Our journey through the SDLC with AI

La IA está cambiando la forma en que construimos software, pero el valor real aparece cuando acompaña a todo el ciclo de vida del desarrollo (SDLC), y no solo a la generación de código.

En esta sesión recorreremos el desarrollo real de una funcionalidad de principio a fin con GitHub Copilot: desde entender la historia de usuario inicial y validar los criterios de aceptación hasta la planificación, la implementación, la revisión de seguridad y la validación de la pull request.

Mostraremos cómo las skills, los agentes personalizados, las integraciones con MCP y las instrucciones a nivel de organización ayudan a los equipos a descomponer el trabajo, acelerar el desarrollo y aplicar estándares de ingeniería consistentes.

Por el camino veremos puntos de control de seguridad prácticos: revisión de código seguro, linting, riesgo de dependencias con Dependabot y guías de revisión de PR alineadas con tu organización. La idea es poner barreras de seguridad al trabajo generado por IA igual que hacemos con los equipos humanos: estándares claros, comprobaciones automáticas y prácticas de revisión que mejoran la consistencia, reducen el riesgo y permiten avanzar más rápido con confianza.

El objetivo no es presentar la IA como un atajo, sino como un compañero de equipo práctico que ayuda a entregar funcionalidades más rápido, con mejor calidad y con más seguridad integrada en el proceso.