Inteligencia Artificial aplicada al Desarrollo de Software

Inicia el: 26/10/2026
Cantidad de horas: 96 hs.
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Inscripciones abiertas · Cupos limitados#BecasITTI · 30% de beca

Inteligencia Artificial aplicada al desarrollo de software

Una formación práctica para integrar la IA en todo el ciclo de desarrollo y dirigirla con criterio profesional.

Docente
Ing. Linda Riquelme
En alianza conCISOFT · Cámara Paraguaya de la Industria del Softwareitti
Asistente del curso● en línea
¿Qué voy a saber hacer al terminar el curso?

Vas a trabajar con agentes de IA con criterio, no solo con herramientas:

  • ✓especificar antes de generar
  • ✓auditar el código y las pruebas que produce la IA
  • ✓construir y evaluar tu propio agente

Y salir con un repositorio público que lo demuestra.

¿Otra consulta? Atendemos por WhatsApp…

96 h
50 sincrónicas + 46 asincrónicas
15
semanas de actividad
6
módulos
2 por semana
clase en vivo + mentoría
Así relaciona las palabras un modelo de IA▬ conexión más fuerte

01 · Objetivo

Dirigir la IA con criterio

Formar desarrolladores capaces de dirigir agentes de codificación a lo largo del ciclo de vida del software, produciendo evidencia auditable de lo entregado y sosteniendo criterio técnico propio frente a la salida de la IA.

EspecificarDiseñarGenerarVerificarDocumentar
02 · Perfil de egreso

Perfil del egresado

Competencias al egresar6 de 6 ✓
Al finalizar el programa, el egresado es capaz de:

Traducir un requerimiento ambiguo en una especificación con criterios de aceptación verificables, y usar esa especificación como contexto de trabajo del agente.

Elegir deliberadamente el nivel de autonomía con el que delega una tarea, y justificar la elección en términos de riesgo y verificabilidad.

Auditar código y pruebas generadas por IA identificando riesgos concretos.

Construir un agente acotado con herramientas y evaluarlo de forma determinista con un conjunto de casos de referencia.

Documentar la procedencia del trabajo asistido por IA de manera que un tercero pueda reconstruir cómo se llegó al artefacto.

Sostener una conversación técnica sobre sus decisiones y defender su trabajo ante preguntas de pares.

Un portafolio verificable al egresar

El egresado cuenta con un repositorio público con su proyecto, las pruebas, el agente evaluado y el registro de cómo se llegó a cada resultado. Hoy el código hecho con IA abunda; lo escaso es la evidencia de criterio, y eso es lo que muestra ese repositorio.

Roles para los que prepara:
Desarrollo backendCalidad y automatizaciónOrquestación y evaluación de agentes
Tu portafolio en GitHubpúblico
tu-repositorio/
├── especificacion.md— qué debe hacer el sistema
├── decisiones/— por qué se diseñó así
├── pruebas/— que todo funciona
├── agente/— el agente de IA
├── evaluaciones/— cómo se midió el agente
└── procedencia.md— qué hizo la IA y qué hizo la persona
03 · Plan de estudios

Seis módulos, un mismo caso de estudio

Seis módulos secuenciales sobre un mismo caso de estudio, que el estudiante hace evolucionar desde la especificación hasta el proyecto final. Cada módulo cierra con un entregable evaluado.

Plan de estudios● 6 módulos
Objetivo

Disponer de un entorno de desarrollo profesional propio y del vocabulario mínimo para iniciar el curso.

Nivelación
  • ›Terminal y control de versiones
  • ›Funcionamiento básico de APIs
  • ›Ejercicios de nivelación
Entorno
  • ›Configuración profesional basada en Python
  • ›Editor con asistente de IA
  • ›Repositorio y configuraciones
Objetivo

Analizar críticamente el rol de la IA generativa en el ciclo de desarrollo y operar con niveles de autonomía explícitos.

La IA en el ciclo de vida del software
  • ›Cómo se reorganiza el ciclo de desarrollo
  • ›IA generativa, ventana de contexto y alucinaciones técnicas
  • ›Niveles de autonomía
  • ›Economía de contexto y de créditos
  • ›Proveedores
Ética, riesgos y prácticas seguras
  • ›Catálogo de AI smells y verificación como disciplina
  • ›Política de uso responsable
Objetivo

Especificar y diseñar un sistema de modo que la especificación sea insumo verificable tanto para personas como para agentes.

Ingeniería de requisitos con IA
  • ›Documento de requisitos de producto
  • ›Técnica de carga de contexto y registro de versiones
Modelado técnico y documentación ejecutable
  • ›Diagramas como código
  • ›Registros de decisión de arquitectura
  • ›Configuración de repositorio y conocimiento procedimental para agentes
Objetivo

Construir y verificar una funcionalidad con TDD asistido, contratos de datos y arquitectura por capas.

Generación y refactorización asistida
  • ›Contratos de datos como arnés de seguridad
  • ›Desarrollo guiado por pruebas asistido por IA
  • ›Arquitectura por capas
  • ›Refactorización dirigida de código generado
  • ›Patrones de diseño
Estrategias de testing
  • ›Verificación frente a validación
  • ›Niveles de prueba y criterios de calidad
  • ›Riesgos de las pruebas generadas por IA
Objetivo

Diseñar, acotar y evaluar un agente con herramientas, aplicando barandas justificadas contra riesgos concretos.

