ventajas del modo “Auto Run” en Cursor
  • Servidores MCP en Cursor: qué son y cómo utilizarlos
  • Crear pruebas automatizadas con Cursor AI
• ChatGPT para el desarrollo SW
  • Cómo planificar aplicaciones de software con ayuda de ChatGPT
  • Exploración de herramientas y servicios de IA para desarrollo de software
  • Creación de recursos y activos de desarrollo con inteligencia artificial
  • Programación asistida con ChatGPT: chat, canvas y codex
• Gestión de proyectos de SW con IA
  • Automatización del backlog: transformar requisitos en historias con IA
  • Estimación de esfuerzo de historias de usuario mediante IA
  • Organización y planificación ágil de sprints asistida por IA
  • Generación automática de gráficos burndown con ChatGPT
• 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
• Proyecto Machine Learning: Predicción enfermedades con IA
  • Exposición general del proyecto y objetivos
  • Programación avanzada con Cursor en modo agente
• Introducción a la IA para documentación, trazabilidad, testeo y optimización SW
  • Aplicaciones de la IA en el ciclo completo de desarrollo de software
  • Estrategias efectivas de prompting para desarrollo de software
  • Ejemplos prácticos de uso de IA en cada fase del desarrollo
• Generación de documentación técnica con IA
  • Dificultades y errores frecuentes en la documentación tradicional de software
  • Creación automática de docstrings a partir del código fuente
  • Generación automática del archivo README.md
  • Documentación de APIs y módulos con asistencia de IA
  • Optimización y enriquecimiento de la documentación existente
  • Documentación automática masiva de un proyecto
• Generación de casos de prueba con IA
  • Generación de tests unitarios desde funciones existentes
  • Obtención de casos de prueba a partir de requisitos funcionales
  • Detección automática de casos límite en el código
  • Revisar y mejorar pruebas existentes
• Trazabilidad de requisitos con IA
  • Fundamentos de las matrices de trazabilidad en proyectos de software
  • Generación de documentación base desde los requisitos
  • Asociación de requisitos con código y pruebas
  • Comprobación de la cobertura de requisitos en el proyecto
  • Construcción de una matriz de trazabilidad paso a paso
  • Cómo generar una matriz de trazabilidad en JIRA
• Depuración y optimización de código con IA
  • Identificación y depuración de errores con inteligencia artificial
  • Optimización del código mediante IA
  • Revisión del código según estándares y buenas prácticas
  • Refactorización guiada por inteligencia artificial
• Buenas prácticas y ética en el uso de IA
  • Control de riesgos y validación humana en el desarrollo con IA
  • Identificación de sesgos y limitaciones en modelos de IA
  • Lista de verificación para validar resultados de IA

• 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 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.

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.