Ruta operacional

1. Computación y sistemas

   1. Autómatas y modelos de cómputo

      1. Máquinas de Turing
      2. Autómatas finitos deterministas y no deterministas (DFA / NFA)
      3. Autómatas con pila (PDA) y lenguajes libres de contexto
      4. Gramáticas formales y jerarquía de Chomsky
      5. Computabilidad y decidibilidad
      6. Complejidad computacional
      7. Reducciones y completitud
      8. Computación aproximada y aleatorizada
      9. Lógica y especificación formal de cómputo
      10. Computación cuántica como modelo alternativo
      11. Límites físicos del cómputo

   2. Arquitectura de computadores

      1. Modelos de arquitectura (von Neumann, Harvard)
      2. CPU y microarquitectura
      3. Jerarquía de memoria
      4. Conjuntos de instrucciones (ISA)
      5. Paralelismo a nivel de instrucción
      6. Arquitecturas multinúcleo y multiprocesador
      7. Aceleradores de propósito específico
      8. Interconexiones y buses del sistema
      9. Entrada / Salida (I/O) y controladores
      10. Gestión de energía y rendimiento térmico

   3. Sistemas operativos (procesos, hilos, memoria, planificación)

      1. Diseño del núcleo (kernel)
      2. Procesos
      3. Hilos (threads)
      4. Planificación (CPU scheduling)
      5. Gestión de memoria
      6. Sincronización y concurrencia
      7. Comunicación entre procesos (IPC)
      8. Sistema de archivos y VFS (Virtual File System)
      9. Gestión de E/S y controladores
      10. Seguridad y aislamiento
      11. Syscalls y modos de ejecución
      12. Contabilidad, monitoreo y métricas

   4. Virtualización y contenedorización

      1. Conceptos de virtualización
      2. Hipervisores
      3. Virtualización de hardware vs virtualización a nivel de SO
      4. Contenedores
      5. Namespaces y cgroups
      6. Construcción y gestión de imágenes
      7. Redes virtuales y SDN (Software-Defined Networking)
      8. Orquestación de contenedores
      9. Seguridad y aislamiento multi-tenant
      10. Observabilidad y debugging en entornos virtualizados

   5. Almacenamiento distribuido y sistemas de archivos

      1. Modelos de almacenamiento
      2. Sistemas de archivos locales
      3. Sistemas de archivos distribuidos
      4. Almacenamiento en bloques, archivos y objetos
      5. Replicación y durabilidad
      6. Particionado y sharding
      7. Consistencia y coherencia
      8. Metadatos y consenso
      9. Recuperación ante fallos y journaling
      10. Caching y jerarquización de almacenamiento (tiering)
      11. Rendimiento y latencia en I/O

   6. Redes y protocolos

      1. Fundamentos de redes (modelo OSI y TCP/IP)
      2. Direccionamiento y ruteo
      3. Capa de enlace de datos
      4. Capa de red
      5. Capa de transporte
      6. Capa de aplicación
      7. Control de congestión y calidad de servicio (QoS)
      8. Seguridad de red
      9. Redes definidas por software (SDN) y virtualización de red
      10. Observabilidad y troubleshooting de red
      11. Redes de baja latencia
      12. SDN (Software Defined Networking)
      13. Redes distribuidas
      14. Redes tolerantes a fallo / entornos hostiles
      15. Transporte moderno

   7. Modelos cliente-servidor y peer-to-peer

      1. Arquitectura cliente-servidor tradicional
      2. Stateless vs stateful
      3. Microservicios y servicios desacoplados
      4. Comunicación síncrona vs asíncrona
      5. Pub/Sub y colas de mensajes
      6. Peer-to-peer
      7. Coordinación y descubrimiento de servicios
      8. Patrones de resiliencia
      9. Versionado y compatibilidad de interfaces

   8. Consistencia y tolerancia a fallos

      1. Teorema CAP y trade-offs
      2. Modelos de consistencia
      3. Relojes y ordenamiento de eventos
      4. Consenso y replicación
      5. Alta disponibilidad y failover
      6. Tolerancia a fallos bizantinos
      7. Estrategias de recuperación
      8. Diseño de sistemas idempotentes

   9. Algoritmos distribuidos

      1. Modelos de comunicación
      2. Difusión y broadcast
      3. Elección de líder
      4. Sincronización de relojes
      5. Exclusión mutua distribuida
      6. Consenso y commit distribuido
      7. Detección de fallos
      8. Toma de snapshots globales
      9. Hashing consistente y particionamiento de carga
      10. Algoritmos tolerantes a bizantinos

   10. Computación paralela y vectorizada

       1. Modelos de paralelismo
       2. Paralelismo a nivel de datos (SIMD / SIMT)
       3. Paralelismo a nivel de tareas (MIMD)
       4. Memoria compartida vs memoria distribuida
       5. Sincronización y coordinación
       6. Paralelismo en GPU
       7. Rendimiento y escalabilidad
       8. Patrones paralelos comunes
       9. Herramientas y entornos de programación paralela
       10. Problemas típicos de concurrencia y rendimiento

   11. Computación en la nube y edge computing

       1. Modelos de servicio (IaaS, PaaS, SaaS, FaaS)
       2. Modelos de despliegue (nube pública, privada, híbrida, multicloud)
       3. Infraestructura como código e infraestructura declarativa
       4. Automatización, orquestación y autoescalado
       5. Observabilidad en nubes distribuidas
       6. Serverless y FaaS
       7. Edge computing
       8. Seguridad, cumplimiento y gobernanza
       9. Gestión de costos y optimización
       10. Fiabilidad y continuidad operativa

   12. Sistemas embebidos y RTOS

       1. Fundamentos de sistemas embebidos
       2. Sistemas de tiempo real
       3. RTOS comunes y arquitectura
       4. Confiabilidad y seguridad funcional
       5. Integración con sistemas mayores

   13. Balanceo de carga y redes de distribución de contenido (CDN)

       1. Balanceadores de carga (L4 / L7)
       2. Estrategias de distribución de tráfico
       3. Health checks y failover
       4. Anycast y enrutamiento geográfico
       5. CDNs (Content Delivery Networks)
       6. Optimización de entrega de contenido
       7. Mitigación de ataques y protección DDoS
       8. Observabilidad y control de tráfico
       9. Service mesh y proxys inteligentes

