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TRILHA 1

🧭 Fundamentos AI First

Dónde está realmente la IA en la ingeniería de software hoy — y por qué el profesional que domina los fundamentos saca mucho más provecho de ella. Cierra con Spec-Driven Development: transformar la intención en criterios verificables.

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Módulos
12
Temas
~1h40
Duración
Base
Nivel
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el humano decide todo el humano decide el sistema Fase 1 · Autocompletado sugiere líneas y fragmentos Fase 2 · Asistente explica, genera y corrige cuando se lo pides Fase 3 · Agente lee el repo · edita · ejecuta pruebas · se corrige a sí mismo

Cómo leer: los escalones suben porque la IA asume más ejecución en cada fase, pero la línea discontinua muestra lo que cambia de verdad: en la fase 1 decides cada línea; en la fase 3 decides el sistema en el que trabaja el agente. Por eso la ingeniería importa más, no menos.

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Contenido detallado

1.1 ~50 min

🧭 Dónde está realmente la IA en la ingeniería

Las tres fases (autocomplete, asistente, agente), lo que necesita un agente para funcionar, el nuevo papel del ingeniero y los límites reales de las herramientas.

Qué es:

Tres etapas de uso de la IA en el desarrollo. La fase 1 sugiere líneas mientras escribes. La fase 2 responde, explica y genera archivos cuando se lo pides. La fase 3 recibe una tarea y la ejecuta: lee el repositorio, edita archivos, ejecuta comandos y pruebas, analiza el error e intenta corregir su propia implementación.

Por qué aprender:

Cada fase exige un tipo de control diferente. Aplicar los hábitos de la fase 1 a un agente de la fase 3 es el origen de la mayoría de los accidentes: revisas una línea mientras ya cambió dieciocho archivos.

Conceptos clave:

Autocomplete = sugerencia · Asistente = respuesta a pedido · Agente = ejecución con herramientas · La responsabilidad humana pasa de la línea al sistema.

Qué es:

La lista de requisitos operativos de un agente: acceso controlado al repositorio, contexto, documentación, herramientas, entorno de ejecución, memoria, estado, permisos, reglas, pruebas, criterios de finalización, mecanismo de interrupción y registro de las acciones.

Por qué aprender:

Cuando un agente "no funciona", casi siempre falta un elemento de esta lista; no es que el modelo sea débil. Es el diagnóstico más rápido que existe.

Conceptos clave:

Agente = componente operativo dentro de un sistema controlado · Sin criterio de finalización, no hay conclusión · Sin registro, no hay auditoría.

Qué es:

El cambio en el trabajo: menos escribir cada línea y más especificar, preparar el contexto, definir límites, diseñar la verificación y evaluar el resultado.

Por qué aprender:

Quien sigue midiendo la productividad por líneas escritas se vuelve invisible; quien estructura el sistema en el que trabaja la IA multiplica a todo el equipo.

Conceptos clave:

Especificar > escribir · Evaluar el resultado es una habilidad central · La velocidad sin verificación es un riesgo acelerado.

Qué es:

El conocimiento duradero de ingeniería —arquitectura, pruebas, sistemas operativos, redes, APIs, seguridad, bases de datos e infraestructura— que se usa para evaluar lo que produjo la IA.

Por qué aprender:

Sin fundamentos, no detectas problemas de concurrencia, fallas de seguridad, errores de modelado, dependencias frágiles ni el impacto en otro sistema; aun así, el código pasa las pruebas.

Conceptos clave:

Cuanto más código se genera, más valiosa es la capacidad de evaluarlo · La herramienta cambia; la comprensión de los sistemas permanece.

Qué es:

Lo que la IA todavía suele hacer mal: solo ve el contexto que le diste, desconoce las reglas no escritas, supone cómo se comportan las integraciones que no puede observar y confunde «la prueba pasó» con «se cumplió la intención».

Por qué aprender:

Saber dónde falla la herramienta es lo que define qué tareas delegas hoy y cuáles requieren aprobación humana.

Conceptos clave:

Contexto ausente = suposición · Pasar la prueba ≠ estar correcto · Un límite conocido se convierte en regla, no en sorpresa.

Qué es:

La forma de trabajar en la que la única entrada es la frase del momento: sin especificación, sin pruebas, sin límites y sin revisión independiente.

Por qué aprender:

Parece productivo durante una semana y pasa la factura al mes siguiente: duplicación semántica, inconsistencias entre módulos y cambios que nadie puede revisar.

Conceptos clave:

La IA acelera la producción y también acelera los errores · La diferencia no está en el prompt, sino en el sistema que lo rodea.

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1.2 ~50 min

📐 Spec-Driven Development

Cómo convertir una intención en una especificación estructurada que reduce la ambigüedad y que un agente puede ejecutar y verificar.

Qué es:

Un flujo en el que la especificación precede al código: intención → especificación estructurada → plan → implementación → pruebas → verificación.

Por qué aprender:

La especificación es el único artefacto que indica qué es «correcto». Sin ella, el agente y la persona negocian la definición de terminado a mitad del camino.

Conceptos clave:

Spec ≠ texto genérico · Reducir la ambigüedad es el objetivo · Toda spec termina en un criterio verificable.

Qué es:

La estructura estándar: problema, objetivo, alcance, fuera de alcance, entradas, salidas, contratos, condiciones de error, restricciones, criterios de aceptación, pruebas y definición de terminado.

Por qué aprender:

Cada campo ausente se convierte en una decisión que el agente toma por su cuenta, normalmente la más genérica posible.

Conceptos clave:

"Fuera del alcance" evita una refactorización salvaje · "Contratos" protege a quienes consumen tu API · "Definición de terminado" cierra la discusión.

Qué es:

El límite explícito de la tarea más la lista de condiciones observables que demuestran que se completó.

Por qué aprender:

Un agente sin límites «mejora» lo que no se pidió; un criterio vago devuelve un trabajo que parece terminado, pero no lo está.

Conceptos clave:

El criterio de aceptación se puede verificar, no es opinable · El alcance negativo vale tanto como el positivo.

Qué es:

La parte de la spec que fija los formatos, las interfaces y los comportamientos que se preservan, además de lo que debe ocurrir ante cada fallo.

Por qué aprender:

Casi toda regresión grave en producción nace de un contrato implícito que nadie escribió y que la IA no podía adivinar.

Conceptos clave:

La condición de error es un requisito · La compatibilidad es un contrato · El camino de error necesita una spec tanto como el camino feliz.

Qué es:

El par canónico: una solicitud de una línea frente a la versión que define medios de pago, idempotencia, estados, webhooks, reintentos, logs, compatibilidad, datos sensibles, pruebas, rollback y bloqueo de merge.

Por qué aprender:

Es el ejercicio más rápido para calibrar al equipo: todos ven enseguida cuántas decisiones estaban ocultas en esa frase breve.

Conceptos clave:

La ambigüedad no desaparece; alguien toma una decisión · Cuanto mejor sea la spec, menor será la posibilidad de una decisión incompatible con el sistema.

Qué es:

La práctica de traducir cada criterio de aceptación en una prueba automática, cerrando el ciclo spec → prueba → implementación → verificación.

Por qué aprender:

Una regla escrita en texto es útil; esa misma regla como prueba es confiable, y es lo que permite delegar la ejecución al agente sin perder el control.

Conceptos clave:

La prueba es la especificación ejecutable · Sin pruebas, «listo» es una opinión · El verificador es quien autoriza la autonomía.

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