[Workshop] Spec-Driven 3X: El salto a Agentic Engineer
En esta demo técnica aprenderás a aplicar Spec-Driven Development con Claude Code para orquestar todo tu flujo de desarrollo sin cuellos de botella ni caos en el proceso. Verás paso a paso cómo configurar tu entorno como un pro usando skills, SDD y MCPs, transformar requisitos en especificaciones claras y validar automáticamente cada resultado con testing integrado. Construiremos una funcionalidad completa en directo aplicando este enfoque en un proyecto real y tendrás acceso al repositorio de código.
🤯 Si lo que ves te vuela la cabeza y quieres convertirte en Agentic Engineer el Máster AI4Devs es para ti:
En esta demo técnica aprenderás a aplicar Spec-Driven Development con Claude Code para orquestar todo tu flujo de desarrollo sin cuellos de botella ni caos en el proceso.
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Máster de IA para Desarrolladores Online en vivo y certificado
Devs y líderes AI-Powered
Conviértete en un ingeniero de software o líder altamente productivo y aprovecha la oportunidad de tener un copiloto en tu día a día, en todas las fases del desarrollo de software…y también fuera del código.
- Multiplica x3 tu productividad y haz más con mucho menos
- Automatiza las tareas más monótonas de tu día a día
- Mejora rápidamente tu calidad en todas las fases del desarrollo
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 ChatGPT 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 AI-powered developer, ese que todas las empresas buscan hoy en día.
¿Qué incluye la inscripción a AI4Devs?
Clases presenciales online
Cada semana tendrás sesiones en directo con demos prácticas y casos de estudio reales. Acceso ilimitado a las grabaciones por 12 meses.
Programación práctica
No es solo teoría: escribirás código real desde el primer día. Resolverás problemas, construirás funcionalidades y en 30 horas habrás lanzado tu propio producto.
Q&A con mentores TOP
Dispondrás de un espacio seguro donde traer tus inquietudes, problemas y desafíos actuales, y contarás con profesionales con experiencia para ayudarte.
Contenido complementario
Además de las sesiones en vivo, tendrás acceso a contenido pregrabado y recursos seleccionados para profundizar en cada tema y seguir aprendiendo a tu ritmo.
Certificado final
Al completar el Máster y aprobar el examen final, obtendrás un certificado que valida tus competencias y cuenta con el respaldo de LIDR.
Comunidad exclusiva
Accede a una red privada de expertos, líderes y oportunidades. Eventos, recursos, novedades del sector y empleos TOP para acelerar tu carrera profesional.
¿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.
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
- 32 horas de sesiones en vivo
- 30 horas de prácticas + 6h de laboratorios opcionales
- Próxima edición: 29 de julio de 2026
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. Metodología para un uso efectivo de copilotos IA
1. Los 3 pilares del uso efectivo de copilotos IA
1.1. Introducción al desarrollo asistido por IA: beneficios, limitaciones y panorama actual
1.2. Pilar 1 — La Herramienta: taxonomía, comparativa y criterios de selección
1.3. Pilar 2 — El Contexto: tipos de contexto, context windows y optimización
1.4. Pilar 3 — El Prompt: anatomía de un prompt técnico efectivo y patrones de prompting
1.5. Integración: framework de decisión y aplicación en el SDLC
2. Setup de proyecto y Spec Driven Development
2.1. Spec Driven Development: filosofía y por qué las specs potencian la IA
2.2. El protocolo OpenSpec: estructura, componentes y niveles de detalle
2.3. Creación de especificaciones con IA: generación, validación y refinamiento
2.4. Configuración del entorno de desarrollo con IA: del repositorio vacío al proyecto listo para implementar
3. Implementación práctica con copilotos de IA
3.1. Copilotos de IA en profundidad: instalación, configuración y criterios de selección entre opciones
3.2. Desarrollo guiado por especificaciones: de la spec OpenSpec al código funcional
3.3. Funcionalidades avanzadas: MCPs, subagentes, multi-file editing y terminal integration
3.4. Workflows optimizados: refactorización, code review y debugging con IA
3.5. Consolidación: documentación inline y métricas de productividad
4. Planificación y documentación efectivas con IA