   14. Modelos de escalabilidad

       1. Escalamiento vertical vs horizontal
       2. Elasticidad y autoescalado
       3. Desacoplamiento mediante colas y eventos
       4. Sharding y particionado de datos
       5. Replicación geográfica y multi-región
       6. Caching en múltiples niveles
       7. Aislamiento de recursos y multitenancy
       8. Diseño sin punto único de falla
       9. Backpressure y control de flujo
       10. Observabilidad y autosanación
       11. Optimización costo / rendimiento
       12. Evolución arquitectónica a escala

2. Práctica del desarrollador

   1. Linux, entornos y automatización

      1. Fundamentos de sistemas tipo Unix
      2. Comandos esenciales de línea de comando
      3. Gestión de paquetes y entornos del sistema
      4. Servicios del sistema, tareas programadas y demonios
      5. Variables de entorno y configuración
      6. Supervisión de procesos y recursos
      7. Redes y puertos
      8. Seguridad y control de acceso
      9. Automatización y scripting en la línea de comando
      10. Personalización del entorno de trabajo
      11. Diagnóstico de rendimiento
      12. Auditoría del sistema y logs

   2. Fundamentos de lenguajes de programación

      1. Compiladores, interpretes y construcción de lenguajes
      2. Diseño de lenguajes
      3. Sintaxis y estructuras básicas
      4. Tipos de datos y abstracción de datos
      5. Control de flujo (condicionales, bucles, manejo de ramificaciones)
      6. Funciones, cierres y paso de datos
      7. Paradigmas funcionales
      8. Programación orientada a objetos (clases, interfaces, herencia, composición)
      9. Organización en módulos y paquetes
      10. Tipado estático y anotaciones de tipo
      11. Manejo de errores y excepciones
      12. Gestión estructurada de recursos (por ejemplo, scopes y contextos controlados)
      13. Iteradores, generadores y secuencias consumibles
      14. Metaprogramación y reflexión
      15. Serialización y deserialización de estructuras
      16. Estilo, convenciones y mantenibilidad del código

   3. Herramientas y productividad técnica

      1. Entornos aislados y gestión de dependencias
      2. Control de versiones de configuraciones y datos
      3. Plantillas de proyectos y generación de esqueletos de servicio
      4. Ejecutores de tareas y automatización repetible (scripts, makefiles, job runners)
      5. Documentación viva y navegable (documentación generada y verificada automáticamente)
      6. Creación de herramientas de línea de comando para flujos internos
      7. Integración y configuración avanzada del entorno de desarrollo (editores, IDEs)
      8. Perfilado y depuración interactiva
      9. Chequeo estático de tipos y análisis estático
      10. Formateo automático y validaciones previas al commit
      11. Plantillas de integración continua y entrega continua
      12. Entornos de desarrollo reproducibles y remotos

   4. Control de versiones y colaboración

      1. Fundamentos de control de versiones distribuido
      2. Estrategias de ramificación (por ejemplo, trunk-based, release branches)
      3. Rebase, merge, cherry-pick y manejo de trabajo en paralelo
      4. Resolución de conflictos
      5. Convenciones de commits y gestión semántica de versiones
      6. Versionado semántico y etiquetado de lanzamientos
      7. Gestión de submódulos, monorepos y multi-repos
      8. Hooks y automatización del flujo de trabajo
      9. Integración con revisión de código e integración continua
      10. Políticas de revisión y ramas protegidas
      11. Auditoría del historial y trazabilidad de cambios

3. Diseño y software

   1. Diseño y arquitectura de software

      1. Principios de diseño orientado a mantenibilidad
      2. Principios como evitar repetición innecesaria y mantener la simplicidad
      3. Patrones de diseño (creacionales, estructurales y de comportamiento)
      4. Arquitectura en capas
      5. Arquitectura limpia
      6. Arquitectura hexagonal y separación de puertos/adaptadores
      7. Diseño guiado por el dominio (Domain-Driven Design)
      8. Monolitos modulares y microservicios
      9. Arquitecturas dirigidas por eventos
      10. Versionado de interfaces y ciclos de vida de APIs
      11. Documentación técnica orientada a desarrolladores y mantenimiento
      12. Modularización y empaquetado de componentes reutilizables

   2. Algoritmos y estructuras de datos

      1. Complejidad temporal y espacial (notación asintótica)
      2. Análisis de eficiencia algorítmica
      3. Estructuras lineales (listas, pilas, colas, colas dobles)
      4. Árboles, montículos, tries y estructuras jerárquicas
      5. Grafos
      6. Hashing y tablas hash
      7. Algoritmos de ordenamiento y búsqueda
      8. Recursividad y divide y vencerás
      9. Programación dinámica y memoización
      10. Algoritmos de concurrencia y sincronización
      11. Estructuras de datos inmutables o persistentes
      12. Algoritmos probabilísticos y aproximados

   3. Procesos de ingeniería de software

      1. Requisitos de software
      2. Análisis, especificación y trazabilidad de requisitos
      3. Diseño de software
      4. Construcción y estándares de codificación
      5. Verificación y validación
      6. Mantenimiento evolutivo y correctivo
      7. Gestión de la configuración
      8. Ingeniería de calidad de software
      9. Procesos de desarrollo
      10. Métricas de productividad y calidad del software
      11. Herramientas de soporte al ciclo de vida del software
      12. Mejora continua de procesos y madurez operativa

4. Backend y servicios

   1. Frameworks web y diseño de APIs

      1. Tipos y arquitecturas web
      2. Comunicación bidireccional y tiempo real (por ejemplo, sockets y streaming)
      3. Middleware, interceptores y filtros
      4. Validación y serialización de datos de entrada y salida
      5. Autenticación y autorización a nivel de servicio
      6. Limitación de tasa, paginación y control de abuso
      7. Versionado de APIs
      8. Especificaciones y documentación de APIs (por ejemplo, contratos máquina-legibles)

   2. Bases de datos y persistencia

      1. Lenguajes de consulta estructurados
      2. Modelado relacional
      3. Normalización y desnormalización
      4. Transacciones, atomicidad y aislamiento
      5. Índices, vistas y disparadores
      6. Procedimientos almacenados y lógica en base de datos
      7. Mapeo objeto-relacional y capas de acceso a datos
      8. Migraciones estructuradas y controladas de esquema
      9. Pools de conexiones y eficiencia de acceso concurrente
      10. Almacenamiento no relacional
      11. Motores de búsqueda y consulta de texto libre
      12. Almacenamiento analítico y sistemas orientados a consultas de negocio
      13. Replicación, particionamiento y alta disponibilidad
      14. Integridad referencial y consistencia eventual

