Curso de Gestión Eficiente de Equipos y Proyectos Fullstack con IA hasta 100% Bonificable a través de FUNDAE
Tu bonificación paso a paso
Forma a tu equipo sin costes mediante la bonificación estatal. Este programa de Gestión Eficiente de Equipos y Proyectos Fullstack con IApara empresas es subvencionable hasta el 100%.
Potencia las habilidades de edición y automatización de tus profesionales.
Accede a una formación avanzada en Gestión Eficiente de Equipos y Proyectos Fullstack con IA práctica y orientada a resultados.
Prepara a tu equipo para los retos documentales del entorno laboral actual.
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Mejora la planificación real Ayuda a calcular capacidad efectiva, detectar sobrecarga, gestionar personas compartidas, registrar interrupciones y comprometer trabajo de forma más realista.
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Aumenta autonomía Fullstack El desarrollador aprende a analizar, descomponer, implementar, probar, validar y preparar entregas completas antes de solicitar revisión.
Personaliza el temario al 100% para tu equipo
Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
Explicar qué problema real resuelve la formación: mejorar coordinación técnica, ejecución y calidad en equipos Fullstack con IA.
Aclarar que no es un curso genérico de Scrum, sino un taller aplicado a la forma real de trabajar del equipo.
Revisar el contexto: producto vivo, varios sprints, personas compartidas, incidencias, interrupciones y presión de entrega.
Identificar cómo cambia el rol del desarrollador cuando asume tareas más Fullstack y más autonomía end-to-end.
Definir el nuevo papel del coordinador técnico como facilitador de foco, capacidad, claridad, riesgos y calidad.
Situar GitHub Copilot, Claude Code y OpenCode como asistentes para mejorar criterio, no como sustitutos del análisis.
Presentar Jira como herramienta de coordinación técnica, no solo como sistema de seguimiento administrativo.
Explicar los entregables del curso: plantillas, checklists, DoR, DoD, guía de MR, métricas y revisión senior.
Preparar un caso de laboratorio con ticket mal definido, sprint saturado, incidencia urgente y MR mejorable.
Crear diagnóstico inicial de dolores del equipo: desviaciones, sobrecarga, mala definición, poca validación y revisiones tardías.
Explicar qué problema real resuelve la formación: mejorar coordinación técnica, ejecución y calidad en equipos Fullstack con IA.
Aclarar que no es un curso genérico de Scrum, sino un taller aplicado a la forma real de trabajar del equipo.
Revisar el contexto: producto vivo, varios sprints, personas compartidas, incidencias, interrupciones y presión de entrega.
Identificar cómo cambia el rol del desarrollador cuando asume tareas más Fullstack y más autonomía end-to-end.
Definir el nuevo papel del coordinador técnico como facilitador de foco, capacidad, claridad, riesgos y calidad.
Situar GitHub Copilot, Claude Code y OpenCode como asistentes para mejorar criterio, no como sustitutos del análisis.
Presentar Jira como herramienta de coordinación técnica, no solo como sistema de seguimiento administrativo.
Explicar los entregables del curso: plantillas, checklists, DoR, DoD, guía de MR, métricas y revisión senior.
Preparar un caso de laboratorio con ticket mal definido, sprint saturado, incidencia urgente y MR mejorable.
Crear diagnóstico inicial de dolores del equipo: desviaciones, sobrecarga, mala definición, poca validación y revisiones tardías.
Incorporar criterios de seguridad, permisos, logs, errores, datos y efectos colaterales.
Exigir comprensión del código incorporado, especialmente si fue generado o sugerido por IA.
Añadir evidencias de pruebas y validación end-to-end como parte de la entrega.
Diferenciar Done técnico, Done funcional y Done listo para revisión senior.
Revisar excepciones justificadas y cómo documentarlas.
Evitar marcar tareas como terminadas solo porque compilan o pasan tests mínimos.
