# Formación en producto, diseño, ingeniería e IA | Tog Lab

> Lo que Tog Lab usa en sus propios proyectos se convierte en formación para tu equipo: desde diseño de servicios y design sprint hasta DevOps, pruebas y desarrollo con IA. El grupo practica con un desafío real de la empresa y sale con los artefactos hechos en clase.

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# Formación en producto, diseño, ingeniería e IA

[Quiero formar a mi equipo](https://www.toglab.co/es/contato.html) Armar una ruta

## Formatos

Elige cómo va a aprender tu equipo. Cada formato se puede contratar solo o junto con un proyecto o una asignación de profesionales, y se suma a la ruta que armas justo abajo.

## Arma la ruta de tu equipo

Empieza por un perfil o elige los temas uno a uno. La ruta muestra qué suele ir junto, y la solicitud de propuesta ya incluye lo que marcaste.

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[Pedir una propuesta para esta ruta](https://www.toglab.co/es/contato.html)

## Para software houses

Tu equipo aprende lo que Tog Lab usa en sus proyectos y empieza a ofrecer discovery, diseño y desarrollo con IA a sus propios clientes.

[Armar un programa para mi empresa](https://www.toglab.co/es/contato.html)

## Desarrollo con IA para empresas

La ruta in company lleva el AI-Accelerated a tu equipo: siete módulos, en el mismo orden que las etapas que Tog Lab usa en sus proyectos. En cada uno, el grupo produce un artefacto que una persona aprueba antes del módulo siguiente.

Las mismas siete etapas se ejecutan en los proyectos de Tog Lab. [Ver el desarrollo con IA](https://www.toglab.co/es/ai-accelerated.html)

## Cómo funciona

## Diseñemos la formación de tu equipo

Cuéntanos quién va a participar y qué quiere cambiar la empresa. Una persona de negocio y una de tecnología del equipo te responden en 1 día hábil.

[Quiero formar a mi equipo](https://www.toglab.co/es/contato.html) [hello@toglab.co](mailto:hello@toglab.co)

## Más contenido de esta página

- Design thinking — Entender el problema antes de elegir la solución.
- Workshop de hipótesis — Convertir apuestas en hipótesis que se pueden probar.
- Experimentación de productos — Probar con personas reales antes de construirlo todo.
- Design sprint — De la pregunta al prototipo probado en pocos días.
- Diseño de servicios — El recorrido completo, con lo que pasa detrás de cada pantalla.
- Diseño de producto — Del problema a la interfaz, con criterio y método.
- Investigación con usuarios — Escuchar y observar a quienes usan el producto para decidir mejor.
- Prototipado y pruebas de usabilidad — Pantallas que se pueden probar el mismo día.
- DevOps e infraestructura — Deploy predecible, ambientes y observabilidad.
- Pruebas y calidad — Pruebas automatizadas, TDD y revisión de código.
- Arquitectura de software — Decisiones registradas, con costo y trade-offs.
- Desarrollo con IA (AI-Accelerated) — Agentes en las siete etapas, con una persona que aprueba cada una.
- Harness y gobernanza de IA — Contexto, límites y verificaciones para que la IA trabaje con seguridad.
- Service as a Software — Repensar el negocio para entregar el trabajo terminado con agentes.

- Software house
- Equipo de ingeniería
- Equipo de producto y diseño
- Liderazgo

- El método que se usa en los proyectos de Tog Lab — Tu equipo aprende el mismo proceso que usamos con clientes, en lugar de un curso genérico.
- Ejercicio en tu propio proyecto — Los artefactos salen de un desafío real de tu empresa y se quedan con tu equipo.
- Nuevas ofertas para tus clientes — Discovery, design sprint, diseño de servicios y desarrollo con IA pasan a formar parte de lo que vendes.
- Seguimiento después de la clase — Tog Lab acompaña las primeras aplicaciones y revisa las entregas con tu equipo.

- Formación in company — Rutas de diseño, ingeniería e IA practicadas en el código, en los procesos y en los desafíos de tu equipo. — equipos que van a aplicar el método en el día a día. — Sesiones a lo largo de algunas semanas, dentro del flujo de trabajo del equipo.
- Workshops facilitados — Design sprint, design thinking, workshop de hipótesis y experimentación de productos conducidos con tu equipo. — decisiones que tienen que salir en pocos días, con las personas adecuadas en la sala. — De uno a cinco días, presencial o a distancia.
- Liderazgo fraccionado — CTO, CPO o Chief AI Officer algunas horas por semana para decidir arquitectura, producto y uso de IA. — empresas que todavía no necesitan ese liderazgo a tiempo completo. — Algunas horas por semana, con agenda fija y decisiones registradas.
- Charlas y clases — Producto, diseño de servicios e ingeniería con IA en empresas, eventos y universidades. — eventos, encuentros de liderazgo y universidades. — Una sesión, presencial u online, con tiempo para preguntas.

- Contexto — Entrevistar a quienes conocen el flujo, dejar que la IA organice lo que se dijo y validar las reglas con quien decide. — El documento de contexto del flujo elegido (Domain Context), con reglas, riesgos y decisiones abiertas.
- Requisitos — Pedir a la IA requisitos y criterios de aceptación a partir del contexto y decidir qué entra y qué queda fuera. — Un PRD con alcance, prioridades y criterios de aceptación.
- Arquitectura — Comparar las alternativas que propone la IA, con costo y trade-offs, y registrar la decisión y el motivo. — Un registro de decisión de arquitectura.
- Especificación — Detallar una feature con flujos, errores y criterios de aceptación en el formato Dado, Cuando, Entonces. — La especificación de una feature, lista para convertirse en código.
- Prototipo — Generar pantallas a partir de la especificación y probarlas con una persona que las va a usar. — Un prototipo navegable y el registro de los cambios hechos después de la prueba.
- Código y pruebas — Escribir las pruebas antes del código, dejar que el agente implemente y revisar el pull request. — Un pull request revisado, con las pruebas aprobadas.
- Infraestructura — Convertir el deploy en un runbook y configurar los límites de lo que el agente puede ejecutar. — Un runbook de deploy y las reglas de lo que el agente puede hacer en el repositorio.

- Conversación sobre el equipo — Entendemos quién va a participar, cómo el equipo ya usa IA y qué quiere cambiar la empresa.
- Diagnóstico — Una lectura del flujo de trabajo actual, de las herramientas y del nivel de cada grupo.
- Programa a medida — Elegimos juntos los módulos, el formato y el flujo de la empresa que el grupo va a usar como ejercicio.
- Aplicación y seguimiento — El grupo practica en su propio flujo, y Tog Lab acompaña las primeras aplicaciones después de la última clase.