   3. Integraciones y comunicación entre servicios

      1. Mensajería asíncrona y colas de mensajes
      2. RPC eficiente y contratos binarios
      3. Webhooks, notificaciones y callbacks externos
      4. Integración con servicios de terceros
      5. Estrategias de reintento y colas de mensajes muertos
      6. Serialización binaria y formatos compactos
      7. Arquitecturas basadas en eventos y event sourcing
      8. Modelos de publicación/suscripción
      9. Streaming de datos en tiempo real y captura de cambios

   4. Arquitecturas distribuidas y microservicios

      1. Patrones de microservicios
      2. Descubrimiento de servicios y enrutamiento
      3. Versionamiento y despliegue incremental
      4. Fault tolerance y resiliencia operativa
      5. Observabilidad distribuida y trazabilidad
      6. Gobernanza de contratos y compatibilidad
      7. Multi-tenancy y aislamiento de tráfico

5. Frontend, interfaces gráficas y usabilidad

   1. Fundamentos de experiencia y flujo
      1. Interacción humano–computador
      2. Flujos de usuario
      3. Estados de la interfaz
   2. Interacción y comunicación con la persona usuaria
      1. Arquitectura visual
      2. Patrones de interacción
      3. Microinteracciones y percepción
      4. Notificaciones y gestión de atención
      5. Descubribilidad y búsqueda
      6. Contenido en la interfaz
      7. Onboarding y aprendizaje continuo
   3. Capa de presentación y composición de UI
      1. Renderizado y composición de interfaz
      2. Gestión de estado local de UI
      3. Estabilidad visual
   4. Arquitectura de la aplicación frontend
      1. Modelado de componentes
      2. Gestión de estado compartido
      3. Gestión de navegación y flujo
      4. Integración con el sistema de diseño
      5. DSL de interfaz y plantillas
   5. Datos, red y sincronización
      1. Consumo de APIs
      2. Sincronización con backend
      3. Tiempo real y concurrencia
      4. Modo offline y resiliencia de red
      5. Escalabilidad con datos en vivo
   6. Rendimiento y experiencia percibida
      1. Costos de renderizado
      2. Entrega y carga inicial
      3. Interactividad percibida
      4. Presupuestos de performance
   7. Accesibilidad, confianza y ética
      1. Accesibilidad e inclusión
      2. Internacionalización y localización
      3. Seguridad y confianza
      4. Cumplimiento y datos sensibles
      5. Ética de interacción
   8. Sistema de diseño y gobernanza de experiencia
      1. Sistema de diseño
      2. Mantenibilidad y deuda de experiencia
      3. Gobernanza del diseño
      4. Estándares y guías de interfaz
   9. Calidad y validación
      1. Testing
      2. Pruebas de experiencia y usabilidad
      3. Versionado y mantenibilidad de cambios
   10. Colaboración y multiusuario
       1. Presencia en tiempo real (quién está viendo/editando)
       2. Resolución de conflictos de edición simultánea
       3. Historial compartido y atribución por persona / rol
   11. Operación y evolución del frontend
       1. Observabilidad y métricas
       2. Mejora guiada por evidencia
       3. Pipelines de entrega

6. Computación científica y HPC

   1. Fundamentos de análisis numérico

      1. Aritmética de punto flotante y error numérico
      2. Condicionamiento numérico y número de condición
      3. Estabilidad algorítmica y estabilidad numérica
      4. Consistencia, convergencia y orden de métodos numéricos
      5. Propagación y acumulación de errores de redondeo
      6. Escalamiento y no dimensionalización de ecuaciones físicas
      7. Sensibilidad y análisis de perturbaciones
      8. Caos numérico y dependencia en condiciones iniciales

   2. Métodos numéricos fundamentales

      1. Interpolación y aproximación polinómica
      2. Ajuste de curvas y regresión numérica
      3. Derivación numérica
      4. Integración numérica
      5. Resolución numérica de ecuaciones no lineales
      6. Optimización numérica determinista
      7. Optimización numérica estocástica
      8. Métodos de Monte Carlo y muestreo aleatorio
      9. Cuadratura adaptativa y métodos compuestos
      10. Minimización de energía y métodos variacionales

   3. Álgebra lineal numérica avanzada

      1. Descomposición LU, Cholesky, QR, SVD
      2. Resolución directa de sistemas lineales
      3. Métodos iterativos para sistemas lineales
      4. Gradiente conjugado y variantes
      5. GMRES, BiCGSTAB y Krylov generales
      6. Problemas de autovalores y autovectores
      7. Descomposiciones espectrales y modos propios
      8. Matrices dispersas y formatos de almacenamiento disperso
      9. Precondicionadores y mejora de convergencia
      10. Métodos multigrid y multiescala
      11. Factorizaciones de rango bajo

   4. Métodos para ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO)

      1. Métodos explícitos de paso único
      2. Métodos implícitos de paso único
      3. Métodos multistep
      4. Métodos Runge-Kutta clásicos y de alto orden
      5. Métodos adaptativos con control de paso
      6. Sistemas rígidos y métodos para rigidez
      7. Conservación de invariantes y métodos geométricos
      8. Métodos linealizados y métodos de disparo
      9. Solución de problemas de contorno

   5. Métodos para ecuaciones diferenciales parciales (EDP)

      1. Discretización por diferencias finitas
      2. Discretización por elementos finitos
      3. Discretización por volúmenes finitos
      4. Métodos espectrales y pseudoespectrales
      5. Métodos de contorno e integrales de frontera
      6. Esquemas conservativos y leyes de conservación
      7. Estabilidad numérica y condición CFL
      8. Métodos implícitos vs explícitos en EDP
      9. Refinamiento de malla adaptativo (AMR)
      10. Métodos de partículas y SPH (Smoothed Particle Hydrodynamics)
      11. Métodos de frontera inmersa
      12. Tratamiento numérico de discontinuidades y shocks

   6. Simulación científica por dominio físico

      1. Dinámica de fluidos computacional (CFD)
      2. Mecánica de sólidos y análisis estructural
      3. Fractura, plasticidad y mecánica del daño
      4. Electromagnetismo computacional
      5. Física de plasmas y magnetohidrodinámica
      6. Astrofísica computacional y relatividad numérica
      7. Dinámica molecular clásica
      8. Dinámica molecular ab initio
      9. Física estadística y simulación de Monte Carlo
      10. Modelos climáticos y geo-simulación
      11. Sismología y propagación de ondas
      12. Biofísica computacional y dinámica de proteínas
      13. Simulación de reactores nucleares y transporte de radiación

