//Arquitectura Inteligente
Dise帽o de software en tiempos de I.A.|
Estilos y patrones para aplicar con IA
Dise帽a software profesional con una visi贸n completa: desde los patrones cl谩sicos hasta las decisiones estrat茅gicas que exige la integraci贸n de inteligencia artificial, pasando por documentaci贸n clara y modelos comprensibles por humanos y m谩quinas.
Motivaci贸n
Las decisiones arquitect贸nicas definen el futuro de cualquier producto digital. En un entorno donde la IA gana protagonismo, es m谩s importante que nunca contar con modelos s贸lidos, bien documentados y adaptables a distintas estrategias de desarrollo y despliegue. Este curso no solo repasa las arquitecturas m谩s relevantes, sino que tambi茅n incorpora pr谩cticas modernas de documentaci贸n como los diagramas C4, los ADR o el uso de modelos comprensibles para asistentes de IA.
Objetivos del Curso
- Comprender los fundamentos de dise帽o arquitect贸nico: capas, responsabilidad, desacoplo.
- Comparar distintos estilos: monolitos, microservicios, modularizaci贸n, serverless.
- Dise帽ar soluciones con arquitectura hexagonal y enfoque Event-Driven.
- Elaborar documentaci贸n 煤til y mantenible: C4, ADR, decision logs.
- Incorporar el razonamiento y generaci贸n asistida por IA en tareas arquitect贸nicas.
- Aplicar patrones de dise帽o en sistemas reales.
Ediciones
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Curso en directo y a medida en tu empresa o centro de formaci贸n.
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Sesiones impartidas siguiendo la metodolog铆a TBR (Training from the Back of the Room)
Contenido
1. Arquitectura de Software
La arquitectura en tiempos de IA
- 驴Qu茅 es la arquitectura de software?
- Calidad y mantenibilidad
- Aplicaci贸n con herramientas IA
2. Arquitecturas modulares
Separar responsabilidades para que el agente no se l铆e
- Capas t茅cnicas y screaming architecture
- Arquitectura frontend: MVVM, MVP, etc.
- Arquitectura backend: Controller, Service, Repository
3. Arquitecturas limpias
Separar el n煤cleo de los detalles para que el LLM sepa lo que importa
- Dominio y aplicaci贸n
- Arquitectura Hexagonal
- Event Sourcing
4. Patrones arquitect贸nicos
Soluciones con nombre para tener prompts predefinidos
- Creacionales: Singleton, Factory, Builder
- Estructurales: Facade, Proxy, Adapter
- Comportamiento: Strategy, Command, Observer
5. Pruebas y puesta en producci贸n
La IA aumenta la productividad, pero tambi茅n la calidad
- Definir y verificar la unidad de desarrollo
- Pruebas de integraci贸n
- Despliegue limpio y ordenado
6. Documentaci贸n como parte del dise帽o
Documentaci贸n viva para humanos y m谩quinas
- Diagramas C4 Model
- Architecture Decision Records (ADRs)
- Documentar uso y soporte
Caracter铆sticas
Prerrequisitos
- Experiencia con editores/agentes con Inteligencia Artificial
- Conocimiento de programaci贸n orientada a objetos y principios SOLID o de programaci贸n funcional.
- Familiaridad con Git y entornos colaborativos
Herramientas que utilizaremos
- Markdown + Mermaid: Para documentaci贸n estructurada
- IA (ChatGPT, Copilot, Claude, Gemini, etc.): Para generaci贸n y validaci贸n de escenarios
- GitHub: Flujo de trabajo y documentaci贸n en repositorio
- TypeScript: Lenguaje de programaci贸n ubicuo (v谩lido para Java y C#)