4.1. Diseño de sistemas, arquitectura y modelado de datos
4.2. Diagramas como código con IA
4.3. Documentación de código, comentarios y bases de conocimiento
4.4. Spec-Driven Development (SDD)
4.5. Documentos de requisitos
4.6. Refinamiento de user stories y tickets de trabajo. Planificación de sprints y estimación de esfuerzo
5. Documentación efectiva de un proyecto apoyado en IA
5.1. Documentación de arquitectura: diagramas C4/UML, ADRs y flujos de datos con IA
5.2. Diagramas como código: Mermaid, PlantUML y generación automática desde el codebase
5.3. Documentación de APIs y código: OpenAPI/Swagger, docstrings y convenciones
5.4. Documentación operacional: runbooks, guías de instalación y troubleshooting
5.5. Docs-as-Code: automatización con CI/CD y publicación automática
6. Privacidad, Ética y Regulación utilizando AI
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
2. Uso de copilotos en el ciclo de vida del desarrollo
7. Tests unitarios y TDD con AI
7.1. Ciclo red-green-refactor, mejores prácticas para pruebas unitarias
7.2. Herramientas de testing con IA y prompts específicos
8. Bases de datos con AI
8.1. Buenas prácticas y auditoría de bases de datos con IA
8.2. Generación y evolución inteligente de modelos de datos
8.3. Consultas avanzadas y reasoning SQL asistido
8.4. Optimización y migraciones complejas con IA
8.5. Casos de uso avanzados: automatización extremo a extremo en BBDD
9. Backend con AI
9.1. Backend: buenas prácticas, patrones de diseño y uso en entornos reales
9.2. Casos de uso reales: nuevas funcionalidades y endpoints, refactorización de código heredado, corrección de errores
9.3. Automatización de Pull Requests, Code Reviews e interacciones con git
10. Frontend con AI
10.1. Frontend: buenas prácticas
10.2. Del diseño al código con IA. Herramientas de vibe coding (Lovable, Builder…), Figma MCP, uso de sistemas de diseño existentes
10.3. Casos reales: lógica de API, refactorización, errores
11. QA Automation con AI
11.1. Automatización de QA: pruebas de regresión e integración
11.2. Playwright MCP, pruebas automatizadas de navegador y otras herramientas de testing con IA
11.3. Automatización de la creación de escenarios de prueba con IA en Selenium y Cypress
11.4. Sesión de preguntas y discusión interactiva
12. DevSecOps con AI. Parte 1
12.1. Infrastructure as Code (IaaC): automatización de creación y actualización de scripts (Terraform, etc.)
12.2. CI/CD optimizado y automatizado con IA: GitHub Actions, Bitbucket Pipelines, etc.
12.3. Security by design en el uso de IA
12. DevSecOps con AI. Parte 2
12.4. Monitorización y observabilidad con IA
12.5. Taller práctico: creación de un pipeline de despliegue y panel de monitorización
3. Creación de productos con IA
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
Lab 1. Crea tu propio chatbot de documentación técnica con Langchain y Streamlit (Parte 2)
Consultas complejas
Interfaces de voz
Interfaces de visión
Lab 2. Crea tu propio entorno de multi-agentes
Langchain
Langgraph
PydanticAI
Autogen
MCP
Monitorización: Langsmith, Logfire
4. Futuro del desarrollo de software aumentado por IA
13. El futuro del rol del ingeniero de software. Parte 1
13.1. El desarrollador aumentado por IA: beneficios y riesgos
13.2. Adopción de la IA en el departamento. Técnicas de gestión del cambio
13. El futuro del rol del ingeniero de software. Parte 2
13.3. Habilidades clave para ser un ingeniero de impacto en la era de la IA
13.4. Sesión de preguntas y discusión interactiva
13.5. Palabras finales y cierre
Conoce a tus mentores
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.
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.
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.
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.
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.
Especialista en AWS, sistemas de alta disponibilidad y prácticas DevOps, combina una sólida visión técnica con liderazgo de equipos, gobierno tecnológico y alineación estratégica con el negocio, gestionando presupuestos multimillonarios y construyendo organizaciones tecnológicas de alto rendimiento desde cero.
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.
Tenemos la fortuna de entrenar a profesionales TOP de grandes compañías como:
Lo quiero para mí o mi equipo
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