Máster de IA para Desarrolladores
Online, en vivo y certificado

Máster de IA para Desarrolladores

De developer a Agentic Engineer

Online, en vivo y certificado

Desarrolla con IA en el nuevo paradigma: specs, contexto, arneses y validación aplicados a todo el ciclo de desarrollo. Aprende cómo orquestar un flujo que produce el mismo estándar en cada PR, lo escribas tú o lo escriba un agente.

🕒 Duración:

19 semanas

📅 Próxima fecha:

13 de octubre 2026

🌎 100% online

4,8 / 5

+2.800 alumnos satisfechos

Descripción del Máster

En este Máster aprenderás la habilidad más demandada en ingeniería de software los próximos años: Inteligencia Artificial.

De la mano de expertos, conseguirás aplicar la IA en todas las etapas del desarrollo de software, desde el análisis inicial y los tests, hasta el despliegue y la monitorización. Aprenderás a usar como un PRO Claude Code, Cursor y Github Copilot, además de herramientas especializadas.

Al final del Máster de IA, habrá mejorado la calidad de tu código, optimizarás tareas rutinarias y tu productividad habrá aumentado radicalmente dentro y fuera del código: serás un Agentic Engineer, ese que todas las empresas buscan hoy en día.

Partners oficiales:

¿Qué incluye la inscripción a AI4Devs?

¿Para quién es este Máster?

Este programa está dirigido específicamente a ingenieros de software y developers que aspiran a convertirse en profesionales de alto rendimiento.

Desarrolladores interesados en mejorar su productividad diaria con IA

Personas que reconocen el poder de las herramientas con IA para automatizar tareas repetitivas y tediosas

Profesionales mid-senior que quieren mejorar la calidad de su código

Líderes y managers de IT que buscan aumentar su impacto

Lo que aprenderás

Aprenderás de manera práctica a sacarle todo el partido a diversas herramientas, mejorando como programador en todas las fases del desarrollo de software:

Github Copilot, Cursor, Claude Code y más
Prompt engineering para developers
Programación backend y frontend
Consultas a bases de datos en lenguaje natural
Historias de usuario y documentación con IA
Testing unitario y funcional 100% automatizado
Herramientas IA de productividad personal

Contenidos del Máster

Sesiones en vivo los martes | 17:30-19:30 hs CEST | 11:30-13:30 hs COT

El programa requiere un mínimo de 6 horas y un promedio de 8 horas de trabajo por semana, que incluyen sesiones en vivo en línea, actividades individuales y grupales, así como el consumo de contenido bajo demanda.

⬇️ Despliega cada sección para saber más sobre cada tema ⬇️

Plan de estudio

1. Harness Engineering
1.1. Claude Code pieza a pieza: CLAUDE.md, skills, hooks, subagentes, plan mode y MCP
1.2. Qué es un harness y por qué marca la diferencia al trabajar con agentes de IA
1.3. Demo comparada: la misma tarea con y sin harness
1.4. Del ticket de Jira al PR: plan, implementación y revisión adversarial automática
1.5. Setup del proyecto listo para trabajar con un solo comando

2. Spec Driven Development
2.1. De una idea difusa a un backlog ejecutable: definición del alcance del MVP
2.2. PRD versionado como fuente de verdad del proyecto
2.3. Épicas, historias de usuario y criterios de aceptación
2.4. Tickets en Jira con prioridad y dependencias
2.5. Sesión de especificación y planificación: no se escribe código

3. SDD con OpenSpec
3.1. Extraer la especificación a partir de código que ya funciona
3.2. Implementar una historia con OpenSpec: proponer, revisar el contrato y aplicar
3.3. Evolucionar una spec existente e instalar la verificación
3.4. Cuándo no conviene usar OpenSpec

4. Documentation and Adversarial Review
4.1. Tests en verde que casi no cubren nada: cómo detectar la falsa cobertura
4.2. Tests de integración a partir de los criterios de aceptación, en rojo primero
4.3. Documentación viva: diagramas, contrato de API generado desde el código y decisiones de arquitectura (ADRs) publicadas en el PR
4.4. Revisión adversarial con agentes y arbitraje de falsos positivos

5. Agent Guardrails
5.1. Auditar las reglas del agente contra el historial de git: ¿se cumplen de verdad?
5.2. Guardarraíles deterministas en CI: documentación siempre sincronizada con su fuente
5.3. Un agente revisor dentro del pipeline con GitHub Actions
5.4. Coste de los agentes y cómo calibrarlos

6. IA para Legacy
6.1. GDPR, marcos regulatorios de IA y agencias de IA
6.2. Buenas prácticas para una ingeniería de comandos segura
6.3. Privacidad y herramientas de soporte
6.4. Ejecución de modelos open-source en local

7. AI para Proyectos Polyrepo
7.1. Un sistema repartido en tres repositorios: API en AdonisJS, web en React y servicio de IA en Python (FastAPI, pgvector y Ollama)
7.2. Reglas y contexto para agentes en entornos multi-repo
7.3. Contratos entre servicios y cómo detectar desviaciones silenciosas
7.4. Mantener las specs sincronizadas con el código