Integraciones y uso de herramientas
  • ›De asistente a agente: bucle, herramientas y protocolo de contexto
  • ›Salidas estructuradas
  • ›Automatización de flujos de trabajo
Orquestación, evaluación y seguridad agéntica
  • ›Diseño de agentes y autonomía graduada
  • ›Patrones multiagente y agentes de larga duración
  • ›Evaluación determinística
  • ›OWASP de riesgos agénticos 2026 y barandas de contención
Objetivo

Consolidar, documentar y defender el trabajo propio con criterio profesional.

Integración y endurecimiento
  • ›Consolidación del repositorio, limpieza y endurecimiento de seguridad
  • ›Documentación final
Documentación y defensa
  • ›Comunicación técnica del trabajo propio
Entregables finales
◆Proyecto final: repositorio consolidado, video de recorrido y reflexión escrita
◆Demo Day asincrónico con revisión entre pares
04 · Calendario

De octubre a marzo

El programa abre el lunes 26 de octubre de 2026 con el Módulo 0 asincrónico y cierra el domingo 14 de marzo de 2027. Las clases son los jueves y se habilitan sesiones de repaso y mentoría los martes.

▶ lun 26 oct 2026dom 14 mar 2027 ■
M0M1M2M3M4M5receso
Jueves
2 h
Clase en vivo
Martes
1,5 h
Mentoría y repaso (opcional)
Asincrónico
~3 h
Trabajo autónomo estimado
Módulo 0 · 26 oct – 8 nov
Onboarding y nivelación
Bienvenida y taller de configuración: jue 29 oct
Mentoría de configuración: mar 3 nov
Módulo 1 · 9 – 22 nov
Fundamentos de IA
Clases: jue 12 y 19 nov
Mentoría: mar 17 nov
Módulo 2 · 23 nov – 13 dic
Especificación y diseño técnico
Clases: jue 26 nov, 3 y 10 dic
Mentorías: mar 24 nov y 1 dic (el 8 dic es feriado)
Pausa · 14 dic – 17 ene
Receso de fin de año
Se publica un kit de mantenimiento para no perder el ritmo
Módulo 3 · 18 ene – 7 feb
Prototipo, arquitectura y testing
Clases: jue 21 y 28 ene, 4 feb
Mentorías: mar 19 y 26 ene, 2 feb
Módulo 4 · 8 – 28 feb
Automatización, agentes y seguridad
Clases: jue 11, 18 y 25 feb
Mentorías: mar 9, 16 y 23 feb
Módulo 5 · 1 – 14 mar
Proyecto final integrado
Mentoría: mar 2 mar · Clase final: jue 4 mar
Cierre de entregas: dom 14 mar
05 · Requisitos

¿A quién está dirigido?

Requisitos excluyentes
●Haber programado antes en algún lenguaje: variables, condicionales, ciclos y funciones.
●Computadora propia o de uso exclusivo con permisos de instalación, y conexión estable.
●Cuenta de GitHub activa.
●Disponibilidad real de 6 h semanales: 3 h de clase sincrónica + hasta 3 h de trabajo autónomo.
●Compromiso de cursar el programa completo y presentar el proyecto final. condición para mantener la beca ITTI
Deseables, no excluyentes
+Manejo básico de git en línea de comandos. se nivela en M0
+Nociones de Python: sintaxis, entornos virtuales, instalación de paquetes. se nivela en M0 y M1
+Haber consumido o construido una API REST alguna vez.
+Experiencia previa con un asistente de IA en el editor.
+Contexto laboral o académico donde aplicar lo aprendido durante el cursado.
+Lectura de documentación técnica en inglés a nivel comprensivo.
La actitud que buscamos

Ganas de leer código que no escribiste, de dudar de una respuesta que parece correcta y de mostrar tu trabajo ante tus pares.

06 · Docentes

Equipo docente

Ing. Linda Riquelme
Docente principal

Ing. Linda Riquelme

CEO de Nahos TechIngeniera en InformáticaDocente universitaria

Ingeniera en Informática, docente universitaria y profesional con amplia experiencia en desarrollo de software, inteligencia artificial aplicada y formación de talento TIC. Actualmente se desempeña como CEO de Nahos Tech, donde lidera el diseño y la ejecución de programas de capacitación en tecnologías emergentes, inteligencia artificial aplicada, automatización y desarrollo de software, articulando necesidades de la industria, la academia y el sector público.

Soporte académico

Equipo de mentores

Profesionales del sector tecnológico encargados del acompañamiento personalizado, resolución de dudas técnicas y seguimiento constante de los proyectos prácticos durante el curso.

07 · Inversión

Becas ITTI: 30% de beca parcial

#BecasITTI · 30% de beca parcialitti*Cupos limitados
Inversión total
2.500.000 Gs.
Con la beca parcial
1.700.000 Gs.
Plan de pago accesible
Matrícula
300.000 Gs.
Cuotas
4 cuotas de 350.000 Gs.
Además
Posibilidad de
Pasantías en itti y taller de educación financiera
Certificado por el Instituto CIRD en alianza conCISOFT
>>> curso.inscribirme()

Tu próximo commit empieza el 26 de octubre.

Consultá requisitos y contenido curricular. Cupos limitados.

Consultá e inscribite por WhatsApp

En resumen
InicioLunes 26 de octubre de 2026
CierreDomingo 14 de marzo de 2027
Carga horaria96 horas
Inversión2.500.000 Gs.1.700.000 Gs.
Beca30% becado por itti
CuposLimitados
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