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Arquitectura clara
Traducir una idea en requerimientos, pantallas, flujos, entidades, componentes, stack tecnológico y plan de construcción.
Aprende a construir software, prototipos, SaaS, dashboards, apps web y MVPs usando inteligencia artificial como copiloto de desarrollo: Cursor, Windsurf, Claude Code, Replit, GitHub Copilot, prompts técnicos, arquitectura, debugging, despliegue y monetización.
Este curso enseña a convertir ideas digitales en productos funcionales usando herramientas modernas de desarrollo asistido por IA. El estudiante aprende a definir requerimientos, diseñar arquitectura, generar código, corregir errores, conectar APIs, trabajar con bases de datos, desplegar proyectos y presentar un MVP listo para validación comercial.
Al finalizar, tendrás un MVP funcional construido con IA: aplicación web o SaaS básico con interfaz, lógica de negocio, autenticación, base de datos, integración con IA, repositorio organizado, despliegue online y documentación técnica mínima para seguir iterando.
Una formación práctica para emprendedores, freelancers, creadores de productos digitales, equipos no técnicos y profesionales que desean construir más rápido con IA sin depender completamente de un equipo de desarrollo tradicional.
Traducir una idea en requerimientos, pantallas, flujos, entidades, componentes, stack tecnológico y plan de construcción.
Usar Cursor, Windsurf, Claude Code y Copilot para generar, refactorizar, explicar y mejorar código con criterio técnico.
Conectar APIs, bases de datos, autenticación, servicios IA, formularios, pagos simulados y automatizaciones externas.
Desplegar un MVP online con repositorio, documentación, pruebas básicas, demo funcional y roadmap comercial.
Cada módulo desarrolla una fase del desarrollo asistido: idea, arquitectura, entorno, frontend, backend, APIs, debugging, calidad, despliegue y monetización del MVP.
Comprende el desarrollo asistido por IA como metodología para acelerar prototipos, reducir fricción técnica y convertir ideas en productos reales con control humano.
Aprende a convertir una necesidad de negocio en brief técnico, alcance MVP, historias de usuario, funcionalidades prioritarias y criterios de aceptación.
Define el stack adecuado, la estructura del proyecto, arquitectura de componentes, entidades de datos, rutas, seguridad básica y flujo de información.
Prepara un entorno moderno de desarrollo asistido con repositorio, terminal, dependencias, ramas, documentación inicial y reglas para colaboración con IA.
Construye pantallas, componentes reutilizables, formularios, navegación, estados visuales y experiencia de usuario con una estética profesional y responsive.
Implementa la parte funcional del producto: usuarios, sesiones, operaciones CRUD, reglas de negocio, almacenamiento y conexión segura con servicios externos.
Conecta el MVP con modelos de IA, APIs externas, automatizaciones y servicios que amplían la funcionalidad del producto más allá de una interfaz estática.
Aprende a diagnosticar errores, leer logs, pedir ayuda efectiva a la IA, mejorar código existente, documentar decisiones y estabilizar el producto.
Publica el producto en internet, configura variables, dominios, analítica básica, monitoreo inicial y documentación para poder compartir o vender la demo.
Prepara el producto para validación comercial: demo, landing, pricing, roadmap, propuesta de valor, onboarding y plan de iteración con usuarios reales.
Vista resumida para estudiantes, equipo académico, página comercial del curso y estructura interna de producción.
| Módulo | Contenido principal | Duración | Entregable |
|---|---|---|---|
| 01 | Fundamentos: metodología vibe coding, rol de la IA, prompts técnicos, límites, riesgos y criterio humano. | 90 min | Mapa de trabajo con IA. |
| 02 | Requerimientos: problema, usuario, PRD, historias de usuario, backlog, flujos y alcance MVP. | 105 min | PRD del producto. |
| 03 | Arquitectura: stack, estructura del proyecto, componentes, datos, rutas, permisos y diagrama técnico. | 105 min | Documento de arquitectura. |
| 04 | Entorno: Cursor, Windsurf, Replit, GitHub, terminal, dependencias, reglas del proyecto y control de versiones. | 90 min | Repositorio configurado. |
| 05 | Frontend: UI, componentes, formularios, navegación, responsive, accesibilidad, diseño visual e iteración con IA. | 120 min | Interfaz funcional. |
| 06 | Backend: autenticación, roles, CRUD, base de datos, validaciones, errores y lógica de negocio. | 120 min | Módulo funcional con datos. |
| 07 | APIs: servicios IA, APIs externas, webhooks, automatizaciones, variables de entorno y seguridad básica. | 120 min | Integración inteligente. |
| 08 | Calidad: debugging, logs, refactorización, pruebas manuales, checklist QA y estabilización del producto. | 105 min | Versión corregida del MVP. |
| 09 | Deploy: publicación, builds, variables, dominios, documentación, analítica básica y mantenimiento inicial. | 105 min | MVP publicado online. |
| 10 | Monetización: demo, landing, pricing, roadmap, propuesta de valor, feedback y evolución del producto. | 120 min | Pitch y plan comercial. |
El proyecto final consiste en desarrollar un producto digital funcional usando IA como copiloto de desarrollo. Puede ser un SaaS básico, dashboard, CRM, generador de contenido, herramienta interna, portal de clientes, app web con IA o prototipo validable para un negocio real.
Un MVP publicado online con interfaz responsive, autenticación o flujo principal funcional, base de datos o almacenamiento, integración IA o API externa, repositorio GitHub, documentación técnica, demo grabada, landing de presentación y roadmap de mejoras.
La evaluación mide la capacidad de convertir una idea en un producto digital funcional, bien documentado, publicable y presentable para clientes, usuarios o inversionistas.
Entrega del PRD, mapa de pantallas, user flows, stack elegido, estructura del proyecto, entidades de datos y criterios de éxito del MVP.
Revisión de interfaz, flujos principales, base de datos, integración IA o API, manejo de errores, seguridad básica y estabilidad del prototipo.
Presentación del MVP publicado, repositorio, documentación, demo funcional, roadmap de mejoras, propuesta de valor y plan de monetización inicial.
Activos prácticos para definir, construir, depurar, publicar y presentar productos digitales creados con desarrollo asistido por IA.
Documento editable para definir problema, usuario, funcionalidades, alcance MVP, criterios de aceptación y roadmap.
Biblioteca de prompts para arquitectura, generación de componentes, debugging, refactorización, testing y documentación.
Checklist para organizar carpetas, componentes, servicios, modelos, variables, documentación y reglas para IA.
Guía para diagnosticar errores de frontend, backend, dependencias, APIs, permisos, CORS, builds y despliegues.
Pasos para publicar en Vercel, Netlify o Replit, configurar variables, dominio, builds y monitoreo inicial.
Plantilla para presentar el MVP, explicar propuesta de valor, funcionalidades, pricing, roadmap y oportunidades comerciales.
Este curso te prepara para construir MVPs, apps web, SaaS y herramientas digitales usando IA como copiloto técnico: desde el PRD hasta el deploy y la monetización.
Incluido en todos los planes · Explorer, Builder y Teams