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Laboratorios prácticos en entornos seguros para aprender haciendo, no solo mirando.

Simulacros de examen y rutas de aprendizaje para certificaciones como Cloud Practitioner, Solutions Architect, Developer Associate y más.

Materiales exclusivos con expertos AWS y casos reales de uso.

Módulos de IA, Machine Learning, contenedores, seguridad, networking y arquitectura avanzada.

Desarrolladores que quieren migrar sus aplicaciones a la nube.

Arquitectos de soluciones que necesitan certificarse o mantenerse actualizados.

Profesionales IT en transición a roles cloud o DevOps.

Estudiantes y autodidactas que buscan entrar en el ecosistema AWS.

Equipos técnicos que necesitan upskilling rápido y medible.

Válida para nuevas suscripciones mensuales.

Fecha límite para acceder al descuento: 30 de septiembre de 2025.

Código de descuento: SKILLS50.

Clases virtuales en vivo impartidas por Arquitectos de Soluciones de MongoDB, donde se explican desde los fundamentos hasta las funcionalidades más avanzadas.

Acceso al catálogo de la Universidad MongoDB (MongoDB University) con cursos organizados por itinerarios de aprendizaje, diseñados para diferentes roles: desarrolladores, arquitectos de datos y administradores.

Sesiones especiales de preguntas y respuestas para aclarar dudas directamente con expertos.

Contenido actualizado con las últimas versiones y lanzamientos de la plataforma MongoDB.

Aprenderás desde cero, sin necesidad de conocimientos previos en bases de datos.

Conocerás las mejores prácticas para modelar, consultar y optimizar datos en MongoDB.

Te posicionarás para roles en desarrollo backend, análisis de datos y DevOps que requieren experiencia en NoSQL.

Modalidad: 100% online.

Idioma: Español (materiales y clases).

Costo: Gratis.

Requisitos: Solo ganas de aprender y una conexión a internet.

IA aplicada a operaciones: Los agentes entienden y responden a comandos en lenguaje natural, pudiendo realizar tareas como escalar pods, reiniciar servicios o desplegar aplicaciones.

Compatibilidad multi-proveedor: Funciona con OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI, Azure OpenAI, Ollama y modelos personalizados.

Integración con Model Context Protocol (MCP): Permite conectar a herramientas existentes en Kubernetes, HTTP APIs y comandos personalizados.

Comunicación agente-a-agente (A2A): Los agentes pueden coordinarse entre sí para ejecutar flujos complejos sin intervención humana.

Observabilidad incorporada: Incluye trazas y métricas nativas para analizar el comportamiento y rendimiento de los agentes.

Ahorro de tiempo: Menos tareas manuales, más foco en trabajo estratégico.

Reducción de errores humanos: Los agentes siguen instrucciones y flujos predefinidos con consistencia.

Escalabilidad operativa: Un agente puede gestionar múltiples clústeres o entornos a la vez.

84% de los desarrolladores usan o planean usar herramientas de IA.

Solo 29% confía plenamente en la precisión de las respuestas generadas por IA (una caída significativa respecto a años anteriores).

50,6% de los desarrolladores profesionales utilizan IA todos los días.

Modelos más usados:

Generativa (ej. ChatGPT, Claude, Gemini): Uso masivo para autocompletar código, generar ejemplos y depurar.

Agentes Autónomos (multi-step): Solo 31% los usa actualmente y un 38% no planea adoptarlos pronto.
El freno principal: falta de madurez, transparencia y precisión en tareas complejas.

“Las respuestas son casi correctas, pero no del todo” — 45% de los encuestados.

66% dice que dedica más tiempo del esperado a depurar código generado por IA.

En escenarios críticos, el 75% prefiere pedir ayuda a otro humano antes que confiar ciegamente en la IA.

La IA ya no es una novedad, sino una herramienta habitual, pero la comunidad ha madurado: no todo lo que genera es oro.

Los desarrolladores integran IA en su flujo, pero con validación y supervisión humana.

El siguiente paso será la adopción de agentes más autónomos, pero solo cuando demuestren confiabilidad y valor real.

Triage inteligente de issues:
Analiza el contenido de cada nuevo issue, asigna etiquetas, define prioridades y, si es posible, lo vincula a PRs o tickets relacionados.

Revisión inicial de PRs:
Proporciona feedback contextual sobre calidad de código, consistencia de estilo y posibles errores. Esto libera a los revisores humanos para que se enfoquen en arquitectura y lógica de negocio.

Colaboración bajo demanda:
Solo con mencionar “@gemini-cli” en un issue o PR, el agente puede:

Sin manejo manual de API keys: Usa Workload Identity Federation de Google Cloud para autenticación segura.

Principio de mínimo privilegio: Se puede configurar qué comandos y permisos exactos tiene el agente.

Observabilidad integrada: Compatible con OpenTelemetry para enviar métricas y logs a tu plataforma de monitoreo.

Equipos con alto volumen de issues y PRs que buscan reducir tiempos de revisión.

Repositorios con procesos repetitivos que pueden automatizarse.

Proyectos open source que necesitan mantener orden sin sobrecargar a los mantenedores.

Acelera la entrega: Menos tiempo en tareas repetitivas, más foco en lo estratégico.

Consistencia: Aplica estándares de código sin depender de revisiones manuales en cada PR.

Escalabilidad: Puede manejar decenas o cientos de interacciones al día sin “quemar” al equipo humano.

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