Adaptar DoD por tipo de tarea: bug, feature, refactor, incidencia o deuda técnica.
Taller: crear Definition of Done del equipo para entregas Fullstack con IA.
Tema 21: Preparación de MRs de calidad
Redactar MRs con objetivo, contexto, ticket, alcance, fuera de alcance y decisiones tomadas.
Explicar impacto funcional desde la perspectiva del usuario y del producto.
Documentar impacto técnico: componentes, endpoints, modelos, permisos, migraciones y configuración.
Incluir evidencias de prueba: pasos, capturas, datos, escenarios, logs y resultados.
Señalar riesgos, limitaciones, dudas y partes que requieren atención especial del revisor.
Evitar MRs grandes, mezcladas, sin contexto o con cambios no relacionados.
Usar IA para resumir cambios, detectar omisiones y mejorar claridad de la descripción.
Preparar checklist de MR antes de solicitar revisión.
Crear plantilla estándar de MR para el equipo.
Taller: transformar una MR deficiente en una MR clara, revisable y bien evidenciada.
Tema 22: Revisión senior de código asistido por IA
Redefinir la revisión senior como validación de criterio técnico, no solo revisión de estilo.
Comprobar si la solución es simple, mantenible, segura, coherente y alineada con arquitectura.
Detectar si el desarrollador entiende realmente lo que ha entregado.
Revisar efectos colaterales, dependencias, deuda técnica, duplicidades y complejidad innecesaria.
Evaluar seguridad: permisos, exposición de datos, validación de entradas, errores, logs y trazabilidad.
Verificar calidad funcional: el cambio resuelve el problema y cubre flujos relevantes.
Revisar código asistido por IA buscando invención de APIs, lógica genérica, tests pobres y falta de adaptación.
Usar IA como copiloto de revisión para generar preguntas, riesgos y puntos de atención.
Evitar delegar el juicio final de merge en una herramienta automática.
Taller: revisar una MR desarrollada con IA y emitir feedback senior de calidad.
Tema 23: Detección de soluciones incorrectas propuestas por IA
Identificar señales de alerta en propuestas aparentemente plausibles pero incorrectas.
Detectar código que compila pero no respeta dominio, arquitectura, permisos o comportamiento esperado.
Reconocer tests generados que confirman la implementación en lugar de validar el requisito.
Revisar usos inventados de APIs, librerías, patrones o endpoints inexistentes.
Analizar propuestas demasiado complejas para un problema simple.
Comparar solución generada con convenciones reales del proyecto.
Pedir a la IA contraargumentos, riesgos y alternativas para forzar pensamiento crítico.
Crear hábito de “validar antes de pegar” cualquier propuesta.
Documentar aprendizajes de errores de IA para evitar recurrencias.
Taller: analizar una solución IA incorrecta y corregirla con criterio técnico.
Tema 24: Gestión de interrupciones, incidencias y trabajo no previsto
Clasificar interrupciones: producción, plataforma, soporte, bloqueos externos, urgencias de negocio y dudas internas.
Decidir qué interrupciones entran en sprint y cuáles requieren canal paralelo o renegociación.
Registrar trabajo no previsto en Jira para hacerlo visible y medible.
Medir impacto de incidencias en foco, capacidad y compromiso del sprint.
Crear política de guardias, rotaciones o buffers para reducir daño al roadmap.
Evitar ocultar incidencias bajo tareas existentes.
Revisar cómo compensar trabajo no planificado sin castigar la calidad.
Establecer criterios de prioridad y escalado con producto, soporte y dirección técnica.
Usar métricas para negociar capacidad futura.
Taller: gestionar entrada de incidencia urgente durante sprint ya saturado.
Tema 25: Métricas de ejecución, capacidad y foco
Medir compromiso frente a entrega real sin convertirlo en herramienta de presión individual.
Analizar trabajo arrastrado, cambios de alcance, bugs, incidencias y tareas no previstas.
