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Volver a cursos Nivel avanzado · Curso técnico · Desarrollo agéntico

Cómo programar de forma agéntica.

Aprende a moverte con criterio en el nuevo ecosistema de IA para desarrollo: copilotos, IDEs agénticos, generación de código, testing, seguridad, APIs, agentes y automatización real del ciclo de software.

Descripción general

No se trata de usar una herramienta. Se trata de saber elegir y dirigirlas.

Este curso enseña a desarrolladores y perfiles técnicos a entender el ecosistema actual de IA aplicada al software. La base es clara: distinguir entre un copiloto que completa código y una IA generativa capaz de razonar sobre arquitectura, generar bloques completos y actuar como agente dentro de un proyecto.

Duración 16 horas de formación
Formato 4 sesiones intensivas
Enfoque Agnóstico de herramienta
Precio 2.000 € · 30% dto.
Reserva del curso

Forma a tu equipo para programar con IA de verdad.

Un curso intensivo para que los desarrolladores entiendan qué herramienta usar, cuándo usarla, cómo integrarla y qué decisiones técnicas tomar.

Precio del curso 3.800 €
30% de descuento si es tu primera vez con nosotros
Código: PRIMERAVEZ
Solicitar curso Llámanos o escríbenos indicando el código para aplicar el descuento de primera vez.
Programa resumido

Cuatro sesiones para entender el desarrollo asistido por IA.

La página no necesita mostrar diecinueve módulos como si fuera una sábana técnica. Aquí está el recorrido completo, explicado de forma clara y comercial.

01
4 h

Fundamentos: entender la IA que asiste al código.

Diferencias reales entre copilotos de código, IA generativa y agentes. Qué hacen bien, dónde fallan y cómo cambia el rol del desarrollador.

  • Copilotos vs IA generativa de código.
  • Cómo funcionan los LLMs aplicados al software.
  • Prompt engineering para desarrollo.
02
4 h

IDEs inteligentes y ecosistema de herramientas.

Mapa práctico de herramientas reales: copilotos clásicos, IDEs agénticos y extensiones para VS Code. La clave no es probarlo todo, es saber qué elegir.

  • GitHub Copilot, Tabnine, Codeium y similares.
  • Cursor, Windsurf, Antigravity y Zed.
  • Criterios: privacidad, latencia, precio y stack.
03
4 h

Calidad, seguridad y automatización.

Cómo usar IA para mejorar tests, auditoría, documentación, revisión de PRs y pipelines de CI/CD sin meter ruido en el flujo de trabajo.

  • Tests unitarios, integración y E2E.
  • Snyk, Semgrep, CodeQL y análisis de seguridad.
  • Documentación, changelogs y PRs asistidas.
04
4 h

APIs, agentes y futuro del desarrollo.

La capa avanzada: APIs de modelos, control de costes, frameworks de orquestación, agentes de código, MCP y estrategia de adopción en equipos reales.

  • OpenAI, Anthropic, Gemini y modelos locales.
  • LangChain, Vercel AI SDK y frameworks de agentes.
  • MCP, sistemas internos y adopción en equipos.
Herramientas y categorías

Un mapa para no perderse entre tanto humo.

El curso no vende una herramienta concreta. Enseña a entender categorías, ventajas, límites y escenarios de uso para tomar decisiones técnicas con cabeza.

Copilotos y editores asistidos.

Herramientas que ayudan mientras escribes código, completan patrones y aceleran tareas repetitivas.

GitHub Copilot Tabnine Codeium Amazon Q

IDEs y flujos agénticos.

Entornos que entienden contexto amplio del proyecto y pueden asistir tareas más complejas.

Cursor Windsurf Antigravity Zed

APIs, agentes y orquestación.

Capa técnica para integrar modelos, controlar costes y conectar IA con sistemas reales.

OpenAI API Anthropic API LangChain MCP

Para quién es este curso.

Dirigido a perfiles técnicos con experiencia previa en desarrollo de software. No se requiere experiencia previa usando herramientas de IA.

  • Desarrolladores backend, frontend y fullstack.
  • DevOps, QA engineers y perfiles de automatización.
  • Líderes técnicos y responsables de equipos.
  • Equipos que quieren adoptar IA sin improvisar.

Qué se lleva el equipo.

Criterio técnico para elegir, usar e integrar IA en el ciclo de desarrollo sin depender de modas ni de la herramienta más ruidosa del momento.

  • Diferenciar copilotos, generadores y agentes.
  • Elegir herramientas según privacidad, coste y stack.
  • Aplicar IA en testing, seguridad, PRs y documentación.
  • Entender APIs, agentes, MCP y estrategia de adopción.
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