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Curso

IA na engenharia de software:

guardrails de qualidade e estratégias de adoção

Quero estudar na alura

6h

Para conclusão

32

Pessoas nesse curso

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Identifique riscos e defina guardrails para o uso de IA no desenvolvimento de software.
  • Implemente práticas de verificação de qualidade, incluindo testes automatizados, revisão de código e análise estática.
  • Avalie o impacto da IA na produtividade do time e meça resultados relevantes evitando métricas de vaidade.
  • Equilibre velocidade e qualidade ao incorporar código gerado por IA em pipelines de entrega.
  • Integre requisitos de observabilidade e segurança em sistemas que usam IA para gerar código.
  • Planeje e conduza pilotos e iniciativas internas para promover adoção responsável da IA na equipe.

Público alvo_

Este curso é indicado para arquitetos de software, líderes de engenharia, desenvolvedores e profissionais de QA que buscam integrar IA no fluxo de desenvolvimento preservando qualidade, segurança e governança.

Maurício Aniche

Maurício Aniche

linkedin

Maurício é o CTO e um dos co-fundadores da Alura. Maurício teve passagens pela Uber, Adyen, e Locaweb, possui mestrado e doutorado em Ciência da Computação e atuou como pesquisador em engenharia de software na TU Delft, na Holanda. Sua pesquisa focou em qualidade de software, e depois inteligência artificial. Maurício é autor do livro Effective Software Testing (Manning) e autor de diversos livros pela Casa do Código.

Curso atualizado em 18/06/2026

Ementa

  1. Uso da IA no mundo dev

    • Apresentação
    • Meus artigos
    • A verdade nua e crua
    • Código autônomo por IA
    • Qualidade e IA na engenharia
    • Desenvolvimento com IA
    • O que aprendemos?
  2. Guardrails de qualidade

    • Guardrails
    • Qualidade de código
    • Revisão de código
    • Leitura de código na era da IA
    • Testes automatizados
    • Análise estática
    • Arquiteto de software
    • observabilidade-deploy-rollout-parcial
    • Segurança de software
    • Segurança na era da GenAI
    • UX/UI design
    • Conteúdos de UX e UI na Alura
    • Garantindo a qualidade
    • O que aprendemos?
  3. Estratégias de adoção

    • Estratégias de adoção
    • Adoção gradual da IA
    • Nível de maturidade
    • Como escolher a ferramenta
    • Adoção: por onde começar
    • Métricas para avaliação
    • Métricas de engenharia e IA
    • Governança de IA
    • Conhecimento "as code"
    • Liderança da adoção
    • O que aprendemos?
    • Conclusão

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