8. Evals for Agentic Harness
8.1. ¿Sirve tu harness? Medición con y sin harness
8.2. ¿Se cumple tu regla? Líneas base, varios ensayos y comparativa entre modelos
8.3. Evals que mienten y cómo detectarlos
8.4. Juez automático calibrado contra el criterio de una persona
8.5. Cerrar el ciclo: convertir una regla en un guardarraíl

9. Ética, Regulación y Privacidad
9.1. Inventario de los datos a los que accede el agente
9.2. Guardarraíles para evitar que datos sensibles acaben en un commit
9.3. Análisis de amenazas y límites de alcance documentados
9.4. Instrucciones maliciosas escondidas en el backlog: cómo detectarlas y protegerse

10. Base de Datos con IA y Campos Vectoriales
10.1. Cambio de motor de base de datos sin romper nada
10.2. Inspección del esquema real con agentes: detectar reglas que se daban por hechas
10.3. Columnas vectoriales, búsqueda semántica e índices

11. Backend: TDD y Pirámide de Test
11.1. Tests que salen en verde sin probar nada
11.2. TDD: el test como contrato, escrito antes del código
11.3. Pirámide de test y bases de datos de prueba
11.4. El harness como garante del ciclo TDD

12. Frontend: Design System y su Testing
12.1. Que el agente conozca y reutilice el catálogo de componentes
12.2. Tokens y componentes: evitar que el agente invente piezas
12.3. Un design system ejecutable con sus historias
12.4. Tests E2E en navegador antes del push

13. DevSecOps: Infraestructura y CI/CD
13.1. Contenerización con Docker: Dockerfile multi-etapa
13.2. Infraestructura como código: revisar el plan antes de aplicar
13.3. CI/CD con GitHub Actions: llevar los guardarraíles del entorno local al pipeline

14. DevSecOps: Observabilidad y Seguridad
14.1. Instrumentación automática de la aplicación y primeras trazas
14.2. Observabilidad: trazas y SLOs
14.3. Auditor de seguridad empaquetado como agente
14.4. Bloqueo de merges por umbral de seguridad

15. Lab 1: Crea tu propio chatbot de documentación técnica con Langchain y Streamlit (Parte 1)

Fundamentos de RAG y bases de datos vectoriales
Langchain
Uso de ficheros como contexto
Interfaces con Streamlit

16. Lab 1: Crea tu propio chatbot de documentación técnica con Langchain y Streamlit (Parte 2)

Consultas complejas
Interfaces de voz
Interfaces de visión

17. Lab 2: Crea tu propio entorno de multi-agentes

Langchain
Langgraph
PydanticAI
Autogen
MCP
Monitorización: Langsmith, Logfire

18. Adopción de IA en el Departamento
18.1. Diseñar un plan de adopción defendible
18.2. Métricas de adopción: elegir una que realmente pueda empeorar
18.3. Presupuesto real: las cuatro partidas de coste
18.4. Gobierno de la IA: decisiones clave por escrito
18.5. Contexto compartido del equipo: dónde vive y cómo se mantiene

Conoce a tus mentores

Álvaro Moya

CTO, mentor de IA y fundador de LIDR

Más de 13 años liderando equipos tech en compañías como Wefox o Revolut. Hoy acompaña a developers y startups en la adopción real de IA en productos y flujos de trabajo. Ha formado a más de 2.000 ingenieros con un enfoque práctico y estratégico.

Antonio Pérez

CIO en Secture Labs

Con más de 20 años en desarrollo de software, lidera proyectos complejos y explora arquitecturas IA aplicadas. Su visión técnica y de negocio ayuda a integrar IA de forma robusta en entornos reales.

Miguel Camacho

CTO, formador y experto en IA

Ingeniero por UPM e IIT Chicago, y profesor asociado en la Universidad Complutense. Especialista en Inteligencia Artificial, Big Data y Machine Learning, le apasionan el liderazgo y el desarrollo hands-on.

Eduardo Hilario Serrano

CTO en IA for Transport

Ha liderado proyectos de IA en logística logrando mejoras de +50% en productividad. Su experiencia implementando IA en entornos complejos aporta visión aplicada y foco en resultados desde el primer día.

Leifer Méndez

Senior Software Engineer

Software Engineer, formador, youtuber con +80K seguidores y creador de códigoencasa.com. Enseña cómo crear herramientas reales con IA, y guía a sus alumnos para aplicar todo lo aprendido desde cero en sus propios proyectos.

Pedro Ávila

Software Engineering Manager

Director de Ingeniería de Software con amplia experiencia y un Máster en Inteligencia Artificial, Pedro acumula más de 13 años como desarrollador, investigador y emprendedor, y ha implementado múltiples soluciones de IA aplicadas a automatización y optimización de procesos.

Testimonios

No nos creas sólo a nosotros, esto es lo que dicen algunos de los desarrolladores aumentados por IA que han pasado por nuestro programa.

