FORMACIÓN PARA EMPRESAS
Programa mejor y mas rapido con asistentes de IA
Formacion para equipos de desarrollo en uso profesional de IA para codificar: Copilot, Cursor, prompting efectivo, revision critica y limites.
¿Qué es Programacion con IA y prompting?
Los asistentes de IA para programacion (GitHub Copilot, Cursor, ChatGPT, Claude) estan cambiando como se escribe codigo. Pero la diferencia entre usarlos bien y usarlos mal es enorme: un equipo que los domina es significativamente mas productivo; un equipo que los usa sin criterio introduce bugs sutiles, deuda tecnica y dependencia sin comprension.
En Q2BSTUDIO formamos equipos de desarrollo en el uso profesional de IA para programar. No es un curso de prompting generico: es formacion para desarrolladores que quieren integrar estas herramientas en su flujo de trabajo manteniendo calidad, seguridad y comprension del codigo que producen.
Cubrimos: como funciona un LLM a nivel conceptual (sin entrar en ML avanzado, pero suficiente para entender sus limites), prompting efectivo para codigo (contexto, especificidad, ejemplos, restricciones), uso de Copilot/Cursor en el IDE (completions, chat, edits, agent mode), revision critica de codigo generado (detectar errores sutiles, validar logica, verificar seguridad), y cuando NO usar IA (decisiones arquitectonicas sin contexto, seguridad critica, dominio que el modelo no conoce).
Abordamos patrones productivos: scaffolding rapido con IA + refinamiento humano, tests generados y validados, refactoring asistido, documentacion automatizada, debugging con contexto, y exploracion de APIs/librerias nuevas. Tambien cubrimos anti-patrones: copiar sin entender, aceptar sin revisar, depender del modelo para decisiones que requieren contexto de negocio, y prompts ambiguos que generan codigo incorrecto.
La seguridad es un eje transversal: que no compartir con el modelo (secrets, datos personales, codigo propietario en modelos cloud), como validar que el codigo generado no introduce vulnerabilidades, y cuando la revision humana es obligatoria vs opcional.
Los ejercicios son practicos: los participantes usan Copilot/Cursor sobre su propio proyecto (o uno proporcionado) y comparan productividad con y sin IA, calidad del output, y tiempo de revision. Al finalizar, cada persona tiene criterio para decidir cuando la IA acelera y cuando introduce riesgo.
Entregamos guia de prompting por caso de uso, checklist de revision y politica de uso sugerida para la empresa.
FUNCIONALIDADES
Funcionalidades de Programacion con IA y prompting
Fundamentos de LLMs para devs
Como funciona el modelo, sus limites y por que alucina a veces.
Prompting efectivo para codigo
Contexto, ejemplos, restricciones y formatos que mejoran el output.
Copilot/Cursor en el IDE
Completions, chat, edits, agent mode y configuracion optima.
Revision critica de output
Detectar errores logicos, bugs sutiles y vulnerabilidades en codigo generado.
Patrones productivos
Scaffolding, tests, refactoring, docs y debugging asistidos con IA.
Seguridad y privacidad
Que no compartir, validacion de seguridad y politicas de uso.
Anti-patrones
Cuando NO usar IA y errores habituales que introducen deuda tecnica.
Ejercicios comparativos
Mismo task con y sin IA: medir productividad, calidad y revision.
TECNOLOGÍAS
- TypeScript
- Python
- OpenAI API
- GitHub Copilot
- Cursor
PREGUNTAS FRECUENTES
Preguntas frecuentes sobre Programacion con IA y prompting
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