   7. Programación científica

      1. Lenguajes y ecosistemas dominantes (Fortran moderno, C/C++, Julia)
      2. Bibliotecas numéricas de bajo nivel (BLAS, LAPACK)
      3. Bibliotecas científicas de más alto nivel (FFTW, PETSc, Trilinos)
      4. Programación con precisión controlada
      5. Programación vectorial explícita y extensiones SIMD
      6. Uso de plantillas y metaprogramación para rendimiento
      7. Modelos de cómputo distribuido científico (MPI)
      8. Directivas paralelas (OpenMP, OpenACC)
      9. Modelos de cómputo acelerado (CUDA, HIP, OpenCL)
      10. Lenguajes y DSLs específicos de dominio
      11. Envolturas científicas en Python y bindings nativos
      12. Entornos interactivos de exploración científica

   8. Arquitecturas HPC y rendimiento extremo

      1. Supercomputadores y clústeres HPC
      2. Topologías de interconexión de alto rendimiento
      3. Redes de baja latencia y alto ancho de banda
      4. Tecnologías de interconexión (InfiniBand, Omni-Path)
      5. Jerarquías de memoria en HPC (HBM, NUMA, NVRAM)
      6. Arquitecturas manycore y vector engines
      7. Escalamiento fuerte y escalamiento débil
      8. Modelos de equilibrio cómputo/memoria (roofline model)
      9. Cómputo exascale y arquitecturas exascale
      10. Eficiencia energética y cómputo verde
      11. Heterogeneidad CPU/GPU/FPGA en nodos de cómputo
      12. Reducción de movimiento de datos como limitante físico

   9. Administración y operación de clústeres HPC

      1. Gestión de recursos compartidos multiusuario
      2. Planificadores y colas de trabajo por lotes
      3. Sistemas de colas (SLURM, PBS, LSF)
      4. Gestión de módulos y entornos de compilación
      5. Gestión de dependencias científicas y toolchains
      6. Sistemas de archivos paralelos (Lustre, GPFS, BeeGFS)
      7. Políticas de prioridad y fairness
      8. Contabilidad y uso de horas de cómputo
      9. Monitoreo y telemetría de clúster
      10. Seguridad y aislamiento de usuarios en HPC
      11. Mantenimiento predictivo y gestión de fallos de nodo
      12. Planificación de capacidad y escalamiento físico

   10. Optimización de rendimiento científico

       1. Perfilado y trazado de rendimiento
       2. Análisis de hotspots y kernels críticos
       3. Vectorización automática y manual
       4. Afinidad de CPU y pinning de hilos
       5. Optimización de caché y localidad de datos
       6. Bloqueo y tiling de bucles
       7. Reducción de costo de comunicación
       8. Solapamiento comunicación / cómputo
       9. Minimización de sincronizaciones globales
       10. Escalabilidad paralela y eficiencia
       11. Portabilidad de rendimiento entre arquitecturas
       12. Auto-tuning y generación de kernels óptimos

   11. Computación heterogénea y aceleradores

       1. GPU de propósito general
       2. Aceleradores matriciales especializados
       3. FPGA para cómputo científico
       4. Offloading selectivo de kernels
       5. Modelos de memoria unificada y memory pooling
       6. Balanceo dinámico CPU/GPU
       7. Co-scheduling de múltiples aceleradores
       8. Estrategias NUMA-aware en nodos heterogéneos
       9. Codiseño hardware-software

   12. Métodos estocásticos y muestreo masivo

       1. Monte Carlo clásico
       2. Monte Carlo de cadenas de Markov (MCMC)
       3. Muestreo de Importancia y reponderación
       4. Cuasi-Monte Carlo y secuencias de baja discrepancia
       5. Rare-event sampling y métodos de eventos raros
       6. Análisis de incertidumbre y propagación de errores estadísticos
       7. Inferencia bayesiana computacional de gran escala
       8. Simulación de ensambles y métodos de replicas

   13. Optimización matemática de gran escala

       1. Programación lineal
       2. Programación cuadrática
       3. Métodos de punto interior
       4. Optimización no lineal sin restricciones
       5. Optimización con restricciones
       6. Métodos de descenso de gradiente a gran escala
       7. Métodos quasi-Newton y BFGS limitado
       8. Descomposición por bloques y coordenadas alternadas
       9. Métodos distribuidos y consenso
       10. Control óptimo numérico
       11. Problemas inversos y ajuste de parámetros físicos

   14. Ciencia de datos a gran escala en HPC

       1. Preprocesamiento masivo de datos científicos
       2. Limpieza y normalización de datos experimentales
       3. Reducción de dimensionalidad y compresión
       4. Análisis de series temporales de alta resolución
       5. Pipelines de análisis batch y streaming científicos
       6. Visualización científica de alto rendimiento
       7. Gestión de datasets masivos y movimiento de datos
       8. Indexación eficiente de resultados de simulación
       9. Exploración interactiva en entornos de supercómputo

   15. Aprendizaje automático acelerado en HPC

       1. Entrenamiento distribuido de modelos profundos
       2. Paralelismo de datos
       3. Paralelismo de modelo
       4. Paralelismo de pipeline
       5. Técnicas mixtas de paralelismo
       6. Compiladores de grafos y optimizadores de kernels
       7. Modelos informados por física (physics-informed ML)
       8. Surrogates y emuladores de simulaciones costosas
       9. Inferencia optimizada de baja latencia
       10. AutoML y búsqueda de arquitecturas en HPC

   16. Verificación, validación y reproducibilidad científica

       1. Verificación numérica de solvers
       2. Validación física frente a datos experimentales
       3. Comparación cruzada entre códigos independientes
       4. Benchmarks y suites de referencia comunitarias
       5. Control de versiones de simulaciones y parámetros
       6. Gestión de semillas aleatorias y estados iniciales
       7. Bitácoras experimentales y trazabilidad completa
       8. Publicación de datasets reproducibles
       9. Replicación de resultados publicados