Este máster ha sido una de las mejores decisiones de mi carrera. Me dio la base práctica para usar IA en desarrollo de software de forma efectiva y enfocada a negocio. Gracias a lo aprendido, pude crear un MVP funcional en solo un día, aplicando prompting, testing y despliegue con IA. Además, descubrí herramientas como Cursor IDE que ahora uso cada día. AI4Devs me dio velocidad, foco y nuevas formas de resolver problemas complejos.

Erik Rodríguez

Full Stack AI Engineer

Este máster fue clave para integrar IA en todo mi flujo de trabajo como developer. Aprendí desde el uso de LLMs y prompt engineering hasta la aplicación práctica en testing, reuniones y desarrollo fullstack. Lo más poderoso fue poder aplicar todo en un proyecto real: Vecino AI, un sistema para reportar incidencias urbanas con IA. Multipliqué mi velocidad de desarrollo y la calidad de mis entregables. AI4Devs no es teoría, es acción.

Abel Acuña

AI-Powered Developer

AI4Devs me dio un cambio de mentalidad brutal. Aprendí a combinar velocidad, estructura e IA en el desarrollo de productos. Con mi equipo creamos una metodología propia inspirada en el máster, y desarrollamos un sistema llamado PrebriefAI para transformar ideas de cliente en prompts listos para implementar. Lo más valioso: el enfoque estratégico y práctico que te permite convertir la IA en una ventaja competitiva real.

Luis Carlos Charris

AI Engineer & Product Leader

AI4Devs marcó un antes y un después en mi forma de aprender, pensar y construir tecnología. El nivel técnico, la comunidad y la intensidad del programa me engancharon desde el primer día. Aprendí a integrar IA en mis proyectos de forma natural, automatizando tareas, mejorando la calidad del código y ampliando mi impacto como developer. Cada módulo fue un reto que me empujó fuera de mi zona de confort, y eso hizo toda la diferencia.

Leandro Alberto García

Líder Técnico

Completar AI4Devs fue una experiencia transformadora. Aprendí no solo herramientas y técnicas, sino una forma nueva de pensar el desarrollo con IA. El programa me empujó a salir de lo operativo y adoptar una mirada más estratégica, colaborativa y enfocada al impacto. Hoy aplico lo aprendido en mis proyectos, con resultados concretos en eficiencia, calidad y valor. Ser parte de esta comunidad ha sido clave para seguir creciendo profesionalmente.

Gerardo Hernández

Senior AI Engineer

AI4Devs me ayudó a dar un paso adelante en mi carrera. El programa me enseñó cómo aplicar la IA a mis propios proyectos, desde automatización hasta generación de código con contexto. Empecé el curso con curiosidad y lo terminé con confianza, herramientas concretas y una mentalidad completamente distinta. Ya estoy integrando lo aprendido en proyectos reales, y eso es lo que más valoro.

William Bastidas

Web UI Developer

Tenemos la fortuna de entrenar a profesionales TOP de grandes compañías como:

Lo quiero para mí o mi equipo

Si te ha gustado lo que has visto, compartes nuestra visión y crees que AI para Devs puede convertirte en un ingeniero más productivo, eficiente y valioso, por favor rellena el formulario en nuestra web y agenda tu llamada de descubrimiento 👇

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La inscripción al Máster se realiza directamente a través de nuestra web mediante tarjeta de crédito o débito.

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Podrás cancelar tu asistencia al curso hasta 15 días desde el comienzo, y recibirás el reembolso completo.

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Entendemos perfectamente que a veces suceden cosas inesperadas en la vida.

Aunque la política de cancelación, cambios y devoluciones se aplica hasta 48h antes de que se inicie el curso, si finalmente no puedes asistir te ofrecemos una de las siguientes opciones:

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Envíanos un email a hi@lidr.co indicándonos tu interés en el curso. Si queda alguna plaza libre, te avisaremos. Si no, te avisaremos de forma prioritaria cuando se abra una nueva edición del curso.

Creemos firmemente en los equipos con cultura de trabajo remoto en todo el mundo, al igual que nosotros y nuestra audiencia.

Los cursos se llevan a cabo en español, son 100% en línea y cualquier persona puede inscribirse, siempre que el horario les funcione.

Por favor, verifica cuidadosamente en la página del curso los horarios establecidos.

Si algo no está claro o necesitas más información, no dudes en enviarnos un email a hi@lidr.co

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Máster de IA para Desarrolladores

De developer a Agentic Engineer

Online, en vivo y certificado

Descripción del Máster

¿Qué incluye la inscripción a AI4Devs?

Clases presenciales online

Programación práctica

Q&A con mentores TOP

Contenido complementario

Certificado final

Comunidad exclusiva

¿Para quién es este Máster?

Lo que aprenderás

Plan de estudio

1. Desarrollo con agentes IA

2. Uso de IA en todo el ciclo de vida del desarrollo

3. Creación de productos con IA

4. Adopción de IA en el equipo