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: 10 de septiembre 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 12 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.
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.
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.
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
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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Garantía de devolución y facilidades de pago
15 días de garantía. 0 riesgo
Cuentas con una garantía de devolución de dinero de 15 días desde el momento que inicia el master.
Si no te funciona o no es para ti, sólo tienes que solicitar la devolución. Sin preguntas.
Facilidades de pago
Disponemos de opciones de financiación del curso en cuotas sin intereses.
Reserva tu entrevista de admisión y nuestro equipo te dará todos los detalles.
Bonifica con tu empresa
En España el curso es parcialmente bonificable por FUNDAE (hasta 700 €). Además, podemos ayudarte a que tu empresa dedique un presupuesto a la formación.
Preguntas frecuentes
La inscripción al Máster se realiza directamente a través de nuestra web mediante tarjeta de crédito o débito.
Si la inscripción en un solo pago es un impedimento para ti, envíanos un email a hi@lidr.co y evaluaremos contigo posibilidades de pagarlo en mensualidades.
Podrás cancelar tu asistencia al curso hasta 15 días desde el comienzo, y recibirás el reembolso completo.
Para solicitar tu cancelación, cambio o reembolso, envíanos un email a hi@lidr.co y te indicaremos cómo proceder.
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:
- Asistir a la siguiente edición del mismo curso.
- Transferir tu inscripción a cualquier otro curso en vivo de nuestro catálogo.
Sí 🙂
En caso de considerar esta posibilidad, por favor envíanos un email a hi@lidr.co y explícanos tus necesidades.
Este programa tiene asientos limitados y está diseñado para un máximo de 50 personas aproximadamente, con el fin de garantizar un ambiente íntimo y una atención dedicada a cada persona.
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.
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- Cámara web y micrófono: Como hay actividades en grupo, se recomienda tener una cámara web y un micrófono.
- Software de videoconferencia: El curso se lleva a cabo a través de Zoom. Se recomienda utilizar el cliente nativo de Zoom (es decir, no el cliente web).
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