   17. Metodologías de desarrollo de software científico

       1. Diseño modular y orientado a componentes físicos
       2. Separación entre física, discretización y solver
       3. Testing automatizado para kernels numéricos
       4. Validación continua y pipelines de CI científicos
       5. Refactorización dirigida por rendimiento
       6. Documentación técnica y manuales de usuario científico
       7. Notebooks reproducibles y cuadernos ejecutables
       8. Automatización de campañas de simulación
       9. Gestión de configuraciones y barridos de parámetros
       10. Portabilidad entre supercómputo on-premise y entornos de investigación

   18. Computación de precisión mixta y aproximada

       1. Precisión simple, doble y extendida
       2. Precisión mixta en solvers iterativos
       3. Reducción de precisión en kernels críticos
       4. Cómputo aproximado y tolerante a error
       5. Estrategias de reescalado numérico
       6. Propagación controlada de error
       7. Aritmética estocástica y detección de inestabilidades

   19. Resiliencia y tolerancia a fallos en HPC

       1. Checkpointing y reinicio
       2. Checkpointing incremental y diferencial
       3. Algoritmos tolerantes a fallos (ABFT)
       4. Replicación activa de tareas críticas
       5. Detección y corrección de bit flips
       6. Recuperación tras caídas parciales de nodo
       7. Elasticidad bajo fallos a escala masiva
       8. Reconfiguración dinámica de trabajos a mitad de ejecución

   20. Computación científica en tiempo real y alta fidelidad

       1. Simulación en línea para control experimental
       2. Gemelos digitales de sistemas físicos complejos
       3. Control predictivo basado en simulación
       4. Fusión de datos experimentales en vivo con modelos numéricos
       5. Procesamiento en el borde de instrumentos científicos
       6. Reducción automática de datos bajo latencia estricta
       7. Sistemas de alerta temprana basados en simulación

   21. Ética, gestión y política científica en HPC

       1. Priorización de acceso a recursos de supercómputo
       2. Cuotas de uso y gobernanza de clústeres compartidos
       3. Transparencia y trazabilidad de resultados numéricos
       4. Reproducibilidad como criterio de publicación científica
       5. Sostenibilidad energética del supercómputo
       6. Huella de carbono del entrenamiento masivo de modelos
       7. Manejo responsable de datos sensibles y confidenciales
       8. Transferencia tecnológica hacia la industria

7. Datos y ML

   1. Fundamentos matemáticos y computacionales

      1. Álgebra lineal para datos y modelos
      2. Cálculo diferencial e introducción a optimización continua
      3. Optimización convexa y dualidad (Lagrange, KKT)
      4. Métodos de optimización numérica (gradiente, Newton, quasi-Newton, Adam)
      5. Probabilidad básica y variables aleatorias
      6. Inferencia estadística elemental (muestreo, estimación, sesgo/varianza)
      7. Teoría de la información (entropía, divergencia)

   2. Fundamentos de datos y análisis cuantitativo

      1. Tipos y formatos de datos (estructurados, semiestructurados, no estructurados)
      2. Manipulación y transformación de datos
      3. Limpieza, imputación, normalización y validación
      4. Versionado de datos, linaje y reproducibilidad de datasets
      5. Series temporales básicas: agregaciones, ventanas de tiempo, estacionalidad
      6. Métricas de negocio y definición de KPI
      7. Segmentación, cohortes y comportamiento de usuarios
      8. Analítica de producto y telemetría de uso
      9. Análisis geoespacial y datos con localización
      10. Análisis de riesgo, fraude y anomalías
      11. Análisis exploratorio de datos (EDA)
      12. Visualización, storytelling con datos y comunicación ejecutiva

   3. Estadística, inferencia y causalidad

      1. Estimadores, sesgo y varianza
      2. Intervalos de confianza y tests de hipótesis
      3. Comparación de grupos (t-test, χ², ANOVA)
      4. Significancia estadística, potencia estadística y tamaño de muestra
      5. Regresión lineal y múltiple (interpretación de coeficientes)
      6. Multicolinealidad y selección de variables
      7. Regularización estadística (ridge, lasso)
      8. Inferencia bayesiana aplicada
      9. Análisis causal (confusores, variables instrumentales, correlación vs causalidad)
      10. Evaluación de impacto y uplift

   4. Teoría del aprendizaje automático

      1. Formulación de aprendizaje supervisado, no supervisado y semisupervisado
      2. Funciones de pérdida y significado estadístico
      3. Generalización: sesgo-varianza, capacidad del modelo y sobreajuste
      4. Dimensión VC, márgenes y control de complejidad
      5. PAC learning (visión conceptual)
      6. Regularización vista como restricción de complejidad
      7. Paisajes de optimización no convexa en redes profundas
      8. Estabilidad de entrenamiento y ruido

   5. Machine Learning clásico (ML tradicional)

      1. Regresión lineal y logística
      2. k-NN y métodos basados en distancia
      3. Máquinas de soporte vectorial (SVM)
      4. Árboles de decisión
      5. Bosques aleatorios
      6. Ensembles y Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)
      7. Selección de variables y feature engineering
      8. Balanceo de clases y manejo de desbalance extremo
      9. Clustering (k-means, jerárquico, DBSCAN)
      10. Modelos de mezcla y clustering probabilístico
      11. Reducción de dimensionalidad (PCA, t-SNE, UMAP)
      12. Detección de anomalías y outliers
      13. Series temporales con ML tradicional (ARIMA, SARIMA, Holt-Winters, VAR)
      14. Forecasting de demanda y predicción multihorizonte
      15. AutoML y búsqueda de hiperparámetros / arquitecturas
      16. Aprendizaje semisupervisado y débilmente supervisado

   6. Evaluación de modelos y diseño experimental

      1. Partición train/valid/test y validación cruzada
      2. Métricas de regresión, clasificación y ranking (ROC, PR, F1, calibración)
      3. Umbrales de decisión y coste esperado
      4. Interpretabilidad local y global (importancia de características, SHAP/LIME)
      5. Data leakage y fugas de información
      6. Robustez frente a ruido, datos faltantes y cambios de distribución
      7. A/B testing y experimentación controlada
      8. Modelos descriptivos / diagnósticos / predictivos / prescriptivos
      9. Análisis causal aplicado y uplift modeling en producto
      10. Detección temprana de degradación (drift de datos y drift de concepto)
      11. Aprendizaje en línea y adaptación continua
      12. Aprendizaje activo (el modelo pide etiquetas donde tiene más incertidumbre)

