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Desarrollo asistido por IA: La nueva era de la creación de software



El desarrollo de software es un proceso complejo y desafiante que requiere una gran cantidad de tiempo, esfuerzo y talento. Sin embargo, la inteligencia artificial (IA) está emergiendo como una poderosa herramienta que puede ayudar a los desarrolladores a ser más eficientes y productivos.


La IA irrumpe en el desarrollo de software


Las herramientas de desarrollo asistido por IA se integran en el entorno de trabajo del ingeniero para potenciar sus capacidades, demostrando ser una herramienta invaluable en múltiples aspectos de la construcción de software. 


En primer lugar, su capacidad para generar código a partir de una descripción de los requisitos del software agiliza significativamente el proceso de creación, permitiendo una construcción más rápida y eficiente de aplicaciones. Además, la IA facilita la tarea de traducir código heredado a lenguajes modernos, lo que simplifica la migración de sistemas antiguos y garantiza su compatibilidad con las tecnologías actuales. Otro aspecto destacado es la capacidad de la IA para convertir diseños en código de manera precisa y rápida, lo que acelera el proceso de implementación. Por último, pero no menos importante, mejora la calidad del producto final al detectar errores de manera más eficiente que los humanos durante las pruebas, lo que garantiza una mayor fiabilidad y estabilidad del software desarrollado.


Beneficios de la ingeniería de software asistida por IA


La adopción de la IA en el desarrollo de software trae consigo una serie de ventajas:


  • Incremento de productividad: Los desarrolladores pueden liberar tiempo al automatizar tareas repetitivas y aburridas, permitiéndoles concentrarse en actividades más creativas y estratégicas.

  • Aceleración del proceso: La automatización de tareas impulsa la velocidad del desarrollo, disminuyendo el tiempo requerido para completar un proyecto con éxito.

  • Mejora de la calidad: La inteligencia artificial contribuye a identificar y corregir errores de manera más eficaz, resultando en un software más sólido y fiable.

  • Optimización de costos: La automatización de tareas repetitivas conlleva una reducción significativa de los costos asociados a la creación.



Capacitando a los equipos para afrontar la demanda


La creciente demanda de software exige que los equipos de desarrollo sean más eficientes y productivos. La ingeniería de software asistida por IA es una herramienta fundamental para afrontar este desafío, capacitando a los equipos para:


  • Gestión de proyectos complejos: La inteligencia artificial capacita a los equipos para abordar proyectos de mayor complejidad y sofisticación en la programación de software.

  • Aceleración del lanzamiento al mercado: La automatización de tareas agiliza el proceso de lanzamiento de productos al mercado, permitiendo que los equipos alcancen sus objetivos en un tiempo reducido.

  • Potenciar la colaboración: La inteligencia artificial facilita la colaboración entre los miembros del equipo al mejorar la comunicación y fomentar un ambiente de trabajo en equipo más eficiente.


Se espera que la adopción de la IA en el desarrollo de software se incremente exponencialmente en los próximos años. Se estima que en 2028, el 75% de los ingenieros de software utilizarán asistentes de codificación de IA, partiendo de menos del 10% a principios de 2023.


Esta tendencia indica que la IA está transformando el panorama de la construcción de software, brindando a los equipos las herramientas necesarias para ser más eficientes, productivos y competitivos.



Recomendaciones para líderes TI


La consultora Gartner, en su reciente guía “Top Strategic Technology Trends 2024” entrega una serie de recomendaciones con respecto al desarrollo asistido por IA: 



  • Se debe suponer que el uso de estas herramientas conducirá a una mayor demanda de ingenieros de software y gestione el proceso de cambio para la adopción del desarrollo aumentado por IA, ya que los equipos pueden resistirse a adoptar estas herramientas.


  • Establecer un equipo de ingenieros de software senior que puedan evaluar las herramientas de generación de código de IA para determinar la mejor manera de implementar y utilizar estas herramientas.


  • Evaluar e implementar herramientas de prueba de IA, ya que se convertirán en elementos obligatorios de sus procesos de prueba de aplicaciones.


  • Seleccionar o establecer un sistema de diseño con elementos de diseño de interfaz de usuario (UI) y componentes front-end reutilizables, y habilite este sistema de diseño con capacidades de diseño a código.


  • Planificar la mejora continua y rápida de las herramientas de creación aumentadas por IA, ya que los modelos se actualizarán con una cadencia rápida.


  • Evaluar continuamente nuevas herramientas para el desarrollo aumentado por IA, ya que seguirán surgiendo nuevas herramientas.



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