1 – Flujo de delivery: proyectos + servicio + cambios
Flujo de delivery
¿Qué es el flujo de delivery?
Desde el proyecto hasta los cambios
Más allá de Scrum. Tipos de trabajo: proyectos, servicio, cambios
El problema: mezcla y saturación. Flujo vs. planificación
Decisiones a tomar
Puntos de decisión en el flujo
Dónde aporta valor la IA en este contexto
Caso de ejemplo
Errores típicos
El enfoque más acertado: sistema único de trabajo
2 – ¿IA o tú? El nuevo juego laboral
Desmontando expectativas irreales: ¿qué debemos esperar?
¿Riesgo u oportunidad profesional?
¿Quién gestiona el proyecto, la IA o tú?
Antipatrones en el uso de IA (malas ideas… e ideas aún peores)
Encaje de la IA en la gestión del trabajo
Cómo encaja la IA con enfoques tipo PMP y Agile
Lo que nunca nos cuentan: el gobierno del dato
¿Puedo evitar que el proyecto vaya mal?
Idea clave: criterio antes que herramienta
3 – Enfoque ágil de gestión del trabajo
Pasos del proceso ágil para proyectos
Ciclo resumido
Backlog, Roadmap
Planificación del proyecto
Ejecución del trabajo, seguimiento y proyecciones
Enfoque ágil end-to-end: delivery ágil
Enfoque ágil del servicio
Delivery ágil… ¿con IA / basado en IA / impulsado por IA / gestionado por IA?
4 – Arquetipos, Requisitos y Backlog
Entendiendo el trabajo: arquetipos y requisitos
Qué es un backlog… y qué no lo es
Tipos de trabajo
El problema: requisitos poco claros; cómo evitarlo.
Construcción y gestión del backlog
Generar vs. Refinar el backlog
Cómo la IA puede aportar valor
Toma de decisiones
5 – Roadmap y Mapa PMVs
De la visión al plan
Qué es un roadmap (y qué no)
Qué es el mapa de PMVs (Productos Mínimos Viables)
El problema habitual: planes rígidos (y cómo debemos trabajar a nivel profesional)
Construcción y gestión del roadmap y mapa PMVs
Cómo la IA puede aportar valor en el roadmap
Cómo la IA puede aportar valor en el mapa PMVs
Toma de decisiones: qué construir y cuándo
Caso práctico
6 – Ejecución de iteraciones
La realidad de la ejecución en Agile
Qué es ejecutar una iteración
El problema habitual: desviaciones constantes
Qué debe hacer un buen equipo ágil
Puntos críticos del día a día
Cómo mejorar la ejecución con IA
Dónde aporta valor la IA
Apoyo a las decisiones diarias
Mejora en la comunicación
Caso práctico y errores comunes
7 – Métricas: sin ellas no hay gestión (¡ni IA!)
Medir no es suficiente: entender las métricas
Métricas habituales (y sus límites)
Para qué sirven las métricas en agile
El error común: medir para justificar
Interpretación y toma de decisiones
Dónde aporta valor la IA
Decisiones basadas en métricas
De datos a conclusiones útiles
Caso práctico y errores comunes
8 – Proyecciones
De reaccionar a anticipar
Proyectar no significa adivinar
¿Qué es ‘predecir’ en Agile?
El problema habitual: decisiones tardías
Qué se puede y qué no se puede predecir
Qué debe hacer un buen profesional
Cómo mejorar la capacidad de predicción
Toma de decisiones basadas en anticipación
De datos a escenarios útiles
Errores habituales a evitar
9 – Modelo de uso profesional de IA en Agile
Cómo encajar la IA en tu forma de trabajar
Qué papel debe tener la IA
El error común: delegar sin criterio
Dónde aporta valor (y dónde no)
Qué caracteriza un uso profesional de la IA
Modelo práctico para IA en Agile
Modelo de uso recomendado
Toma de decisiones y errores a evitar
Cómo evolucionar a partir de aquí
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IA aplicada al Agile Delivery: optimiza el flujo de trabajo de principio a fin
Duración: 24 horas ONLINE | Ref (5125)
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CURSO ID
5125
MODALIDAD
ONLINE
FAMILIA
137
HORAS
24 horas
INICIO
INMEDIATO
DURACIÓN
6 semanas
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