   7. Deep Learning: fundamentos

      1. Neuronas artificiales y perceptrón multicapa
      2. Redes densas feed-forward
      3. Funciones de activación y normalización
      4. Retropropagación del gradiente
      5. Inicialización de pesos y estabilidad numérica
      6. Regularización en redes neuronales (dropout, weight decay)
      7. Ajuste de hiperparámetros en redes profundas
      8. Funciones de pérdida para clasificación y regresión

   8. Arquitecturas profundas avanzadas

      1. Redes convolucionales (CNN) para visión
      2. Pooling, padding y bloques tipo ResNet
      3. Redes recurrentes (RNN, LSTM, GRU)
      4. Temporal Convolutional Networks
      5. Mecanismos de atención y self-attention
      6. Transformers y arquitecturas encoder-decoder
      7. Modelos generativos (autoencoders, GANs, modelos de difusión)
      8. Modelos multimodales (imagen-texto, audio-texto, fusión sensorial)

   9. Transfer learning, auto-supervisión y modelos fundacionales

      1. Transfer learning clásico (pre-entrenar y ajustar)
      2. Aprendizaje auto-supervisado (contrastive, enmascarado, predicción de la siguiente parte)
      3. Modelos fundacionales y LLMs como base generalista
      4. Fine-tuning eficiente (LoRA, adapters, distillation)
      5. Continual learning y olvido catastrófico

   10. Lenguaje natural, recuperación aumentada y agentes

       1. Representaciones de texto (TF-IDF, embeddings)
       2. Modelos de lenguaje (n-gramas, RNNs, Transformers)
       3. Modelos de lenguaje grandes (LLMs) y alineación básica
       4. Adaptación de dominio y fine-tuning instruccional
       5. Resumen automático, QA, NER y extracción de información
       6. Recuperación aumentada de contexto (búsqueda semántica, RAG)
       7. Orquestación de agentes que usan herramientas externas (tool-use)
       8. Seguridad y alucinación

   11. Visión computacional y aprendizaje en grafos

       1. Aumentación y preprocesamiento de imágenes
       2. Clasificación, detección y segmentación de objetos
       3. Visión 3D, nubes de puntos y seguimiento en video
       4. Fusión sensorial (imagen + LiDAR)
       5. Representación de grafos (nodos, aristas, atributos)
       6. Redes neuronales en grafos (message passing, GCN, GAT)
       7. Aplicaciones en química, fraude, redes sociales y recomendación

   12. Series de tiempo avanzadas y señales

       1. Estacionalidad, tendencia y descomposición
       2. Forecasting probabilístico y multihorizonte
       3. Detección de anomalías en tiempo real
       4. Transformers temporales y predicción secuencial multivariante
       5. Monitoreo operacional en streaming (alertas, SLA de detección)

   13. Aprendizaje por refuerzo y control

       1. Formulación MDP (estados, acciones, recompensas)
       2. Métodos tabulares (Q-Learning, SARSA)
       3. Deep Q-Networks (DQN)
       4. Policy Gradient y actor-critic (PPO)
       5. Control continuo y robótica
       6. Multiagente y coordinación
       7. Seguridad, exploración controlada y alineación en RL

   14. Sistemas de recomendación y personalización

       1. Segmentación de usuarios y clustering aplicado
       2. Filtrado colaborativo y factorización matricial
       3. Modelos basados en contenido y señales de contexto
       4. Ranking, CTR prediction y métricas top-K
       5. Recomendadores secuenciales y en tiempo real
       6. Personalización dinámica en producto
       7. Interpretabilidad y explicabilidad para equipos de negocio

   15. Ingeniería de datos y plataformas de datos

       1. Modelado analítico orientado a negocio
       2. Modelado dimensional (hechos y dimensiones)
       3. Data warehouse, data lakes y lakehouses
       4. Formatos columnares y almacenamiento orientado a análisis
       5. Catálogo de datos, linaje y descubribilidad
       6. Gobernanza de acceso y control de permisos
       7. Retención, archivado y ciclo de vida de los datos
       8. Integración con herramientas de BI y tableros ejecutivos
       9. Exposición de datos como servicio (APIs analíticas)
       10. ETL / ELT y pipelines reproducibles y declarativos
       11. Procesamiento batch a gran escala
       12. Procesamiento streaming y datos en flujo continuo
       13. Orquestación de tareas y scheduling de flujos
       14. Optimización y perfilado de pipelines
       15. Pruebas de calidad, contratos de datos y SLAs de datos
       16. Observabilidad de datos (frescura, completitud, anomalías)
       17. Data mesh y dominios de datos

   16. Big Data y computación distribuida

       1. Concepto de big data (volumen, velocidad, variedad, veracidad, valor)
       2. Arquitecturas distribuidas de datos
       3. Sistemas de archivos distribuidos
       4. Motores de consulta distribuida y SQL distribuido
       5. Buses de eventos y colas de mensajería
       6. Procesamiento en tiempo real para decisiones operativas
       7. Integración de telemetría de producto y métricas de negocio a escala

   17. Puesta en producción de modelos (MLOps / LLMOps)

       1. Ciclo de vida del modelo: entrenamiento, validación, despliegue, rollback
       2. Tracking de experimentos y versionado de artefactos
       3. Gestión de características (feature stores)
       4. Servir modelos en batch y en tiempo real
       5. Inferencia de baja latencia y costo por predicción
       6. Monitorización de deriva y degradación de modelos
       7. Retraining continuo y loops de realimentación
       8. Testing de modelos antes del rollout y validación de seguridad
       9. A/B testing en producción y medición de impacto
       10. Observabilidad operativa (latencia, throughput, errores)
       11. SLOs y SLAs para servicios de inferencia
       12. Documentación y tarjetas de modelo (model cards)

   18. Escalamiento, eficiencia y despliegue en el borde

       1. Entrenamiento distribuido (data parallelism, model parallelism, sharding)
       2. Mezcla de expertos y arquitecturas escalables
       3. Cuantización, poda y compresión de modelos
       4. Compiladores y runtimes optimizados (GPU / TPU / ASIC)
       5. Inferencia en el borde (edge AI, TinyML, microcontroladores)
       6. Limitaciones de memoria, energía y latencia dura
       7. Costos energéticos y sostenibilidad del cómputo en IA

