| Metodología | Virtual |
|---|---|
| Tipo | SEMINARIO |
| Fecha inicio | 17/09/2026 |
| Fecha fin | 17/09/2026 |
La incorporación de la inteligencia artificial al desarrollo no depende solo de herramientas o modelos, sino también de metodologías, patrones de trabajo y decisiones técnicas que permitan mantener calidad, control y sostenibilidad. Esta sesión aborda cómo estructurar ese trabajo desde una perspectiva de AI Engineering, y cómo evolucionar hacia escenarios más complejos donde intervienen agentes, memoria compartida, orquestación y, en determinados casos, la valoración de modelos propios u open-source.
A lo largo del seminario se revisarán enfoques como spec-driven development, human-in-the-loop, evaluación de outputs y gestión del riesgo, así como sus implicaciones en proyectos greenfield y brownfield. También se introducirá el concepto de agente, los fundamentos de los sistemas multiagente, patrones de orquestación y ejemplos prácticos de colaboración entre agentes. Finalmente, se ofrecerá una visión general sobre cuándo puede tener sentido plantearse modelos propios, despliegues open-source o estrategias alternativas al uso de APIs externas.
El objetivo es que las personas asistentes obtengan una visión más estratégica y técnica de cómo incorporar IA de forma sostenible al ciclo de desarrollo, y cómo tomar decisiones con criterio cuando los escenarios se vuelven más avanzados.
- Comprender qué implica trabajar con un enfoque de AI Engineering
- Conocer metodologías y patrones útiles para incorporar IA al ciclo de desarrollo
- Identificar el papel de la evaluación, la supervisión humana y la gestión del riesgo
- Entender qué es un agente y cómo funcionan los sistemas multiagente
- Descubrir patrones de orquestación y memoria compartida entre agentes
- Obtener criterios para valorar modelos propios u open-source frente al uso de APIs externas
Arquitectos/as de software, tech leads, desarrolladores/as senior, perfiles DevOps y responsables técnicos que quieran entender cómo estructurar metodologías de trabajo con IA y explorar escenarios multiagente y decisiones avanzadas de adopción.
El ponente será José Luis Carretero Doncel, formador IT freelance y Microsoft Certified Trainer (MCT) en activo, con una sólida trayectoria en administración de sistemas, entornos Microsoft y formación técnica especializada. Antes de dedicarse plenamente a la docencia, desarrolló durante más de 15 años su carrera como administrador de sistemas en empresas como Atos Origin y Hyundai España, lo que le aporta una visión muy práctica y realista del trabajo técnico en entornos corporativos.
En la última década ha impartido más de 300 cursos oficiales de Microsoft y formado a más de 2.000 alumnos, con especial foco en tecnologías como Windows Server, Azure, Office 365, Power BI, virtualización y administración de sistemas Microsoft. Su perfil combina experiencia técnica, conocimiento actualizado del ecosistema Microsoft y una clara vocación pedagógica, orientada a que el alumnado comprenda no solo cómo usar una tecnología, sino también el porqué de cada decisión y su aplicación en escenarios reales de trabajo.
- Duración :
4 horas - Metodología :
Virtual - Tecnología :
- Linux
- LPI
- Introducción a las metodologías de AI Engineering
- Spec-Driven Development
- Greenfield y brownfield
- Human-in-the-loop
- Evaluación de outputs
- Gestión del riesgo
- Problemas y límites del Spec-Driven Development
- Qué es un agente
- Sistemas multiagente y patrones de orquestación
- Memoria y contexto compartido
- Ejemplos prácticos
- Cuándo valorar modelos propios u open-source
- Despliegue, selección y optimización a alto nivel