Enseñamos ingeniería de software con IA: requisitos verificables, diseño, pruebas y calidad sobre estándares IEEE e ISO/IEC, aplicados al trabajo con agentes. Los cursos se arman a la medida del punto de partida de cada equipo y comparten una hipótesis central: una buena base ingenieril reduce los tokens que se gastan al programar, porque cada encargo llega mejor formado y cada vuelta se evalúa en vez de repetirse. Se aprende construyendo sobre el trabajo real del equipo, no mirando diapositivas.
30 %
de quienes programan no confía en el código que escribe la IA, y más del 80 % dice que le subió la productividad. Esa brecha no se cierra con más IA.
Fuente — DORA · State of AI-assisted Software Development 2025
La hipótesis central de cada curso
Menos tokens por funcionalidad entregada gracias a una base ingenieril. La medimos con el propio trabajo del equipo: línea base al inicio, la misma medición al cierre.
Los cursos.
- 01Curso JDE–GEREEl método completo en ocho sesiones, de la elicitación a la operación, con diagnóstico de madurez al inicio y al cierre. El programa está más abajo.
- 02Ingeniería de software con IARequisitos (ISO/IEC/IEEE 29148), pruebas (ISO/IEC/IEEE 29119), plan de calidad (IEEE 730) y calidad de producto (ISO/IEC 25010), aplicados al trabajo con agentes.
- 03Desarrollo eficiente en tokensEncargos bien formados, contexto administrado y bucles de prueba: el oficio de gastar menos por funcionalidad entregada.
- 04Claude en profundidadProyectos, herramientas, agentes y conexión a sistemas propios vía MCP, con control de costo y de contexto.
- 05IA aplicada al trabajoPara equipos técnicos y de negocio: qué hace un modelo de lenguaje, cómo se le encarga bien, dónde inventa y cómo se detecta.
- 06A la medidaProgramas armados sobre el punto de partida del equipo: no es lo mismo quien nunca usó un agente que quien ya los usa sin gobierno.
El curso del método
Curso JDE–GERE · Ingeniería Dirigida por Juicio
Equipos que ya programan con un agente de IA, con cualquier herramienta: el método es neutral respecto del proveedor.
24 horas · 8 sesiones de 3 horas · 4 semanas
También en formato intensivo de 3 días. Recomendamos el de 4 semanas: entre sesión y sesión el equipo practica sobre su propio trabajo, y eso es lo que instala el hábito.
- Sesión 1El problema y la línea basePor qué la velocidad con IA no se traduce en resultados; el modelo de madurez N0–N4 y el diagnóstico inicial del equipo; línea base de tokens y retrabajo por funcionalidad.Práctica · Diagnóstico sobre el repositorio del equipo
- Sesión 2El ciclo GEREGenerar, Evaluar, Refinar, Evidenciar; el encargo bien formado en seis componentes; los tres antipatrones: pegado directo, refinar sin criterio y evidencia selectiva.Práctica · Kata GERE con artefacto con trampa
- Sesión 3ElicitarConcepto de diseño compartido; elicitación inversa: el agente entrevista al ingeniero; tipología de preguntas, criterios de cierre y exclusiones explícitas.Práctica · Dojo de elicitación inversa → PRD
- Sesión 4EspecificarRequisitos con criterios de aceptación ejecutables (ISO/IEC/IEEE 29148); módulos profundos; incrementos verticales con dependencias explícitas.Práctica · Del PRD a la especificación verificable
- Sesión 5Planificar calidadPlan de calidad (IEEE 730); bucles de retroalimentación como techo de la calidad; verificación independiente; niveles de evidencia; el gate de autonomía.Práctica · Simulacro de puerta de calidad
- Sesión 6Construir con el contexto administradoPruebas primero con agentes; el contexto como presupuesto: tareas dimensionadas, sesiones limpias, encargos por plantilla; paralelización gobernada. Aquí se juega el ahorro de tokens.Práctica · Un incremento real, midiendo tokens
- Sesión 7Verificar y evidenciarPlano automatizado y plano del juicio; seguridad del código generado (OWASP); matriz de trazabilidad; la Bitácora de Juicio, sin culpa y con rechazos.Práctica · Taller de Bitácora + revisión cruzada
- Sesión 8Medir y adoptarMétricas DORA y las propias del método (rechazo justificado, rendimiento de primera pasada, intentos por entrega); diagnóstico de cierre contra la línea base; plan del siguiente nivel.Práctica · Lectura de métricas en retrospectiva
Cómo se evalúa
El examen es el trabajo mismo: la Bitácora real del equipo muestra el cambio de práctica y las métricas de antes y después muestran el resultado.
Con qué se queda el equipo
- Diagnóstico N0–N4 de inicio y de cierre
- Línea base y medición final de tokens y retrabajo
- Bitácora de Juicio en uso
- Plantillas de encargo por fase
- Plan de calidad mínimo del proyecto