   19. Ética, seguridad, privacidad y gobernanza

       1. Privacidad de datos personales y minimización de uso
       2. Privacidad diferencial y aprendizaje federado
       3. Gobernanza, trazabilidad y auditoría de datos y modelos
       4. Cumplimiento normativo y marcos legales
       5. Control de acceso, clasificación de datos y dominios de seguridad
       6. Sesgos algorítmicos, equidad y no discriminación
       7. Explicabilidad y justificabilidad de decisiones automatizadas
       8. Riesgo reputacional y deepfakes / desinformación sintética
       9. Transparencia frente a usuarios y stakeholders
       10. Reproducibilidad científica y versionado de datasets/modelos
       11. Gobernanza del ciclo de vida completo del dato y del modelo
       12. Políticas internas de aprobación y revisión humana obligatoria
       13. Continuidad operativa y resiliencia ante fallos del modelo en producción

   20. Aplicaciones verticales y casos de uso

       1. Analítica de negocio y optimización operacional
       2. Detección de fraude, scoring de riesgo y cumplimiento financiero
       3. Personalización, recomendación y priorización de leads
       4. Salud y biomedicina asistida por IA
       5. Retail, demanda y logística predictiva
       6. Industria y mantenimiento predictivo (gemelos digitales)
       7. Ciencia y simulación asistida por datos (clima, materiales, física)
       8. Agentes autónomos, robótica y control continuo
       9. Asistentes conversacionales y copilotos para trabajo humano
       10. Automatización de decisiones en línea dentro del flujo de negocio

8. Seguridad

   1. Seguridad de aplicaciones y servicios

      1. Principales vectores de ataque en aplicaciones web
      2. Criptografía práctica y hashing seguro
      3. Canales seguros y certificados (cifrado en tránsito extremo a extremo)
      4. Protección contra ataques comunes en la web (inyecciones, XSS, CSRF, etc.)
      5. Autenticación y autorización (incluyendo federación de identidad y single sign-on)
      6. Manejo seguro de credenciales, llaves y secretos
      7. Seguridad en bases de datos y control de acceso a datos sensibles
      8. Registro de eventos de seguridad y trazabilidad
      9. Sanitización y validación de entrada
      10. Modelado de amenazas y pruebas básicas de penetración
      11. Gestión de sesiones y mitigación de secuestro de sesión
      12. Política de mínimo privilegio en componentes internos

   2. Seguridad de infraestructura y plataforma

      1. Aislamiento entre servicios y entornos (producción, staging, desarrollo)
      2. Endurecimiento (hardening) de sistemas operativos, contenedores y runtimes
      3. Seguridad en redes: segmentación interna, firewalls, zonas de confianza
      4. Control de tráfico interno entre servicios (mTLS, políticas de red, service mesh)
      5. Seguridad en la nube: configuración segura de recursos gestionados
      6. Protección de datos en reposo (cifrado en disco, cifrado por objeto)
      7. Seguridad de la cadena de suministro de software (supply chain security)
      8. Escaneo de vulnerabilidades en dependencias, imágenes y artefactos
      9. Gestión de parches y actualizaciones de seguridad
      10. Backups seguros y recuperación ante desastres

   3. Identidad, acceso y control de privilegios

      1. Gestión de identidad y acceso (IAM)
      2. Autenticación multifactor (MFA)
      3. Rotación periódica de credenciales y llaves
      4. Delegación de permisos y roles granulares
      5. Acceso just-in-time y acceso de emergencia controlado
      6. Auditoría de quién accede a qué y cuándo
      7. Separación de funciones críticas (segregation of duties)
      8. Gobierno de cuentas de servicio y claves de API
      9. Revocación y desactivación segura de accesos

   4. Monitoreo, detección y respuesta temprana

      1. Detección de comportamientos anómalos y abuso
      2. Alertas de actividad sospechosa en autenticación y uso de APIs
      3. Correlación de eventos de seguridad en logs centralizados
      4. Protección contra fuga de datos y exfiltración
      5. Trazabilidad completa de acciones de alto riesgo
      6. Simulación de incidentes (ejercicios tipo “fire drill”)
      7. Detección de escalamiento lateral interno
      8. Señales tempranas de compromiso en entornos críticos

   5. Respuesta a incidentes y continuidad operativa

      1. Plan de respuesta a incidentes de seguridad
      2. Contención, erradicación y recuperación
      3. Análisis forense y preservación de evidencia técnica
      4. Postmortems de seguridad sin cultura de culpa
      5. Comunicación interna y externa durante incidentes
      6. Planes de continuidad operativa y recuperación de negocio
      7. Gestión coordinada con legal, compliance y stakeholders críticos

   6. Cumplimiento y riesgo organizacional

      1. Políticas internas de seguridad y uso aceptable
      2. Clasificación y manejo de datos sensibles
      3. Requisitos regulatorios y normativos aplicables
      4. Revisión periódica de riesgos y exposiciones
      5. Evaluación de terceros y proveedores (riesgo de cadena de suministro)
      6. Controles preventivos y controles compensatorios
      7. Trazabilidad, reportabilidad y obligaciones de notificación
      8. Cultura de seguridad: concientización y formación continua en el equipo

9. Calidad y auditoría

   1. Verificación formal y métodos formales

      1. Especificación formal
      2. Model checking
      3. Pruebas asistidas por SMT/SAT
      4. Demostración asistida (proof assistants)
      5. Aplicaciones prácticas de métodos formales

   2. Testing y aseguramiento de calidad

      1. Pruebas unitarias
      2. Pruebas de integración
      3. Pruebas de extremo a extremo
      4. Pruebas de contrato entre servicios
      5. Pruebas basadas en instantáneas y estados esperados
      6. Simulación de dependencias externas y uso de dobles de prueba
      7. Pruebas basadas en propiedades
      8. Métricas de cobertura y criterios de calidad
      9. Análisis estático y linters
      10. Análisis de seguridad automatizado
      11. Ejecución automática de pruebas en pipelines de entrega

   3. Procesos de calidad y auditoría

      1. Integración continua y despliegue continuo
      2. Control de versiones de dependencias externas
      3. Revisión de código estructurada y guías internas
      4. Auditorías de seguridad y cumplimiento normativo
      5. Aseguramiento de calidad (QA) y control de calidad (QC)
      6. Métricas de calidad operacional (por ejemplo, densidad de defectos)
      7. Pruebas de aceptación y regresión
      8. Estándares de codificación y criterios de aprobación
      9. Pruebas no funcionales (rendimiento, carga, resiliencia)
      10. Documentación de calidad y trazabilidad
      11. Cumplimiento de marcos y certificaciones de la industria
      12. Evaluaciones posteriores al lanzamiento y mantenimiento preventivo

