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🔍 Curso V — Análisis, Diagnóstico y Validación

En los cuatro cursos anteriores construimos el modelo completo de un sistema software: lógica y algoritmos (Curso I), datos y persistencia (Curso II), arquitectura, contratos y tolerancia a fallos (Curso III), y capas de ejecución y entornos (Curso IV). En este quinto curso aprenderás a aplicar el pensamiento analítico y la verificación rigurosa sobre cualquier sistema o propuesta generada por un agente de IA.

Cuando un agente escribe cientos de líneas de código en segundos, el mayor riesgo ya no es tardar en teclear, sino dar por bueno un sistema que solo funciona en el camino feliz aparente. Aquí aprenderás a separar suposiciones de evidencias observables, a descubrir casos límite antes de que lleguen a producción, a interpretar cada error como una pista diagnóstica y a exigir validación tanto técnica como lógica.

🎯 Objetivos

Separar suposiciones de hechos verificados: auditar qué sabemos con certeza, qué estamos dando por sentado y qué evidencia observable necesitamos.
Analizar invariantes y casos límite: examinar valores frontera, entradas ausentes, secuencias fuera de orden y contradicciones entre reglas de negocio.
Diagnosticar errores con método abductivo: distinguir fallos de especificación, supuestos técnicos falsos y errores de código sin parchear a ciegas.
Aplicar doble validación (técnica y lógica): evitar la trampa de las pruebas tautológicas o simuladas en exceso que pasan en verde sin probar el sistema real.
Auditar riesgos, privacidad y ética: proteger los datos de las personas y evaluar el impacto de las decisiones automatizadas.

📚 Contenido del curso

🧩 Cómo se conecta con tu recorrido

Al terminar este curso tendrás el criterio analítico necesario para abordar el Curso VI — Método, Investigación y Desarrollo con IA, donde integrarás este análisis en el algoritmo mental de adaptación y en la dirección del bucle HITL.

Comienza por Pensamiento analítico: de la suposición a la evidencia.