IA App creator lab | Desarrollo web e IA aplicada

Objetivos 

• Introducir a los participantes en el desarrollo de aplicaciones web potenciadas con inteligencia artificial.
• Utilizar herramientas de IA para crear experiencias digitales modernas e interactivas.
• Incorporar asistentes inteligentes y automatización en proyectos web reales.
• Potenciar habilidades vinculadas a desarrollo digital, productividad y creación tecnológica.
• Desarrollar soluciones innovadoras aplicadas a emprendimientos, contenido y entornos digitales actuales.

Competencias

• Uso de herramientas de inteligencia artificial aplicadas al desarrollo web.
• Creación de interfaces y experiencias digitales inteligentes.
• Automatización de tareas y procesos digitales.
• Integración de asistentes de IA y APIs en aplicaciones web.
• Resolución de problemas mediante herramientas tecnológicas actuales.
• Desarrollo de proyectos digitales innovadores y funcionales.

Contenidos/Módulos

Unidad 1: El nuevo ecosistema de apps inteligentes

Objetivo: Comprender el ecosistema actual y diferenciar entre consumir IA y construir modelos.

• Conceptos fundamentales: ¿Qué es un LLM (Large Language Model)? Diferencia entre IA Generativa y Programación Tradicional.
• Alcances: Web semántica, personalización dinámica y accesibilidad automatizada.
• Casos reales: Análisis de herramientas como Vercel v0, Adobe Firefly y motores de recomendación.
• Ética y límites: Alucinaciones, sesgos de datos y costos de cómputo.

Unidad 2: IA como copiloto de desarrollo

Objetivo: Aumentar la productividad del desarrollador utilizando herramientas de “Pair Programming” con IA.

• Generación de código: Uso avanzado de GitHub Copilot y Cursor para crear estructuras HTML/CSS y lógica en JavaScript/TypeScript.
• Prompt Engineering para Devs: Cómo redactar instrucciones para obtener componentes funcionales y limpios.
• Debugging y Refactorización:
  • Identificación de errores lógicos mediante IA.
  • Conversión de código antiguo (Legacy) a estándares modernos.
• Documentación: Generación automática de JSDoc, archivos README y diagramas técnicos.

Unidad 3: Creación de experiencias web inteligentes

Objetivo: Conectar el frontend con “cerebros” externos para crear experiencias interactivas.

• Proveedores de API: Exploración de OpenAI (GPT), Anthropic (Claude) y modelos Open Source (Hugging Face).
• Implementación de Chatbots: Manejo de streaming de texto en tiempo real y gestión de historial de conversación.
• Procesamiento de datos:
  • Análisis de sentimiento en comentarios de usuarios.
  • Extracción de entidades y resumen de textos largos.
• Seguridad: Manejo de variables de entorno y protección de API Keys en el cliente vs. servidor.

Unidad 4: Automatización y despliegue inteligente

Objetivo: Utilizar la IA para asegurar la calidad y velocidad del ciclo de vida del software.

• Testing automatizado: Generación de pruebas unitarias (Jest, Vitest) y pruebas de integración (Cypress/Playwright) basadas en el código existente.
• CI/CD con IA: Optimización de scripts de despliegue y detección de vulnerabilidades en el pipeline.
• Optimización de activos: Uso de IA para compresión inteligente de imágenes y generación de metadatos SEO.

Unidad 5: Proyecto final | Tu aplicación inteligente

Objetivo: Construir una aplicación web funcional (Full-stack) que resuelva un problema real usando IA.

• Propuesta: Crear un “Gestor de Tareas Inteligente” o un “Asistente de Viajes Personalizado”.
• Requisitos técnicos:
  1. Frontend: UI reactiva (React o Next.js) diseñada con asistencia de IA.
  2. Integración: Conexión a una API de lenguaje para categorizar tareas o sugerir itinerarios.
  3. Base de datos: Almacenamiento de preferencias del usuario.
• Entregable: Aplicación desplegada en la nube (Vercel/Netlify) con código documentado por IA.