10. Operación en producción

    1. Concurrencia y rendimiento

       1. Modelos asíncronos y bucles de eventos
       2. Paralelismo con hilos y procesos
       3. Tareas diferidas y trabajo en segundo plano
       4. Futuros, promesas y unidades de trabajo asíncronas
       5. Caching en memoria y distribuido
       6. Perfilado de CPU y memoria
       7. Cuellos de botella de entrada/salida frente a cómputo
       8. Medición de rendimiento y benchmarking
       9. Estrategias de escalado horizontal y vertical
       10. Colas de trabajo y orquestadores de tareas
       11. Control de tasa y mecanismos de alivio de presión
       12. Bloqueos, semáforos y estructuras de sincronización

    2. Infraestructura y operaciones

       1. Estrategias avanzadas de control de versiones y ramas
       2. Integración continua / entrega continua en entornos reales
       3. Contenedores y definición de entornos portables
       4. Despliegue de múltiples servicios coordinados
       5. Orquestación de contenedores y planificación de cargas
       6. Monitoreo de infraestructura y paneles de visualización
       7. Infraestructura como código
       8. Plataformas en la nube (cómputo, redes, almacenamiento)
       9. Almacenamiento de objetos, ejecución sin servidor, monitoreo gestionado
       10. Gestión de configuración y secretos centralizados
       11. Monitoreo activo y alertas operacionales
       12. Optimización de costos y escalado automático

    3. Observabilidad, logs y métricas

       1. Logging estructurado y contextualizado
       2. Monitoreo del desempeño de las aplicaciones (APM)
       3. Trazas distribuidas de extremo a extremo
       4. Métricas personalizadas y verificaciones de salud
       5. Alertas basadas en umbrales y tendencias
       6. Auditoría y reconstrucción de incidentes

    4. Resiliencia

       1. Tolerancia a fallos y aislamiento
       2. Control de latencia y tiempo de espera
       3. Reintentos seguros
       4. Protección contra sobrecarga
       5. Salud del servicio y autosanación
       6. Recuperación y continuidad

11. Gestión técnica

    1. Cultura técnica y gestión del equipo

       1. Revisión de código efectiva y empática
       2. Gestión de deuda técnica
       3. Mentoría y liderazgo técnico
       4. Respuesta a incidentes en producción
       5. Postmortems y análisis de causa raíz sin culpas
       6. Estándares internos de código y guías
       7. Comunicación con producto y otros equipos
       8. Planificación de iteraciones y lanzamientos
       9. Evaluación de decisiones técnicas y trade-offs
       10. Hoja de ruta técnica y visión de plataforma
       11. Cultura de documentación viva
       12. Inclusión, colaboración y seguridad psicológica
       13. Gestión del conocimiento y rotación de contexto

    2. Gestión y liderazgo técnico

       1. Gestión de proyectos
       2. Estimación de esfuerzo y planificación técnica
       3. Gestión de riesgos y dependencias entre equipos
       4. Priorización de deuda técnica frente a features
       5. Gestión de releases y control de cambios
       6. Comunicación transversal (producto, QA, operaciones, datos)
       7. Desarrollo profesional y mentoría técnica
       8. Evaluación de desempeño técnico
       9. Registro y documentación de decisiones de arquitectura
       10. Presentación técnica a audiencias no técnicas
       11. Cultura de ingeniería basada en aprendizaje continuo
       12. Prácticas de mejora continua tras incidentes
       13. Gestión de capacidad y asignación de recursos
       14. Estrategia de contratación y onboarding técnico
       15. Escalamiento organizacional y delegación

    3. Operaciones, fiabilidad y excelencia de entrega

       1. SRE interno y propiedad de servicio
       2. Observabilidad organizacional
       3. Gestión de SLAs, SLOs y SLIs
       4. Gestión de alertas y fatiga de alarmas
       5. Ciclos de despliegue seguro
       6. Gestión de entornos (dev, staging, prod)
       7. Controles de cambio y auditoría operativa
       8. Ejercicios de continuidad operacional y DRP
       9. Gestión de incidentes de seguridad
       10. Comunicación durante incidentes críticos
       11. Madurez de procesos DevSecOps

12. Cumplimiento y mejora

    1. Ética, legalidad y práctica profesional

       1. Responsabilidad profesional en ingeniería de software
       2. Privacidad y manejo responsable de datos
       3. Propiedad intelectual y licenciamiento de software
       4. Cumplimiento normativo y estándares de la industria
       5. Riesgos de dependencia de un único proveedor y cierre tecnológico
       6. Sesgos algorítmicos y transparencia en sistemas automatizados
       7. Accesibilidad e inclusión en diseño y experiencia de usuario
       8. Gobernanza de software libre y colaboración abierta
       9. Protección de datos personales y trazabilidad de acceso
       10. Reproducibilidad técnica y científica
       11. Comunicación honesta y responsable con las partes interesadas
       12. Impacto social y ambiental del software
       13. Soberanía de datos y cumplimiento regional
       14. Gestión responsable de IA generativa

    2. Innovación, investigación y mejora continua

       1. Evaluación crítica de nuevas tecnologías
       2. Prototipos rápidos y pruebas de concepto
       3. Medición comparativa y benchmarking técnico
       4. Observación de tendencias tecnológicas y estado del arte
       5. Participación en comunidades técnicas y proyectos abiertos
       6. Gestión del conocimiento interno y documentación compartida
       7. Diseño centrado en el usuario para resolver problemas reales
       8. Planes de aprendizaje continuo y formación técnica
       9. Experimentación controlada y despliegues graduales
       10. Innovación responsable, segura y sostenible
       11. Estrategia de patentes y divulgación científica
       12. Transferencia tecnológica y escalamiento a producción
       13. Cultura interna de experimentación y hack time

    3. Auditoría, métricas y optimización de procesos

       1. Métricas de entrega y flujo de trabajo
       2. Métricas de confiabilidad y disponibilidad
       3. Métricas de calidad de código
       4. Auditoría de seguridad y cumplimiento
       5. Auditoría de acceso y trazabilidad
       6. Procesos de mejora continua tipo Kaizen
       7. Ciclo de retroalimentación con clientes y stakeholders
       8. Health checks organizacionales y madurez técnica
       9. Gestión de backlog de mejoras operativas
       10. Automatización de controles y reportabilidad
       11. Transparencia interna y reportes ejecutivos
       12. Preparación para auditorías externas y certificaciones