Adopción Práctica de Inteligencia Artificial para Desarrolladores de Software

Por qué existe este curso

Adoptar IA como desarrollador no es difícil — pero la fase de exploración sí consume tiempo valioso. Probar herramientas, entender cuáles funcionan realmente, descubrir los patrones que generan resultados consistentes, construir un flujo de trabajo que tenga sentido: todo eso puede tomarte meses de prueba y error.

Este curso existe para que no tengas que recorrer ese camino solo.

Jorge Domínguez lleva más de dos años trabajando diariamente con Claude Code, Claude AI y las herramientas del ecosistema de desarrollo asistido por IA. Lo que enseña aquí no es teoría ni documentación oficial: es el destilado de lo que él mismo hubiera querido tener desde el primer día — los patrones que funcionan, los errores que no valen la pena cometer, y un framework de trabajo probado que puedes empezar a usar desde el día siguiente.

Al terminar el curso, los participantes no salen con una introducción: salen con una base operativa lista — un sistema de prompts técnicos, un flujo de trabajo con agentes, y la comprensión estructural de cómo integrar IA en su día a día como desarrolladores.

Lo que hace diferente este curso

Objetivos de aprendizaje

Al término del curso, los participantes habrán fortalecido su capacidad para:

1. Comprender el nuevo rol del desarrollador Entender cómo cambia el perfil del ingeniero en un contexto de desarrollo asistido por IA.
2. Construir prompts técnicos efectivos Para generación de código, debugging, refactorización y documentación técnica.
3. Usar Claude Code y Claude AI como copilotos Dentro de flujos reales de ingeniería, no solo como chatbots de preguntas y respuestas.
4. Aplicar el framework BMAD Para estructurar proyectos asistidos por IA de forma organizada y escalable.
5. Comprender el protocolo MCP Y sus posibilidades de integración con herramientas y entornos de desarrollo reales.
6. Integrar IA en el flujo de trabajo diario De forma sostenible y progresiva, sin romper los procesos existentes.
7. Resolver un caso práctico de extremo a extremo Aplicando todos los conocimientos del curso en el taller integrador de cierre.

Contenido del curso

6 módulos, 24 horas. Estructura progresiva: cada módulo construye sobre el anterior hacia el taller integrador.

1. Introducción a la adopción de IA para desarrolladores Panorama actual del desarrollo asistido por IA. Evolución del rol del desarrollador. Exploración comparativa de herramientas (Claude Code, Claude AI, Google AI Studio) e identificación de oportunidades en el trabajo diario. 3h — 1h conceptual / 2h práctica.
2. Prompting práctico para ingeniería y desarrollo Fundamentos y técnicas avanzadas: prompts multi-paso, chain-of-thought, few-shot. Construcción de prompts para generación de código, debugging, refactorización y documentación. Biblioteca personal de prompts reutilizables. 4h — 1.5h conceptual / 2.5h práctica.
3. Desarrollo asistido por IA con Claude Code y Claude AI Uso práctico de Claude Code y Claude AI como copilotos en flujos realistas de ingeniería. Prototipado, análisis, generación, refactorización y documentación asistida. El módulo más intensivo del curso. 6h — 2h conceptual / 4h práctica.
4. Introducción aplicada al framework BMAD BMAD como estructura para organizar el trabajo de desarrollo asistido por IA. Fases del framework, relación entre descubrimiento, diseño, ejecución y mejora continua. Ejercicio guiado de estructuración. 3h — 1h conceptual / 2h práctica.
5. Integración de agentes con herramientas y entornos: introducción a MCP Concepto y valor de conectar agentes con herramientas reales. MCP como protocolo de integración. Casos de uso con IDEs, repositorios, AWS, Jira y otros entornos. Identificación de oportunidades propias. 4h — 1.5h conceptual / 2.5h práctica.
6. Taller práctico integrador Caso guiado de extremo a extremo que consolida prompting, desarrollo asistido, BMAD y visión de integración. Diseño del flujo, aplicación de herramientas, socialización de resultados y recomendaciones de adopción. 4h — 0.5h conceptual / 3.5h práctica.

Distribución de horas por módulo

Metodología

El curso combina fundamentos conceptuales con aplicación práctica intensiva, asegurando habilidades operacionales accionables desde la primera sesión:

Herramientas del curso

El curso está diseñado para participantes con suscripción Claude Pro, que incluye acceso completo a Claude.ai y Claude Code.

Nota: Los participantes deben contar con una suscripción activa a Claude Pro antes del inicio del curso. El instructor orientará la configuración inicial de Claude Code en la primera sesión.

¿A quién va dirigido?

Este curso está dirigido a desarrolladores de software que deseen incorporar la inteligencia artificial en su flujo de trabajo diario.

Perfil recomendado

• Desarrolladores de software con experiencia práctica en algún lenguaje de programación
• Ingenieros de software, analistas de desarrollo y arquitectos de soluciones
• Técnicos y profesionales de tecnología que escriben o revisan código regularmente
• Profesionales de DevOps, QA o áreas afines interesados en automatización asistida por IA

No se requiere experiencia previa con herramientas de IA, pero sí disposición para experimentar.

Prerrequisitos

• Conocimientos básicos de programación en cualquier lenguaje
• Acceso a un computador con conexión a internet estable
• Familiaridad con un entorno de desarrollo (IDE, terminal o editor de código)

Sobre el instructor

Jorge Domínguez — Consultor e Instructor Independiente en IA Generativa y Desarrollo Asistido por Agentes. Ingeniero de Sistemas con más de 15 años de experiencia en desarrollo de software, arquitectura de soluciones e innovación tecnológica. MBA de la Universidad de Leipzig (Alemania). Graduado del programa ejecutivo del MIT xPRO "Diseño y Desarrollo de Productos y Servicios de Inteligencia Artificial" (2025).

Ha capacitado a más de 60 empresas e instituciones — incluyendo Bancolombia, Comfandi y la Universidad de los Andes — en adopción de IA en tres niveles: C-Level, Senior Management e Innovadores. Ha liderado el área de educación continua en IA para profesionales y organizaciones desde la Universidad de los Andes.

Actualmente se desempeña como AI Solution Architect implementando flujos de trabajo con MCP, agentes de IA y arquitecturas cloud-native en AWS. Trabaja diariamente con Claude Code, Claude AI, Cursor y ChatGPT en proyectos reales de producción.

Certificaciones

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