IA PARA DESARROLLADORES - 2026

Este curso proporciona una formación integral y práctica en Inteligencia Artificial aplicada al desarrollo de software, orientada a desarrolladores que desean incorporar IA de forma profesional en productos y sistemas reales.
El programa se centra en el uso de modelos fundacionales, agentes, orquestación, gestión de contexto, MCP y desarrollo guiado por especificaciones, dejando fuera el entrenamiento de modelos y los enfoques académicos de Machine Learning.
El enfoque es eminentemente práctico y arquitectónico. La IA se trata como un componente del sistema, sujeto a contratos, límites, validación y control operativo.

Al finalizar el curso, el asistente será capaz de:

• Comprender el funcionamiento y los límites de la IA moderna desde una pers-pectiva de desarrollo
• Integrar modelos de lenguaje en aplicaciones reales de forma controlada
• Diseñar y operar agentes con reglas explícitas y comportamiento observable
• Gestionar contexto, memoria y herramientas de manera consciente
• Utilizar MCP como frontera técnica, funcional y de seguridad
• Aplicar desarrollo guiado por especificaciones en entornos asistidos por IA
• Evaluar riesgos, costes y fiabilidad de sistemas con IA

Curso dirigido a:
• Desarrolladores junior o early-career
• Ingenieros de software en procesos de reskilling
• Profesionales técnicos que deseen integrar IA en aplicaciones existentes

• Conocimientos básicos de programación
• Experiencia previa en desarrollo de aplicaciones (backend, frontend o full-stack)
• Familiaridad con conceptos generales de arquitectura de software

No se requieren conocimientos previos de Inteligencia Artificial ni Machine Learning.

Módulo 1 – Fundamentos prácticos de IA para desarrolladores (6 h)
• IA, Machine Learning y Deep Learning: visión operativa
• Modelos fundacionales y LLMs
• Inferencia vs entrenamiento
• Tokens, contexto y ventanas de contexto
• Embeddings y casos de uso habituales
• Dónde encaja (y dónde no) el ML clásico hoy
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Módulo 2 – LLMs como herramienta de desarrollo (8 h)
• Uso profesional de LLMs vía API
• Tipos de interacción: chat, completion, tool-calling
• Gestión explícita del contexto
• Context engineering frente a prompting tradicional
• Patrones habituales (RAG, validación, post-procesado, finetunning, embed-dings)
• Costes, latencia y límites
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Módulo 3 – Agentes y AgentOps (10 h)
• Definición y arquitectura de agentes
• Agentes mono-tarea y multi-tarea
• Flujos de razonamiento controlados
• Orquestación de agentes
• Introducción a AgentOps
• Observabilidad, control de errores y evaluación
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Módulo 4 – MCP, Skills y herramientas como contrato (8 h)
• Introducción a MCP
• Recursos, prompts y herramientas. Skills
• MCP como frontera de seguridad y gobernanza
• Diseño de servidores MCP
• Separación modelo / sistema
• Integración de agentes con MCP
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Módulo 5 – Desarrollo guiado por especificaciones con IA (6 h)
• Problemas habituales del desarrollo asistido por IA
• Especificaciones como fuente de verdad
• Introducción al Spec-Driven Development
• Flujo Speckit: Specify, Clarify, Plan, Tasks
• Contexto controlado, trazabilidad y validación
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Módulo 6 – Proyecto integrador: campo de entrenamiento (2 h guiadas + trabajo continuo)
• Proyecto iniciado desde el primer día
• Evolución continua durante el curso
• Uso combinado de LLMs, agentes, MCP y especificaciones
• Enfoque experimental: probar, romper, medir y corregir


Prácticas en máquina
• Todas las sesiones incluyen trabajo práctico
• Ejercicios monográficos por módulo
• Proyecto integrador como entorno de entrenamiento técnico
• El proyecto no busca ser una solución final, sino un campo de entrenamiento donde los asistentes experimentan, cometen errores y aprenden a diseñar sis-temas con IA de forma profesional
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Nota: El programa está alineado con prácticas reales de la industria en 2026 y es adaptable a distintos stacks tecnológicos manteniendo su enfoque conceptual, práctico y arquitectónico.