AI Engineering Training — Equipos que entregan mejor con IA
Para equipos de ingeniería que ya usan IA — Copilot, Cursor, Claude Code u otros — y quieren una metodología consistente y medible.
AI Engineering Training es una metodología de capacitación práctica, entregada en formato cohorte, que entrena a tu equipo de ingeniería sobre tu propio repositorio, con medición de entrega, adopción, competencia y negocio antes y después del programa.
Primera cohorte cerrada
Primera cohorte cerrada — caso en publicación Q3. El programa sigue midiendo antes y después; el reporte de delta se publica cuando se apruebe su divulgación.
Para quién es este servicio
AI Engineering Training está diseñado para equipos de ingeniería internos que ya adoptaron herramientas de IA — pero todavía no cuentan con una metodología compartida, ni con un sistema para medir su impacto.
Equipos que ya usan IA, pero con adopción inconsistente
Tus ingenieros usan Copilot, Cursor, Claude Code u otros agentes de IA — pero cada quien lo hace a su manera. La velocidad y la calidad del código varían entre squads.
Líderes de ingeniería que necesitan demostrar ROI
Te pidieron mostrar el retorno de la inversión en IA — y hoy no tienes métricas que lo respalden. El programa mide el delta de entrega, adopción y competencia en tu propio repo.
Equipos que están viendo el costo oculto de la IA en su código
Han aparecido incidentes de calidad atribuidos a código generado por IA, o tu equipo de seguridad está sobrecargado por el volumen de PRs para revisar. La metodología integra prácticas de revisión y gobernanza.
No es para
- Equipos que aún no adoptan herramientas de IA y necesitan una introducción genérica.
- Capacitación individual o cursos self-paced. Trabajamos con equipos completos en formato cohorte.
- Equipos que buscan una herramienta de IA específica más que una metodología.
Cómo funciona: de Pulse a Craft
Dos etapas que se enfocan en tu equipo, tu repositorio y tu forma de trabajar.
Diagnóstico de 1 a 2 semanas
Levantamos una línea base (T0) con métricas de entrega, adopción de IA y competencia, sobre tu propio repositorio. Entregamos un reporte de brechas con recomendaciones puntuales.
Cohorte de 6 a 8 semanas
Entrenamos a tu equipo en formato cohorte, con sesiones prácticas sobre tu código real. Cerramos con una re-medición (T1) y un reporte de delta con las cuatro familias de métricas.
Metodología: medir antes y después, sobre tu repositorio
El programa se basa en una premisa simple: si no movemos la aguja, se ve en los datos. Por eso construimos un sistema de medición T0 → T1 que cubre cuatro familias de métricas, capturado sobre tu propio repositorio y tu equipo real.
Cuatro familias de métricas
Entrega
Métricas DORA: lead time, frecuencia de deploy, tiempo de cambio y tasa de fallas —capturadas sobre los flujos reales del equipo.
Adopción
Métricas SPACE: satisfacción, performance, actividad, comunicación y eficiencia —capturadas a nivel equipo, sin rankear personas.
Competencia
Assessment técnico de uso de IA por squad, con foco en prompting, revisión y gobernanza —comparado contra el assessment inicial.
Negocio
Indicadores de negocio que tu equipo ya rastrea: horas por feature, cycle time, backlog burn-down. Mismo método, métricas tuyas.
Medimos el sistema y el equipo, no rankeamos individuos.
Entrenamos sobre tu repositorio, no ejercicios genéricos
Las sesiones y el proyecto de cierre operan sobre el código real del equipo, con el mismo stack y las mismas herramientas de IA que ya corren en producción. Funciona con Java, .NET, Python, TypeScript, repositorios políglotas y cualquier stack moderno.
Tres modalidades según el momento de tu equipo
Una sola metodología, tres formas de entrar. La profundidad la eliges tú — y la ajustamos después de Pulse.
Diagnóstico inicial
1 a 2 semanas
Levantamos la línea base T0 sobre tu repo y entregamos un reporte de brechas con recomendaciones concretas. Útil para entender dónde estás antes de invertir en un programa completo.
Programa completo
6 a 8 semanas
Cohorte completa, sesiones prácticas sobre tu repo, metodología de prompting, revisión, gobernanza y entrega. Cierra con re-medición T1 y un reporte de delta por familia de métricas.
Refuerzo continuo
Trimestral
Cohortes sucesivas, medición continua y horas de oficina para sostener la metodología en el tiempo. Para equipos que ya pasaron por Craft y quieren mantener la consistencia.
Cómo trabajamos — los principios que aplican a este servicio
Metodología, no herramienta
El programa es agnóstico de la herramienta de IA que tu equipo ya usa. Funciona con Copilot, Cursor, Claude Code, Codeium o cualquier combinación. El valor está en la metodología, no en el vendor.
Cohorte, no individuos
Trabajamos con equipos completos en formato cohorte. La accountability compartida es lo que sostiene el cambio.
Medir primero, prometer después
Empezamos midiendo. Cerramos midiendo. No garantizamos uplift — publicamos el delta tal como sale. Si no movemos la aguja, se ve en los datos.
Preguntas frecuentes
¿Es un curso o una consultoría?
Es un programa de capacitación en formato cohorte, con componentes prácticos sobre tu repositorio. No es un curso genérico y no es una consultoría de implementación: el entregable principal es que tu equipo quede con la metodología internalizada.
¿Necesitamos tener una herramienta de IA específica?
No. La metodología es agnóstica de la herramienta. Trabajamos con Copilot, Cursor, Claude Code, Codeium o cualquier stack que el equipo ya use. Lo importante es que el equipo ya esté experimentando con IA — no es un programa introductorio.
¿Cuánto dura el programa completo?
Craft dura entre 6 y 8 semanas, con sesiones distribuidas en ese período. Pulse, la fase diagnóstica inicial, dura entre 1 y 2 semanas. Craft+ es un esquema trimestral de refuerzo para equipos que ya pasaron por Craft.
¿Cuándo vemos los primeros resultados?
Las primeras señales aparecen entre la semana 4 y 5, en la mitad del programa. La re-medición formal T1 se hace al cierre de Craft. La estabilización y el ROI atribuible a negocio se observan en los 2 a 3 meses siguientes.
¿Cómo miden el impacto sin rankear a mi equipo?
Medimos el sistema y el equipo, no a las personas individualmente. Las métricas DORA y SPACE se capturan a nivel de squad y de equipo. El assessment de competencia es anónimo y se entrega agregado. Publicamos el delta tal como sale, sin rankings.
¿Trabajan sobre nuestro stack y nuestras herramientas?
Sí. Las sesiones y el proyecto de cierre operan sobre el repositorio real del equipo, con el stack y las herramientas de IA que ya están en uso. Java, .NET, Python, TypeScript, políglota — todos soportados.
Servicios relacionados
Tu equipo necesita más que entrenamiento — necesita el equipo correcto. Estos servicios complementan AI Engineering Training.
Empieza con Pulse
El primer paso es un diagnóstico de 1 a 2 semanas sobre tu repo, con un reporte de brechas concreto. Sin compromiso de continuar.
o un email: hola@23people.io