Formación en código con IA

Formación en agentes de código con IA sobre tu propio código, no sobre una demo de juguete.

Tus ingenieros ya tienen acceso a agentes de código. Lo que falta es una forma de trabajar compartida: cómo dar al agente el contexto correcto, cómo revisar lo que escribe, qué no debe llegarle nunca y cómo saber si de verdad ayuda. Lo entrenamos sobre tu repositorio, con las herramientas que usa tu equipo.

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RESPUESTA DIRECTA

La formación en agentes de código con IA enseña a un equipo de ingeniería de software a trabajar con herramientas como Claude Code, Cursor o Codex sobre su propio repositorio. Abarca la preparación del contexto, el recorte de tareas, la revisión de código, la seguridad y la higiene de secretos, y cómo mide el equipo si los agentes ayudan.

Adecuado para

  • Equipos de ingeniería que usan agentes de código cada uno a su manera y quieren una práctica común
  • Tech leads que necesitan reglas de revisión y seguridad antes de que el uso se extienda más

Cuándo elegir otro servicio

  • Equipos de negocio que buscan casos de uso de IA fuera del desarrollo de software
  • Una aplicación creada con herramientas de IA que ahora necesita auditoría y correcciones

Formación para ingenieros que entregan código, no una sesión de estrategia de IA

Este servicio es para quienes escriben y revisan código a diario. Encontrar casos de uso de IA en los procesos de negocio corresponde a nuestros talleres. Llevar la IA a toda la empresa, con herramientas, controles y automatización interna, corresponde a la adopción de IA. Si una aplicación ya se construyó con herramientas de IA y ahora falla, Vibe Coding Rescue la audita y la corrige. Aplicar controles en el pipeline, para que los cambios escritos por agentes pasen los mismos filtros que todo lo demás, corresponde a DevSecOps. La formación prepara al equipo para esos filtros; no los sustituye.

Trabajar sobre tu código, porque ahí es donde los agentes aciertan o fallan

Un agente que escribe una demo limpia puede perderse igualmente en un repositorio grande y real. Casi toda la diferencia está en el contexto, no en la inteligencia del modelo, como explicamos en contexto para agentes de código. Por eso las sesiones se hacen sobre tu código o sobre una copia saneada.

Instrucciones para el agente

Un archivo de instrucciones mantenido, con comandos de build, convenciones y zonas prohibidas, escrito para las herramientas que el equipo usa de verdad.

Recorte de tareas

Tareas pequeñas y verificables, con un plan antes de empezar. Cuándo dejar trabajar al agente, cuándo pararlo y cuándo escribir el código tú mismo.

Los tests como bucle de feedback

Los agentes trabajan mejor cuando un test o una comprobación de tipos puede decir que no. Vemos dónde tu suite da feedback rápido y honesto y dónde no.

Contexto del repositorio

Documentación, mapas de módulos y mapas del repo, y si deben ir en Git. Nuestra [revisión de Graft](/es/blog/graft-review-agent-repo-map/) analiza esa pregunta en detalle para una herramienta.

Práctica de revisión para código que nadie tecleó

El autor de un cambio escrito por un agente sigue siendo la persona que abre el pull request. El equipo acuerda qué significa eso: qué tamaño puede tener un cambio, qué debe haber ejecutado y leído el autor antes de pedir revisión, cómo leer diffs que parecen plausibles pero nadie razonó, y qué áreas necesitan siempre a una segunda persona. Lo practicamos con cambios reales de tu backlog, incluidos los que el agente hace mal.

Secretos, permisos y lo que sale del equipo

Los agentes de código leen archivos, ejecutan comandos y envían contexto a un proveedor de modelos. La formación cubre la higiene de secretos (nada de claves en prompts, archivos de instrucciones o logs), los permisos de cada herramienta en el equipo del desarrollador, el aislamiento de comandos, la inyección de prompts a través del contenido del repositorio y de las dependencias, y qué código permiten tus contratos sacar de la empresa. La aplicación técnica en CI corresponde a DevSecOps; aquí el equipo aprende los hábitos para que el pipeline no sea la única línea de defensa.

Medir si ayuda, en lugar de suponerlo

No prometemos un porcentaje de productividad. El resultado depende del código, la mezcla de tareas, las herramientas y las personas. En su lugar, el equipo elige unas pocas señales antes de la formación, por ejemplo el tiempo de ciclo de un tipo de tarea, el retrabajo en revisión, los defectos encontrados después del merge y el coste de herramientas por ingeniero, y las vuelve a comprobar tras un periodo piloto acordado. Si el agente no ayuda en algún tipo de trabajo, eso también es un resultado válido. La elección de modelo y el control de costes en una herramienta popular se explican en Cómo usar Claude Fable 5.1 en Claude Code.

Preparar, formar y revisar después del piloto

El alcance, el formato y los honorarios se acuerdan antes de reservar. Las sesiones remotas funcionan a nivel internacional; las presenciales se presupuestan aparte.

  1. Preparación

    Tamaño y experiencia del equipo, herramientas en uso o en evaluación, acceso al repositorio o una copia saneada y una lista breve de tareas reales para practicar.

  2. Sesiones prácticas

    Sesiones de trabajo sobre las tareas acordadas, que terminan con un playbook escrito del equipo, un archivo de instrucciones y las señales a seguir.

  3. Revisión posterior

    Tras el periodo piloto, una revisión de las señales, el playbook y los casos de fallo. Las sesiones adicionales se acuerdan por separado.
// pruebas

De dónde sale el material

Todavía no tenemos un caso publicado de esta formación con un cliente, y no afirmamos tenerlo. El material sale de la práctica diaria de ingeniería de Wavect: construimos software para clientes y esta web con agentes de código todos los días, y publicamos lo que aprendemos en el blog, incluidos los artículos enlazados arriba. Es nuestra propia práctica, no una garantía de obtener el mismo resultado en tu equipo.

Preguntas antes de empezar

Los que tu equipo usa o está evaluando, por ejemplo Claude Code, Cursor, Codex o agentes de código abierto. La formación es neutral respecto a proveedores. No tenemos ninguna alianza con proveedores de IA ni vendemos licencias, así que también te decimos cuándo una herramienta encaja mal con tu trabajo.
Trabajar sobre tu repositorio real da la formación más útil. Si no es posible, usamos una copia saneada o un proyecto público con un stack parecido. El acceso, el tratamiento de datos y qué agente puede ver qué código se acuerdan antes de la primera sesión.
No lo prometemos. La formación deja montada una forma de medir el efecto sobre vuestro propio trabajo, y la revisión posterior analiza los datos que habéis recogido.
Sí, si el grupo se planifica para ello. Juniors y seniors necesitan reglas distintas sobre cuándo fiarse de un agente, así que acordamos la composición y el tamaño del grupo al definir el alcance.
Es una formación práctica, no una certificación acreditada. Si tienes requisitos formales de formación, indícalo al definir el alcance y acordamos qué documentación es posible.

Elige el siguiente paso

Definir la formación del equipo

Describe el equipo, el stack, los agentes de código que usáis o estáis evaluando y lo que todavía no funciona. Para la primera conversación basta un resumen sin información confidencial.

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