La mayoría de formación de «»IA para developers»» se centra exclusivamente en escribir código. Pero el desarrollo de software tiene fases de descubrimiento, diseño, validación y operaciones que juntas pesan más esfuerzo que la propia fase de codificación, y ahí casi nadie enseña dónde y cómo aplicar IA.

DevAcademy propone este curso como puerta de entrada conceptual a la ruta de IA aplicada al ciclo de desarrollo de software: dónde tiene sentido aplicar IA en cada fase, y con qué criterio priorizar un caso de uso frente a otro según su impacto real.

• Comprender las fases del ciclo de desarrollo y el peso real de esfuerzo de cada una.
• Aplicar un framework de priorización de casos de uso de IA por impacto y madurez.
• Identificar casos de uso de IA en las fases de descubrimiento y diseño, antes de escribir código.
• Reconocer dónde se concentra hoy la adopción real de IA en desarrollo, validación y operaciones.
• Elaborar el mapa de madurez de IA aplicado al ciclo de desarrollo de un equipo.

Después de este curso tendrás un framework propio para decidir dónde invertir primero en IA dentro del ciclo de desarrollo de tu organización, en lugar de adoptar herramientas sueltas sin una visión de conjunto.

• Fases del ciclo de desarrollo:
  • Descubrimiento, diseño, desarrollo, validación y operaciones.
  • Proporción real de esfuerzo que representa cada fase.
• Percepción habitual frente a la realidad:
  • Por qué se asocia ‘IA para developers’ solo con escribir código.
  • Qué se pierde al no mirar el resto de fases del ciclo.

• Criterios de priorización:
  • Impacto potencial frente a madurez de mercado de cada caso de uso.
  • Cómo puntuar un caso de uso de forma comparable con otros.
• Aplicación práctica del framework:
  • Ejemplo de priorización aplicado a un conjunto real de casos de uso.
  • Cómo revisar la priorización a medida que cambia el contexto.

• Casos de uso en fases tempranas:
  • Ejemplos de IA aplicada a investigación y análisis de requisitos.
  • Ejemplos de IA aplicada a prototipado antes de programar.
• Valor de aplicar IA en estas fases:
  • Por qué actuar pronto reduce el coste de cambios posteriores.
  • Ejemplos de decisiones mejoradas gracias a esta aplicación temprana.

• Dónde se concentra la adopción real hoy:
  • Generación de código, testing y observabilidad como focos principales.
  • Por qué estas fases han sido las primeras en adoptar IA de forma masiva.
• Qué queda por delante en el resto del mapa:
  • Fases donde la adopción todavía tiene mucho recorrido.
  • Oportunidad de diferenciarse cubriendo esas fases menos maduras.

• Aplicación práctica:
  • Cada alumno elaborará el mapa de madurez de IA aplicado al ciclo de desarrollo de un equipo ficticio, priorizando los casos de uso según impacto y esfuerzo estimado.