Visualizar sobrecarga por persona, asignaciones cruzadas, multitarea y bloqueos.
Medir WIP individual y de equipo para detectar dispersión.
Revisar lead time, cycle time, tiempo en revisión y tiempo bloqueado.
Identificar patrones de desviación por tipo de tarea, proyecto, equipo o falta de definición.
Crear métricas de foco: cambios de prioridad, interrupciones, proyectos simultáneos y contexto perdido.
Conectar métricas con acciones: ajustar capacidad, mejorar DoR, reforzar validación o reducir WIP.
Evitar métricas que incentivan cerrar tareas rápido sin calidad.
Taller: diseñar dashboard de métricas útil para coordinación técnica.
Tema 26: Métricas de calidad y uso de IA
Medir retrabajo, bugs posteriores, MRs rechazadas, defectos en revisión e incidencias post-release.
Analizar calidad de MRs: contexto, evidencias, tamaño, claridad, tests y comentarios de revisión.
Medir uso de IA por tarea: análisis, implementación, testing, documentación, revisión y mantenimiento.
Identificar dónde la IA aporta valor real y dónde aumenta riesgo o retrabajo.
Crear indicadores de código generado no entendido, tests superficiales o validación insuficiente.
Revisar defectos recurrentes atribuibles a mala definición o mal uso de IA.
Incorporar métricas de autovalidación y Definition of Done.
Evitar controlar la IA como vigilancia individual; usar datos para mejorar el sistema.
Ajustar guías de uso de IA según evidencias.
Taller: crear cuadro de mando de calidad y uso responsable de IA.
Tema 27: Mejora continua del modelo de trabajo
Convertir retrospectivas en decisiones concretas sobre capacidad, definición, validación y revisión.
Revisar periódicamente Definition of Ready, Definition of Done y plantilla de MR.
Ajustar política de interrupciones según datos reales de sprints.
Identificar patrones de tareas que siempre se estiman mal y corregir análisis previo.
Crear acciones de mejora para reducir WIP, sobrecarga y dependencia de perfiles clave.
Revisar guías de IA según errores, aprendizajes y nuevas capacidades de herramientas.
Mantener repositorio interno de ejemplos: ticket bueno, ticket malo, MR buena, MR mala y revisión senior.
Evitar que la mejora continua se quede en conversaciones sin owner ni seguimiento.
Definir responsables y fechas para cada mejora del proceso.
Taller: diseñar plan de mejora de 90 días para el equipo.
Tema 28: Entregables prácticos del curso
Construir plantilla de ticket Jira con contexto, objetivo, alcance, dependencias, riesgos y criterios de aceptación.
Crear checklist de análisis previo antes de comprometer una tarea en sprint.
Diseñar guía de descomposición de historias en tareas frontend, backend, integración, testing y validación.
Redactar plantilla de criterios de aceptación verificables y conectados al flujo funcional.
Definir Definition of Ready adaptada a Fullstack con IA.
Definir Definition of Done adaptada a entregas end-to-end asistidas por IA.
Crear checklist de autovalidación antes de abrir una MR.
Diseñar plantilla de MR de calidad con contexto, impacto, evidencias, riesgos y pruebas.
Redactar guía de revisión senior de código asistido por IA.
Preparar propuesta de métricas, dashboards, filtros y posibles plugins Jira para visibilidad de capacidad y calidad.
Tema 29: Proyecto Final
Simular un contexto real con varios sprints, personas compartidas, incidencias, tareas no previstas y uso de IA.
Partir de una necesidad funcional ambigua y convertirla en épica, historia, tareas técnicas y criterios de aceptación.
Usar IA para analizar requisitos, detectar dudas, proponer riesgos, dependencias, casos límite y escenarios de prueba.
Completar tickets Jira con contexto, alcance, definición de ready, estimación, owner y validaciones esperadas.
