This course contains the use of artificial intelligence.
Este curso contiene el uso de inteligencia artificial.
Si Claude, Copilot y los agentes autónomos pueden analizar requisitos, escribir código, generar pruebas, revisar pull requests y actualizar la documentación, ¿qué partes de Scrum siguen creando valor y cuáles se convirtieron, sin que nadie lo notara, en rituales?
La mayoría de los cursos sobre IA y Agile te enseñan a correr tus ceremonias actuales un poco más rápido. Este hace la pregunta difícil: ¿en qué debe convertirse Scrum cuando producir software ya no está limitado por la capacidad de ejecución humana?
Vas a clasificar cada práctica que realiza tu equipo en cuatro categorías — Mantener, Adaptar, Eliminar y Agregar — con una prueba repetible, y a reconstruir tu Sprint alrededor de la respuesta.
Qué hace distinto a este curso
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Se apoya en evidencia medida, no en opiniones: DORA 2025, la encuesta State of Code 2026 de Sonar, el análisis de LinearB sobre 8,1 millones de pull requests y la investigación con practicantes de los propios custodios del marco Scrum. Cada cifra está citada.
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Cubre lo que nadie más cubre: las prácticas que hay que eliminar y los controles de gobernanza que hay que agregar porque Scrum nunca los especificó.
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Corrige una creencia que tienen casi todos los equipos Scrum. Busca en la Guía de Scrum «historia de usuario», «punto de historia», «velocidad» o «estimación»: ninguna aparece. Lo vas a comprobar tú mismo en la lección tres.
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Más o menos una lección de cada cuatro es una demostración en vivo, no una explicación — incluyendo ver cómo un resultado de IA plausible, bien escrito y completamente equivocado es rechazado en revisión.
Vas a construir ocho artefactos funcionales
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Una evaluación Mantener / Adaptar / Eliminar / Agregar de tu propio equipo
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Un flujo de Sprint rediseñado
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Una matriz de responsabilidades humano–IA
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Una Definition of Done consciente de la IA
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Un nuevo formato de Daily Scrum
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Una política de escalamiento para agentes
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Una lista de verificación de gobernanza
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Un backlog nativo en IA, escrito en formatos a partir de los cuales un agente puede construir
Todo se desarrolla junto a un caso de estudio continuo: una empresa de software para salud de 1.400 personas, con doce meses desplegando agentes de código, cuya producción se triplicó mientras sus ceremonias no cambiaron en absoluto — y cuyo responsable de seguridad clínica está a punto de hacer una pregunta que nadie sabe responder.
Para quién no es. Si buscas un paquete de prompts para hacer una mejor stand-up, este no es tu curso. Es para personas con la autoridad, o la ambición, de cambiar cómo trabaja realmente su equipo.
