DevOps & AI Fluency - Integración de IA Generativa en el SDLC

Formación Técnica en IA Generativa para Equipos DevOps

Esta no es una formación tradicional. Es un programa de acompañamiento (incluidas sesiones de KT inversa, talleres prácticos y algunos ejemplos de IA que creamos en Lab34) diseñado para que equipos técnicos aprendan haciendo y se conviertan en profesionales fluidos en el uso de IA generativa a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC).

Partimos de los fundamentos técnicos profundos —la “física” de los LLMs— para después aplicarlos culturalmente en cada fase del proceso DevOps, desde la planificación hasta la observabilidad.

Estructura del Programa

El programa evoluciona desde la comprensión técnica profunda hacia la aplicación práctica y cultural en cada fase del ciclo DevOps.

Módulo 1: Fundamentos Técnicos – La “Física” de los LLMs

Objetivo: Desmitificar la IA. Comprender las restricciones técnicas (memoria, costes, input/output) para diseñar soluciones robustas, no “mágicas”.

1.1 Anatomía de un LLM: Tokens vs. Palabras

Concepto de Token y diferencias de tokenización entre lenguaje natural y código
Implicaciones DevOps: Cálculo de costes de API y optimización
Ejercicio práctico: “La calculadora de tokens” - Estimar consumo en archivos de configuración Kubernetes

1.2 La Ventana de Contexto: La “RAM” de la IA

Memoria a corto plazo: Input + Output tokens = Límite total
El fenómeno “Lost in the Middle” en contextos largos
Implicaciones DevOps: Estrategias de fragmentación (chunking) y RAG básico
Por qué no puedes “copiar y pegar” un log de 1GB

1.3 Parámetros de Inferencia: Controlando el Caos

Temperatura: Determinismo vs. Creatividad en diferentes contextos
Probabilidad y Alucinación: Por qué el modelo inventa librerías inexistentes
Comprender que predice tokens, no verdades absolutas

Módulo 2: Cultura DevOps y Estrategia de IA

Objetivo: Alinear las capacidades técnicas con la filosofía de colaboración y confianza de DevOps.

2.1 Los Tres Modos de Interacción en Ingeniería

Automatización: Scripts de migración, generación de datos seed
Aumento (Augmentation): “Pair Programming” para resolver incidentes complejos
Agencia: Bots que triangulan tickets de Jira o hacen pre-code reviews

2.2 El Marco de las 4 D Aplicado a DevOps

Delegación: Matriz de decisión - ¿Qué tarea es segura para una IA?
Descripción: Prompting como nueva skill técnica fundamental
Discernimiento: “Trust but Verify” - La IA como developer junior
Diligencia: Ética, sesgos y propiedad intelectual del código generado

Módulo 3: Planificación y Diseño de Arquitectura

Objetivo: Usar la IA para reducir la fricción en la fase de diseño y fomentar la propiedad compartida.

3.1 De Requisitos a Especificaciones

Traducir User Stories vagas en especificaciones técnicas detalladas
Generación de diagramas Mermaid y especificaciones Gherkin

3.2 Diseño de Plataformas y RFCs

Superar el “bloqueo del escritor” al redactar RFCs (Request for Comments)
Simulación de roles: “Actúa como experto en seguridad y critica esta arquitectura”
Ejercicio: Diseño colaborativo de una arquitectura con crítica de la IA

Módulo 4: Desarrollo y Automatización de Pruebas (CI)

Objetivo: Acelerar el ciclo de feedback (“Shift Left”) mediante mejor código y pruebas tempranas.

4.1 Prompt Engineering para Código

Chain-of-Thought (Cadena de Pensamiento): Guiar la IA paso a paso
Few-Shot Prompting: Enseñar el estilo del equipo para consistencia
Mantener la coherencia del repositorio

4.2 Generación de Tests y Datos

Generación de tests unitarios y de integración
Casos borde (edge cases) que los humanos suelen olvidar
Datos sintéticos y mocks de bases de datos

Módulo 5: Infraestructura y Pipelines (CD & IaC)

Objetivo: Automatización de infraestructura y despliegues fiables.

5.1 Infraestructura como Código (IaC)

Traducción de intención a código: De requisitos a Terraform/CloudFormation
Auditoría de scripts: Detectar errores de seguridad antes del apply
Ejercicio: Generar y validar configuraciones de infraestructura

5.2 Scripts de CI/CD y Automatización

Generación de pipelines optimizados (GitHub Actions, GitLab CI)
Modernización de scripts Legacy: De Bash antiguo a Python/Go
Optimización de tiempos de build

Módulo 6: Observabilidad, Seguridad y Gobernanza

Objetivo: Cerrar el ciclo con feedback constante y operaciones seguras.

6.1 Análisis de Incidentes y Logs

Uso eficiente de la ventana de contexto para analizar trazas de error
Redacción de Post-Mortems sin culpa
Resumir líneas de tiempo de incidentes complejos

6.2 Seguridad (DevSecOps)

Escaneo de vulnerabilidades en código generado
El riesgo de exponer secretos (API Keys) a LLMs públicos
Mejores prácticas de seguridad con IA

6.3 Gobernanza y Futuro

Política de uso de IA en la empresa
Preparación para Agentes Autónomos en Operaciones
El futuro del desarrollo de software con IA

Metodología

Aprendizaje práctico: Ejercicios hands-on en cada módulo
Basado en casos reales: Ejemplos del día a día de equipos DevOps
Fluency over Knowledge: El objetivo es la fluidez, no solo el conocimiento teórico
Acompañamiento continuo: Soporte más allá de las sesiones formales
Adaptado a tu stack: Los ejemplos se personalizan a las tecnologías de tu equipo

¿Para Quién Es Este Programa?

Equipos de ingeniería DevOps/SRE
Desarrolladores que quieren integrar IA en su flujo de trabajo
Technical Leads buscando implementar IA de forma estratégica
Equipos de plataforma que quieren automatizar con inteligencia

Resultados Esperados

Al finalizar el programa, tu equipo será capaz de:

Comprender profundamente cómo funcionan los LLMs y sus limitaciones
Integrar IA generativa en cada fase del SDLC de forma efectiva
Diseñar prompts técnicos precisos y obtener resultados predecibles
Evaluar críticamente el código y las sugerencias generadas por IA
Implementar políticas de gobernanza y seguridad para uso de IA
Acelerar el desarrollo sin comprometer la calidad
Convertirse en profesionales fluidos en IA

Contacto

¿Interesado en llevar a tu equipo al siguiente nivel en IA generativa? Hablemos sobre cómo adaptar este programa a las necesidades específicas de tu organización.