Planificar sprint considerando capacidad real, carga individual, interrupciones, prioridades y margen de contingencia.
Desarrollar o simular una entrega Fullstack con frontend, backend, integración, permisos, errores y logs.
Aplicar checklist de autovalidación antes de abrir MR, incluyendo casos principales, límites y efectos colaterales.
Preparar MR de calidad con descripción, impacto funcional, impacto técnico, evidencias, riesgos y pruebas realizadas.
Ejecutar revisión senior de una entrega asistida por IA, detectando problemas de arquitectura, seguridad y mantenibilidad.
Presentar paquete final de entregables internos: plantillas, DoR, DoD, checklist, guía de MR, guía senior y métricas.
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Gestión Eficiente de Equipos y Proyectos Fullstack con IA en su día a día
Coordinadores técnicos y perfiles similares a Scrum Master
Profesionales que planifican sprints, asignan tareas, gestionan capacidad, detectan desviaciones, ordenan prioridades y ayudan al equipo a ejecutar mejor en un contexto de producto vivo, incidencias, interrupciones y varios proyectos simultáneos.
Tech leads y perfiles senior
Personas responsables de revisar criterio técnico, arquitectura, calidad funcional, seguridad, mantenibilidad, efectos colaterales y uso responsable de IA en el código entregado por el equipo.
Desarrolladores Fullstack en evolución
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Gestión Eficiente de Equipos y Proyectos Fullstack con IA
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
No. Aunque se trabajan sprints, planificación y capacidad, el enfoque es técnico y práctico, orientado al día a día de equipos Fullstack con Jira e IA.
Porque el objetivo es enseñar a usar herramientas de IA en análisis, desarrollo, testing, documentación, validación y revisión, manteniendo criterio técnico.
Sí. Se trabaja definición de tickets, épicas, historias, tareas, subtareas, criterios de aceptación, dashboards, capacidad, filtros, plugins y seguimiento.
Sí. Se aborda capacidad real, personas compartidas, varios sprints, incidencias, reuniones, guardias, foco, WIP, sobrecarga y planificación realista.
Sí. Se revisan opciones nativas y posibles plugins para carga individual, planificación, disponibilidad, recursos, workload y visibilidad de sobreasignación.
Sirve para ambos. Coordinadores y seniors trabajan planificación y revisión; desarrolladores trabajan análisis, autonomía, validación, IA y MRs de calidad.
Sí. Se crean DoR y DoD adaptadas a un modelo Fullstack con IA, validación end-to-end, evidencias de prueba y MR preparada.
Sí. Hay un bloque completo de MRs: contexto, impacto funcional, impacto técnico, evidencias, riesgos, pruebas, claridad y uso de IA para mejorarla.
Sí. Se trabaja revisión de criterio técnico, arquitectura, seguridad, mantenibilidad, comprensión real y detección de soluciones IA incorrectas.
Sí. Incluye ticket mal definido, necesidad funcional convertida en Jira, planificación con capacidad limitada, MR deficiente y revisión senior guiada.
Sí. Lo ideal es trabajar con tickets, MRs, incidencias, dashboards y flujos reales anonimizados o equivalentes al contexto del equipo.
Plantilla de ticket, checklist de análisis, guía de descomposición, criterios de aceptación, DoR, DoD, checklist de MR, guía senior y métricas.
Sí. Está diseñado como taller práctico de 30 horas, combinando explicación, análisis de casos, simulaciones, revisión de ejemplos y entregables internos.
Sí. Se cubren permisos, MCPs, integraciones, datos internos, acciones automáticas, revisión humana, trazabilidad y uso responsable de asistentes.
Sí, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% por FUNDAE para empresas, siempre que se cumplan los requisitos administrativos, comunicación, asistencia y documentación.
No. Aunque se trabajan sprints, planificación y capacidad, el enfoque es técnico y práctico, orientado al día a día de equipos Fullstack con Jira e IA.
