RIGOR

De la idea al software funcionando, con IA como copiloto — no como caja negra

La Inteligencia Artificial ya puede escribir código. Lo que muy pocos programadores saben todavía es cómo dirigirla para que ese código sea confiable, mantenible y correcto — no solo "algo que compila".

Este programa enseña Spec-Driven Development (SDD): la disciplina que están adoptando los equipos de ingeniería más serios del mundo para construir software con IA sin perder control, calidad ni trazabilidad.

No necesitas experiencia previa con copilotos de IA. Necesitas ganas de programar mejor y más rápido, de forma correcta.

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José LizaArquitecto de Soluciones — creador de Rigor

Por qué este programa

La IA cambió cómo se escribe código. Muy pocos programas de formación cambiaron con ella.

Hoy cualquiera puede pedirle código a una IA. El verdadero diferencial profesional ya no es "saber usar un copiloto" — es saber especificar, dirigir, verificar y gobernar el trabajo de uno o varios agentes de IA para construir software real, de principio a fin.

Rigor de especificación

Aprenderás a escribir requisitos verificables (notación EARS) para que la IA construya exactamente lo que necesitas — no lo que "cree" que necesitas.

Orquestación de agentes de última generación

No te quedas en "un chat con IA". Aprendes a coordinar múltiples agentes trabajando en paralelo o en cadena, conectados a tus propios datos con MCP (Model Context Protocol), el estándar que está definiendo la industria en 2026.

Qué aprenderás

Cuatro pilares, un mismo criterio: dirigir con rigor, no improvisar

Pilar 1

Proyecto real

Eliges tu propio proyecto y lo construyes de principio a fin — no un ejercicio de práctica desechable.

Pilar 2

Notación EARS

El lenguaje que convierte "el sistema debe ser rápido" en requisitos que una IA ejecuta sin ambigüedad.

Pilar 3

Spec-Driven Development

El ciclo completo: spec → plan → tareas → implementación → verificación.

Pilar 4

Orquestación de agentes

Coordina varios agentes de IA en paralelo o en cadena, conectados a datos reales con MCP.

Qué te llevas al terminar

Evidencia real de dominio, no otro certificado más

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Un proyecto de software real, construido por ti, corriendo de principio a fin.

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Dominio práctico de herramientas líderes: Claude Code, GitHub Copilot, Cursor, GitHub Spec Kit, LangGraph y CrewAI.

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Una habilidad escasa y muy demandada: especificar y gobernar agentes de IA, en vez de solo "chatear" con ellos.

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Un portafolio documentado: tu spec, tu código, tu registro de decisiones y tus pruebas.

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Criterio propio para decidir cuándo usar IA con rigor y cuándo no vale la pena.

José Liza
Arquitecto de Soluciones

Quién dirige Rigor

15+ años dirigiendo sistemas donde equivocarse no es una opción

Soy arquitecto de soluciones con más de 15 años de experiencia en banca, fintech y gobierno digital, diseñando sistemas críticos de identidad a gran escala.

Esa misma disciplina de especificar, verificar y gobernar sistemas de alto riesgo es la que traigo a Rigor: no vibe coding, sino el criterio de un arquitecto aplicado a dirigir agentes de IA.

15+años de experiencia

BancaFintech y Gobierno

IdentidadSistemas críticos a gran escala

Para quién es

Programadores que quieren dirigir la IA, no improvisar con ella

Es para ti si...

Quieres dejar de "improvisar" con la IA (lo que la industria ya llama vibe coding) y empezar a dirigirla con intención.
Quieres aprender a coordinar más de un agente de IA trabajando a la vez, no solo usar un chat uno a uno.
Quieres construir software que otros puedan mantener, auditar y confiar, incluso cuando gran parte del código lo escribió una IA.

No es para ti si...

Buscas trucos para programar más rápido sin entender qué estás construyendo.
Nunca has escrito una línea de código y no planeas empezar.
Esperas una fórmula mágica sin disciplina de por medio.

No se requiere experiencia previa con copilotos de IA. Sí se requiere saber programar en al menos un lenguaje, porque tú eliges tu propio stack para el proyecto final.

Temario — 8 módulos

De los fundamentos a tu propio sistema en producción

Módulo 0

Fundamentos

Cómo "piensa" realmente un copiloto de IA, qué es el contexto y por qué importa más que el modelo que uses.

Módulo 1

Herramientas

Comparativa práctica entre los copilotos de IA más usados hoy: Claude Code, GitHub Copilot, Cursor y GitHub Spec Kit.

Módulo 2

El lenguaje de la especificación

Aprende EARS, la notación que convierte "el sistema debe ser rápido" en requisitos que una IA puede ejecutar sin ambigüedad.

Módulo 3

El ciclo Spec-Driven Development

De la especificación al código funcionando: spec → plan → tareas → implementación → verificación.

Módulo 4

Tu proyecto real

Eliges tu propio proyecto (una API, una app, un sistema pequeño) y lo construyes de principio a fin aplicando todo lo aprendido.

Módulo 5

Orquestación de múltiples agentes

El módulo que marca la diferencia: coordina varios agentes de IA trabajando en paralelo o en cadena, y conéctalos a datos reales con MCP.

Módulo 6

Testing y gobierno de agentes

Aprende a probar el comportamiento de un agente (que no siempre responde igual) y a versionar tus especificaciones como código.

Módulo 7

Criterio y cierre

Cuándo NO vale la pena usar todo este rigor, buenas prácticas de privacidad, y panorama actual de certificaciones en la industria.

Modalidad

Un formato pensado para aprender haciendo

Duración

8 módulos, ritmo flexible — recomendado 2 a 3 horas al día.

Formato

100% práctico, con un proyecto real como eje de todo el programa.

Stack

Libre — usas el lenguaje o framework que ya conoces.

Cupos limitados

La IA no va a esperar a que aprendas a dirigirla bien

Cada día que programas "a prueba y error" con IA es una habilidad que otros programadores ya están consolidando. Rigor abre pronto, en grupos pequeños. Únete a la lista de espera y sé de los primeros en enterarte.

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