Desarrollo asistido por IA: Fundamentos

Este curso introduce a desarrolladores con experiencia en al menos un lenguaje de programación al uso de herramientas de IA como asistentes en su flujo de trabajo cotidiano. Dirigido a personas que conocen Java, Python o JavaScript y quieren empezar a trabajar con herramientas como GitHub Copilot, Cursor o Claude Code de forma efectiva y con criterio, el curso cubre los principales casos de uso del coding asistido, la diferencia entre asistencia y autonomía, cómo formular peticiones de código útiles y por qué toda sugerencia requiere validación antes de integrarse. Al finalizar, el participante será capaz de usar una herramienta de IA para generar, explicar y reformular código en tareas reales de desarrollo, sabiendo qué revisar y qué no dar por sentado.

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

• Reconocer los principales casos de uso de las herramientas de IA en el ciclo de desarrollo: generación, explicación, documentación y refactorización básica
• Distinguir entre usar la IA como asistente bajo supervisión humana y delegar en ella la generación de código sin control
• Utilizar una herramienta de coding asistido para generar o explicar fragmentos de código simples a partir de una consigna clara
• Reformular una petición de código para obtener una propuesta más concreta, alineada con el lenguaje y el contexto del proyecto
• Identificar que toda sugerencia de código requiere validación humana y reconocer los errores más frecuentes en código generado por IA

1. Panorama del coding asistido por IA Herramientas principales: GitHub Copilot, Cursor, Claude Code; casos de uso establecidos: generación, explicación, documentación, refactorización; qué hace bien la IA y qué no; diferencia entre asistencia y generación autónoma sin supervisión
2. Formulación de peticiones efectivas Qué información necesita el modelo para generar código útil: lenguaje, librería, contexto del proyecto, comportamiento esperado; diferencia entre peticiones vagas y peticiones específicas; ejemplos comparativos en Java, Python y JavaScript
3. Reformulación e iteración Cuándo y cómo reformular una petición cuando el resultado no encaja; añadir contexto técnico: tipos de datos, patrones del proyecto, casos límite; estrategia de iteración en dos o tres pasos hasta obtener un resultado útil
4. Validación y errores frecuentes Por qué toda sugerencia requiere revisión; errores más frecuentes: APIs obsoletas, supuestos de tipo incorrectos, casos límite no contemplados; diferencia entre que el código compile y que sea correcto; qué revisar siempre antes de integrar

• Entorno de desarrollo instalado y funcional (VS Code recomendado)
• Acceso a al menos una herramienta de coding asistido: GitHub Copilot (prueba gratuita), Cursor (plan gratuito) o Claude Code
• Conocimientos básicos de Git para gestionar los ejercicios prácticos del curso

Ninguno requerido en cuanto a IA. El participante debe dominar al menos un lenguaje de programación al nivel de un bootcamp de desarrollo (Java, Python o JavaScript): escribir funciones, trabajar con colecciones, leer y modificar código existente. No es necesario haber usado herramientas de IA previamente ni tener conocimientos de machine learning o prompt engineering.