Porque el objetivo es enseñar a usar herramientas de IA en análisis, desarrollo, testing, documentación, validación y revisión, manteniendo criterio técnico.
Sí. Se trabaja definición de tickets, épicas, historias, tareas, subtareas, criterios de aceptación, dashboards, capacidad, filtros, plugins y seguimiento.
Sí. Se aborda capacidad real, personas compartidas, varios sprints, incidencias, reuniones, guardias, foco, WIP, sobrecarga y planificación realista.
Sí. Se revisan opciones nativas y posibles plugins para carga individual, planificación, disponibilidad, recursos, workload y visibilidad de sobreasignación.
Sirve para ambos. Coordinadores y seniors trabajan planificación y revisión; desarrolladores trabajan análisis, autonomía, validación, IA y MRs de calidad.
Sí. Se crean DoR y DoD adaptadas a un modelo Fullstack con IA, validación end-to-end, evidencias de prueba y MR preparada.
Sí. Hay un bloque completo de MRs: contexto, impacto funcional, impacto técnico, evidencias, riesgos, pruebas, claridad y uso de IA para mejorarla.
Sí. Se trabaja revisión de criterio técnico, arquitectura, seguridad, mantenibilidad, comprensión real y detección de soluciones IA incorrectas.
Sí. Incluye ticket mal definido, necesidad funcional convertida en Jira, planificación con capacidad limitada, MR deficiente y revisión senior guiada.
Sí. Lo ideal es trabajar con tickets, MRs, incidencias, dashboards y flujos reales anonimizados o equivalentes al contexto del equipo.
Plantilla de ticket, checklist de análisis, guía de descomposición, criterios de aceptación, DoR, DoD, checklist de MR, guía senior y métricas.
Sí. Está diseñado como taller práctico de 30 horas, combinando explicación, análisis de casos, simulaciones, revisión de ejemplos y entregables internos.
Sí. Se cubren permisos, MCPs, integraciones, datos internos, acciones automáticas, revisión humana, trazabilidad y uso responsable de asistentes.
Sí, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% por FUNDAE para empresas, siempre que se cumplan los requisitos administrativos, comunicación, asistencia y documentación.
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Usa IA con criterio GitHub Copilot, Claude Code y OpenCode se trabajan como apoyo al análisis, desarrollo, testing, documentación y revisión, evitando aceptar código no entendido.
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Refuerza la calidad antes de la MR El curso introduce checklists de autovalidación, evidencias de prueba, validación end-to-end y Definition of Done adaptada a IA.
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Eleva el nivel de revisión senior Los perfiles senior aprenden a revisar arquitectura, seguridad, mantenibilidad, comprensión real, efectos colaterales y calidad funcional.
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Deja entregables internos reutilizables Incluye plantillas, checklists, guías, métricas y acuerdos de trabajo que el equipo puede incorporar directamente a Jira y al flujo de desarrollo.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Practica y mejora con nuestra plataforma
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Perfiles que están asumiendo más responsabilidad end-to-end, desde el análisis de la tarea hasta la entrega completa de frontend, backend, integración, pruebas, documentación y validación antes de abrir una MR.
Equipos de desarrollo con uso creciente de IA
Equipos que utilizan GitHub Copilot, Claude Code, OpenCode u otras herramientas similares y necesitan usarlas para mejorar análisis, productividad y calidad, no para aceptar código sin comprensión.
Responsables de producto, proyecto y delivery técnico
Perfiles que necesitan mayor visibilidad sobre capacidad real, carga individual, desviaciones, trabajo no previsto, bloqueos, foco del equipo y calidad de entregas antes de pasar a revisión.
Equipos de calidad, arquitectura y plataforma
Profesionales que participan en Definition of Ready, Definition of Done, validación end-to-end, revisión de MRs, estándares técnicos, pipelines, gobernanza de IA, seguridad y mejora continua.
