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:

10 de septiembre 2026

🌎 100% online

4,8 / 5

+2.500 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 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.

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 jueves | 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. 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

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

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

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

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

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

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. Metodología para un uso efectivo de copilotos IA

2. Uso de copilotos en el ciclo de vida del desarrollo

3. Creación de productos con IA

4. Futuro del desarrollo de software aumentado por IA