La Inteligencia Artificial presente en el desarrollo de Software

La Inteligencia Artificial ha generado un impacto en gran parte de los sectores industriales y ha aportado en la mejora de los procesos digitales. El software por su parte representa un elemento clave en la innovación tecnológica, pues, aporta ventajas competitivas a cada vez más industrias.

Existe un paradigma para impulsar el aumento de la productividad del ciclo de vida de desarrollo de software utilizando Inteligencia Artificial y tecnologías de aprendizaje automático. De acuerdo a un estudio realizado por IDC (International Data Corporation) el crecimiento del mercado global para el desarrollo de software pasará de 47 billones de dólares en 2018 a más de 61 billones en 2023 y se verá potenciado por el crecimiento en paralelo de la IA en el ciclo de vida de desarrollo de software.

Este desarrollo incluye la generación automática de código, detección de errores, así como la capacidad de predecir estimaciones de plazos de entrega del software, realización de pruebas de seguridad, entre otros.

La Inteligencia Artificial representa una ventaja en el desarrollo de software, pues ayuda en la reducción de costos, en el aumento de la seguridad e igualmente asegura una mejor calidad en el ciclo de vida del software. A continuación se analizarán tres beneficios que marcan una gran diferencia en la búsqueda de los objetivos anteriormente nombrados.

 

Mayor precisión en las estimaciones

Uno de los obstáculos con los que se lucha constantemente en el desarrollo de software, es la precisión en las estimaciones. Diferentes sectores necesitan de desarrollo de software con variables relacionadas con la funcionalidad, plazos estimados por funcionalidad, perfiles de los empleados con su historial de capacidades, etc. Incrementar el grado de precisión para cada uno de esos perfiles es un reto con el que se lucha constantemente y que es posible solucionar con la ayuda de la Inteligencia Artificial.

 

Gestión de proyectos ágiles

La gestión de documentos es una tarea tediosa en la que es necesario invertir mucho tiempo. La Inteligencia Artificial puede ayudar a gestionar esta tarea, utilizando algoritmos y tecnologías de aprendizaje automático que se encarguen de la búsqueda de información relevante relacionada con diseños técnicos, así como históricos de pruebas. Esto permite que varios departamentos trabajen de la mano, se reducen costos y se mejora la velocidad y volumen de los equipos ágiles de una organización.

 

Mejora en la toma de decisión

La toma de decisiones juega un papel importante al momento de sacar productos nuevos o funcionalidades al mercado. Cumplir con las demandas exigidas por los clientes no es una tarea sencilla, y más en un ámbito tan complejo como el desarrollo de software. Una decisión mal tomada puede repercutir en deuda técnica o de seguridad y afectar de manera significativa los costos de reingeniería. La Inteligencia Artificial representa una solución importante en la medida que ayuda a acelerar la toma de decisiones, pero también a tomar la decisión correcta, teniendo en cuenta el historial de proyectos y versiones de producto en términos de su funcionalidad y diseño.

Ahora bien, estos beneficios son transversales al ciclo de vida, pero la Inteligencia Artificial se puede aplicar en diferentes fases de desarrollo.

  1. Captura de requisitos: Es una fase con alta intervención de los equipos de desarrollo, que puede ser mejorada utilizando herramientas como Google ML Kit o Infosys Nia que ayudan a racionalizar la gestión de datos y automatizar procesos complejos.
  2. Diseño de software: La experiencia para el correcto diseño de software es necesario para dar con una solución que sea bien recibida por el cliente. La Inteligencia Artificial brinda la facilidad de combinar diferentes diseños para la capa de la vista del software, y así mismo satisface las necesidades del cliente de forma acelerada.
  3. Codificación: La codificación resulta ser todo un reto que la Inteligencia Artificial puede ayudar a simplificar, pues es capaz de desarrollar los códigos de manera más acelerada y detectar errores en las líneas de código en caso de ser encontradas. Herramientas como Google bugspot tool w3C utiliza algoritmos de aprendizaje automático que ayudan en la detección de errores y líneas poco fiables de código.
  4. Pruebas: La fase de prueba es primordial, pues ayuda a asegurar la calidad del producto. Algunas herramientas como ioAppvance utilizan Inteligencia Artificial para generar casos de prueba.

A la fecha existen en el mercado herramientas para el desarrollo de software, sin embargo no abordan todas las etapas y no alcanzan a cubrir todos los requerimientos de los clientes. Es necesario contar con nuevas herramientas que aborden los retos transversales que impactan de forma significativa en el desarrollo de softwares más eficientes y la Inteligencia Artificial debe ir de la mano con estos retos.