Formación IA Agile

Programa formativo para integrar Inteligencia Artificial en el trabajo diario de equipos Agile (producto, tecnología, data y negocio) con un enfoque práctico, medible y seguro.
Orientado a acelerar discovery, delivery y mejora continua: mejor definición de problemas, priorización, documentación, análisis, testing, automatización y comunicación con stakeholders.
Incluye buenas prácticas de uso responsable (privacidad, calidad, verificación) y un toolkit de prompts y flujos por rol.
Incluye preparación y acceso a la certificación IA Agile de EuropeanScrum.org.

Entender cómo encaja la IA en un sistema Agile:
- acelerar ciclos de aprendizaje
- reducir trabajo repetitivo
- mejorar calidad de artefactos y decisiones
Aprender a aplicar IA en actividades clave:
- discovery (investigación, síntesis, hipótesis)
- backlog (redacción, slicing, criterios de aceptación)
- planificación y coordinación (riesgos, dependencias, comunicación)
- delivery (documentación, revisión, testing)
Establecer estándares de uso:
- qué se puede introducir en herramientas de IA y qué no
- criterios de verificación y revisión humana
- plantillas y prompts comunes del equipo
Identificar y priorizar casos de uso con impacto:
- quick wins
- automatizaciones
- mejoras de calidad
Salir con un plan de adopción (2–4 semanas) para implementar de forma segura

Equipos Agile:
- Product Owners / Product Managers
- Scrum Masters / Agile Coaches
- Developers / QA / DevOps
- Data / Analítica
- Stakeholders de negocio que participan en decisiones
Organizaciones que quieren:
- mejorar productividad sin perder control
- estandarizar el uso de IA en equipos
- acelerar discovery y reducir retrabajo

Duración (a elegir):
- 8 horas (intensivo): casos de uso clave + estándares mínimos + toolkit base
- 16 horas (completo): profundidad por rol, automatización y plan de adopción ampliado
Convocatoria:
- En abierto (plazas por convocatoria)
- In-company (adaptada a herramientas, dominio y retos del cliente)
Formato de asistencia:
- Presencial
- OnLive (en directo)
Bonificable / subvencionable:
- Subvencionable por FUNDAE (Tripartita) para empresas (según requisitos y tramitación aplicable)

Capacidades y limitaciones (alucinaciones, sesgos, frescura de datos)
Qué tareas se benefician más (y cuáles no)
Principios de uso seguro:
- confidencialidad y datos
- verificación y trazabilidad
- revisión humana obligatoria
Diseño de un “estándar mínimo” de uso del equipo

Patrones:
- rol + objetivo + contexto + formato de salida
- criterios de calidad (checklists)
- iteración y refinamiento
Cómo pedir:
- resúmenes comparativos
- extracción de requisitos
- creación de alternativas
- análisis de riesgos
Biblioteca de prompts por rol (PO/SM/Dev/QA)

Research asistido:
- análisis de feedback (tickets, encuestas, reviews)
- clustering y síntesis
- extracción de insights y pain points
Definición del problema:
- “How might we…”
- hipótesis y supuestos
Diseño de experimentos:
- criterios de éxito
- señales de validación
- guías de entrevista y cuestionarios
Riesgos: cómo evitar “confirmar lo que ya creemos”

Redacción de épicas/historias con calidad
Slicing (thin slices) para entregar valor antes
Criterios de aceptación y casos límite
Priorización asistida:
- RICE/WSJF (cuando aplica)
- riesgos, dependencias, coste de retraso
Preparación para refinamiento y planning

Sprint Planning:
- clarificar objetivo, riesgos, dependencias
- preparar opciones de alcance
Daily:
- síntesis de bloqueos y decisiones
- propuestas de re-secuenciación
Review:
- resumen ejecutivo y feedback estructurado
Retros:
- análisis de causas raíz a partir de datos y notas
- generación de acciones pequeñas y medibles

Documentación técnica y funcional:
- ADRs, guías, README, decisiones
Revisión y calidad:
- checklists de PR
- refactor sugerido (con cautela)
- detección de edge cases
Testing:
- generación de casos de prueba
- criterios de cobertura y riesgos
- tests de aceptación (BDD)
Gestión de incidencias:
- triage
- clasificación
- respuesta inicial y base de conocimiento

Identificación de tareas repetitivas:
- reporting
- resúmenes
- documentación
- clasificación de solicitudes
Diseño de flujos (según herramientas disponibles):
- plantillas de entrada
- salida estandarizada
- puntos de control humano
Guardrails:
- qué automatizar y qué no
- controles de calidad y seguridad

Política mínima de uso para equipos:
- datos permitidos / no permitidos
- tipos de tareas autorizadas
- reglas de revisión y verificación
Gestión del riesgo:
- sesgos
- errores
- dependencia de la herramienta
Auditoría ligera:
- trazabilidad
- evidencia
- plantillas de validación

Selección de casos de uso por impacto/esfuerzo
Quick wins (2–4 semanas):
- biblioteca de prompts
- plantillas por rol
- rutinas de verificación
Plan ampliado (6–8 semanas):
- automatizaciones
- métricas de productividad/calidad
- estandarización y capacitación continua

Formación estructurada + práctica guiada
Talleres y dinámicas:
- creación de prompts por rol y estándar de equipo
- síntesis de research (a partir de datos simulados o reales)
- redacción y slicing de historias
- preparación de planning/review/retro con IA
- diseño de un flujo automatizado con puntos de control
- definición de política mínima de uso y checklist de verificación
En in-company:
- adaptación a herramientas y restricciones (M365/Google, Jira, Confluence/Notion, Slack/Teams, etc.)

Toolkit IA Agile:
- biblioteca de prompts por rol (PO/SM/Dev/QA)
- plantillas de historias, criterios de aceptación y slicing
- checklists de verificación (calidad, seguridad, sesgos)
- plantillas para planning/review/retro
- guía de política mínima de uso (datos y guardrails)
Plan de adopción:
- quick wins (2–4 semanas) + plan ampliado (6–8 semanas)
- métricas sugeridas (productividad/calidad) y revisión
Material de apoyo para certificación

Formación bonificable por FUNDAE (Tripartita) para empresas, según requisitos y tramitación aplicable.