This course contains the use of artificial intelligence.

Este curso contiene el uso de inteligencia artificial.

Si Claude, Copilot y los agentes autónomos pueden analizar requisitos, escribir código, generar pruebas, revisar pull requests y actualizar la documentación, ¿qué partes de Scrum siguen creando valor y cuáles se convirtieron, sin que nadie lo notara, en rituales?

La mayoría de los cursos sobre IA y Agile te enseñan a correr tus ceremonias actuales un poco más rápido. Este hace la pregunta difícil: ¿en qué debe convertirse Scrum cuando producir software ya no está limitado por la capacidad de ejecución humana?

Vas a clasificar cada práctica que realiza tu equipo en cuatro categorías — Mantener, Adaptar, Eliminar y Agregar — con una prueba repetible, y a reconstruir tu Sprint alrededor de la respuesta.

Qué hace distinto a este curso

Se apoya en evidencia medida, no en opiniones: DORA 2025, la encuesta State of Code 2026 de Sonar, el análisis de LinearB sobre 8,1 millones de pull requests y la investigación con practicantes de los propios custodios del marco Scrum. Cada cifra está citada.
Cubre lo que nadie más cubre: las prácticas que hay que eliminar y los controles de gobernanza que hay que agregar porque Scrum nunca los especificó.
Corrige una creencia que tienen casi todos los equipos Scrum. Busca en la Guía de Scrum «historia de usuario», «punto de historia», «velocidad» o «estimación»: ninguna aparece. Lo vas a comprobar tú mismo en la lección tres.
Más o menos una lección de cada cuatro es una demostración en vivo, no una explicación — incluyendo ver cómo un resultado de IA plausible, bien escrito y completamente equivocado es rechazado en revisión.

Vas a construir ocho artefactos funcionales

Una evaluación Mantener / Adaptar / Eliminar / Agregar de tu propio equipo
Un flujo de Sprint rediseñado
Una matriz de responsabilidades humano–IA
Una Definition of Done consciente de la IA
Un nuevo formato de Daily Scrum
Una política de escalamiento para agentes
Una lista de verificación de gobernanza
Un backlog nativo en IA, escrito en formatos a partir de los cuales un agente puede construir

Todo se desarrolla junto a un caso de estudio continuo: una empresa de software para salud de 1.400 personas, con doce meses desplegando agentes de código, cuya producción se triplicó mientras sus ceremonias no cambiaron en absoluto — y cuyo responsable de seguridad clínica está a punto de hacer una pregunta que nadie sabe responder.

Para quién no es. Si buscas un paquete de prompts para hacer una mejor stand-up, este no es tu curso. Es para personas con la autoridad, o la ambición, de cambiar cómo trabaja realmente su equipo.